分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 随着电子信息技术的快速发展，数据的安全性问题日益严峻，传统单一制密码算法在安全性与运算速率上已不能满足要求。为了解决大数据时代下所提出的加密需求，提出了一种基于国密算法SM2、SM3、SM4的高速混合加密系统的硬件设计方案，并针对SM2和SM4算法的底层硬件结构进行优化：对SM2算法采用Karatsuba-Ofman模乘器与点运算并行方案进行优化；对SM4算法提出了一种基于复合域S盒的二次流水全展开硬件架构。实验结果表明，该系统所实现的各算法电路均具有较高性能：SM2的点乘时间缩短至68.37 (s；SM3的杂凑值生成仅需0.71 (s；SM4吞吐率最高达53.76 Gbit/s。相比同等安全性的SM2算法，该混合系统在加密时间上减小了26.67%，具有实用价值。与相关工作进行对比分析，可证明该方案在安全性和加解密性能上均有一定优势。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-04-07 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 目前，人工智能快速发展，人们可以通过探索硬件设计空间使优秀的神经网络算法高效部署在FPGA加速器。然而，由于参数量大、操作过于复杂而导致算法与硬件难以匹配，加速效率不高。为了算法和硬件二者匹配性更强，提出了一种多层次协同搜索的方法，采用SPOS搜索策略并以检测准确率和延时为评估目标，搜索出最优神经网络架构、量化方式和硬件设计参数组合。该方法应用在姿态识别中具有优异性能的沙漏网络中，在获取候选子网络量化前、后的检测准确率的同时对硬件设计参数使用遍历搜索得到预估延时，根据目标函数获取最高得分的最优组合。为了保证获取的数据有效性，子网络需要进行重新训练、量化后重新推理得到检测准确率，获取硬件设计参数则利用基于Spinal HDL设计的加速器模板进行仿真测试得到测试延时。就平均而言，该方法比文献[1]减少了83.3%的参数，准确率只下降了0.69；比传统加速方法平均减少了33.2%参数量，准确率只下降了0.46，网络推理的测试总延时减少22.1%，在沙漏块的测试延时减少67.8%。总体而言，该协同搜索方法对于沙漏网络的优化有一定效果，比传统加速设计方法更有优势。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对社交网络中社交关系的有向性与多样性，提出了一种基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法。首先，在网络覆盖率的约束下为社交网络建立有向、非全连接的二维图模型；然后，采用K-medoids算法搜索用户分组的中心用户，采用人工蚁群算法在2D图中搜索各个用户与中心用户的相似性，将满足相似性阈值的用户分为同一个用户组。设计了低活跃用户的预测机制解决网络的稀疏性问题与冷启动问题。此外，通过网络覆盖率的约束条件权衡聚类准确率与覆盖率两个指标。仿真实验结果表明，该算法实现了较好的社交网络聚类性能，并且有效地缓解了稀疏性问题与冷启动问题。
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