一种针对OpenSSL中RSA的计时攻击改进算法

针对原有BB-Attack（Boneh and Brumley’s Attack）计时攻击算法在样本量小的情况下存在0~1间隔不明显、攻击精确度低等问题,依据Montgomery乘法中额外约简数目与输入消息的关系,结合统计分析中的t检验,给出了一种改进的计时攻击算法。计时攻击实验结果表明：改进算法能够产生更加明显的0~1间隔,并且减少了攻击样本量,提高了攻击效率。     

具有变时滞的离散型随机BAM神经网络的稳定性

研究一类具有变时滞的离散型随机BAM神经网络。通过构造Lyapunov泛函以及线性矩阵不等式（LMI）,得出了离散系统全局渐近稳定的充分条件。     

基于随机网络的平均维修保障服务时间分析

利用随机网络建模方法在随机工程项目分析中的优越性,建立了不同保障方式下的维修保障过程模型。重点对网络活动中的维修等待时间和维修等待概率进行了分析,利用随机网络的解析算法,确定了维修力量的平均维修保障服务时间分析模型。最后将该方法应用于伴随修理过程,对其平均维修保障服务时间进行了案例分析。     

ARIA分组密码差分功耗分析

分析了密码算法加密过程的功耗泄露模型,给出了差分功耗分析的基本原理,针对ARIA分组密码中查找S盒的功耗泄漏进行了差分功耗分析,并进行仿真实验。实验结果表明：ARIA密码中S盒查表操作功耗消耗易遭受差分功耗攻击,对800个随机明文的功耗曲线进行实验分析,可获取ARIA加密前4轮轮密钥,结合密钥扩展算法即可获取128位的主密钥。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM目标群目标分配研究

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

基于灰色Verhulst优化模型的装备研制费用高精度预测

针对装备寿命周期费用中研制费用的高精度预测问题,提出了一种灰色Verhulst优化模型。首先提出了对灰色Verhulst模型参数进行优化的数学规划模型,然后介绍了应用模拟退火算法求解该Verhulst模型,最后结合实例对鱼雷研制费用进行了建模,并进行了模拟有效性比较与分析。理论分析和仿真计算结果均表明,所提优化模型具有更高的模拟和预测精度,且模拟序列与原始序列具有更大的灰色关联度。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM 目标群目标分配研究*

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

无人机辅助通信网络中基于强化学习的用户速率优化算法

无人机辅助地面蜂窝基站,形成混合的通信网络有望成为提升用户速率的一种重要手段。针对无人机辅助基站的通信网络,提出基于多臂赌博机的用户速率优化算法（multi-armed bandits-based rate optimization,MBRO）。先建立联合优化问题,再分别利用改进后K-means聚类算法和多臂赌博机算法求解。MBRO算法利用K-means聚类算法实现无人机的部署,并利用多臂赌博机算法完成信道分配和无人机的传输功率分配。仿真结果表明,相比于同类的基准算法,MBRO算法提高用户端速率。     

基于粒子群算法的装备预防性维修策略研究

为解决实战化条件下装备损耗严重和装备完好率之间的矛盾,立足实际提出加大预防性维修力度.根据装备可靠性理论和寿命分布理论,对装备故障率和役龄进行分析,并引入役龄回退因子进行修正.以装备服役期内预防性维修成本最低为目标函数,以可靠性为约束条件,建立预防性维修策略优化模型.采用粒子群算法对模型求解,并进行算例分析,得到装备在服役期内的最优预防性维修次数和时间间隔,证实了预防性维修模型的可行性和实用性.     

基于改进融合算法的交通网络节点重要性评估

交通目标体系在作战中是打击目标选择的重点,在目标选择前需要对交通网络的节点及关联关系的重要性进行准确评估.交通目标体系是一种多层复杂网络模型,目前的评估方法没有考虑到路径的权重和对网络整体价值,造成评估模型与实际网络不符合的问题.针对该问题,提出一种改进的融合算法对多层网络进行评估.该方法构建的节点关联度矩阵考虑了各层网络中边的权重和网络整体价值,再将每层的节点关联度进行融合.通过仿真分析和对比,该方法能够准确有效地评估多层交通网络节点的重要性,对目标选择具有一定实用价值.