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题名基于改进动态图算法的软件保护技术
被引量：1
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作者
张建宁
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机构
西安欧亚学院
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出处
《科技通报》
2021年第8期56-60,共5页
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文摘
研究基于改进动态图算法的软件保护技术,改善现有软件水印鲁棒性低、隐蔽性差的缺陷。采用混沌系统改进动态图CT算法,改进动态图算法包括水印嵌入以及水印提取两部分。水印嵌入过程为:利用中国剩余定理分解水印信息为子水印;选取混沌系统替换子水印;预处理程序源码;拓扑编码CT图;采用混沌加密算法实施迭代加密。水印提取过程为:解密软件中水印;解码CT图结构获取水印子数据;利用混沌逆替换算法还原水印子数据;依据中国剩余定理还原水印数据实现软件保护。实验结果表明,采用该方法保护软件程序,执行时间以及运行空间提升幅度均低于1%;共谋攻击以及混淆攻击情况下,均具有较强的抗攻击鲁棒性。
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关键词
动态图算法
软件保护技术
混沌系统
拓扑编码
水印嵌入
水印提取
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Keywords
dynamic graph algorithm
software protection technology
chaotic system
topological coding
watermark embedding
watermark extraction
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分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名MODV存储一致性模型验证工具的性能优化
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作者
赵晓凯
孙鲁明
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机构
中国科学院软件研究所
中国科学院大学
中国银行数据中心
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出处
《计算机系统应用》
2015年第11期146-151,共6页
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文摘
MODV是一个通用的存储一致性模型动态验证工具,该工具实现了基于时间序的边界图算法,具有较低的时间复杂度.为了进一步提高MODV工具的性能,我们采用了多种方法对算法进行了性能优化,使得MODV工具能够有效验证更大规模的并发访存操作.实验结果表明,和基准算法相比,我们的改进算法在性能方面有较大的提升.
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关键词
存储一致性模型
动态验证工具
边界图算法
时间序
性能优化
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Keywords
memory consistency model
dynamic verification tool
frontier graph algorithm
time order
performance enhancement
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分类号
TP333
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于顶点组重分配的动态增量图划分算法
- 3
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作者
李贺
刘延娜
杨舒琪
黄健斌
乔少杰
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机构
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
成都信息工程大学软件工程学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1819-1840,共22页
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基金
国家自然科学基金(61602354,61876138)。
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文摘
图划分是分布式图计算中的一项基础工作,其作用是将大规模图进行划分并分配到集群中的不同机器上.图划分的质量对分布式图计算的性能有很大的影响,其目标是降低负载平衡和最小化边割.如今,现实中的图数据通常呈动态增长态势,这就需要一种能够处理动态增量图的划分方法,在图数据动态增长的过程中确保划分的质量不受影响.目前虽然有一些动态图划分算法被提出,但它们不能同时专注于实时处理动态变化和获得高质量的划分结果.提出基于顶点组重分配的动态增量图划分算法(ED-IDGP)来解决大规模动态增量图的划分问题.在ED-IDGP算法中,设计实时处理4种不同单元更新类型的动态处理器,并在每次处理完单元更新后通过在分区发生动态变化的附近执行局部优化器进一步提高图划分的质量.在ED-IDGP的局部优化器中,利用基于改进标签传播算法的顶点组搜索策略搜索顶点组,并利用提出的顶点组移动增益公式衡量最有益的顶点组,将该顶点组移动到目标分区中做优化.在真实数据集上从不同的角度和度量指标评估了ED-IDGP算法的性能和效率.
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关键词
图划分
局部优化
动态增量图划分算法
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Keywords
graph partitioning
local optimization
dynamic incremental graph partitioning algorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于语音识别与特征的无监督语音模式提取
被引量：4
- 4
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作者
张震
赵庆卫
颜永红
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机构
中国科学院语言声学与内容理解重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第5期262-265,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10925419
90920302
+8 种基金
61072124
11074275
11161140319
91120001
61271426)
国家"863"计划基金资助项目(2012AA012503)
中国科学院重点部署基金资助项目(KGZD-EW-103-2)
中国科学院战略性先导科技专项基金资助项目"面向感知中国的新一代信息技术研究"(XDA06030100
XDA06030500)
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文摘
在语音识别与特征系统中,通过无监督的方法搜索未知语音流中出现的语言模式。利用语音识别系统的多候选结果,通过分段动态时间弯曲算法进行语言模式的搜索,采用有效的聚类算法以及置信度估计算法,提高系统性能,同时建立仅基于特征匹配的相似音频片段检测系统,不使用任何知识源,仅从语音中获取重复的语音模式,在广播电视新闻与自然口语对话2个测试集上对比2个系统的性能。实验结果表明,基于识别的系统具有较好的检测效果,而基于特征的系统具备多语种的推广性。
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关键词
语音识别
语音模式发现
分段动态时间弯曲算法
图聚类算法
音素回环后验概率计算
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Keywords
speech recognition
speech pattern discovery
segmental dynamic time warping algorithm
graph clustering algorithm
phoneme loop calculation of posterior probability
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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