素域上椭圆曲线密码的高效实现

给出了几个素域上的算术运算和素域上椭圆曲线算术运算的高效实现算法，从而解决了椭圆曲线密码(ECC)实现中影响效率的几个关键算法设计问题，且就ECC加密机制和签名机制的选择提出了建议，最终形成一套高效的素域上ECC加密算法和签名算法的实现方案．该方案适应多种软件和硬件实现条件，具有较好的通用性．     

椭圆曲线签名方案

将椭圆曲线密码系统（ECC）与ElGamal系统进行了比较，在保证签名算法安全性的前提下，对ECC签名方案中的求逆运算和消息恢复问题进行了优化，针对这两个问题分别构造了新的签名方案，通过理论证明和编程模拟实验，解决了ECC签名方案中存在的需要求逆运算和不能实现消息恢复的问题，大大地简化了运算的复杂程度。     

椭圆曲线密码细粒度并行计算研究

根据加速经常性设计的原则,提出了一种基于对称运算单元的椭圆曲线密码(ECC)标量乘运算的高效细粒度并行运算架构.为了实现该架构,对ECC标量乘运算展开细粒度并行计算研究,通过标量乘运算的分解和推导,消除了数据相关性,得出运算效率高且适于指令级并行计算的算法形式.对标量乘运算的时间复杂度的分析结果表明,该算法比普通算法的速度提升了66.7%.并可通过并行计算进一步提升标量乘运算的速度性能.在采用3个运算单元的效率最优情况下,比采用1个运算单元时,速度提高了2倍.     

一种可配置的椭圆曲线密码加速器

提出了一种可配置的椭圆曲线密码（ECC）加速器,它支持8个特征为2的有限域GF（2m）中的ECC标量乘运算,曲线参数和不可约多项式可以任意选择.加速器采用标准的运算单元,设计了能消除数据相关性的内部指令生成器,采用了独特的流水线设计,具有良好的灵活性和可扩展性.基于该体系架构,分析了m分别为113,131,163,193,233,283,409,571时实现标量乘运算所需要的时间.取m=163时,与其它类似设计的比较结果表明,该加速器性能优越,具有良好的应用前景.     

基于广义逆矩阵的Bézier曲线近似合并

Bézier曲线近似合并算法在几何数据压缩方面有着重要的应用.研究了两条相邻Bézier曲线近似合并的问题,用矩阵的形式给出了相邻Bézier曲线可精确合并的条件,并在此基础上通过广义逆矩阵的方法求解合并逼近后的Bézier曲线.同时,对保端点插值条件的近似合并也给出了结果.最后用实例说明了算法的有效性,得到了很好的逼近效果.     

椭圆曲线加密体制在移动电子商务安全中的应用

重点分析了ECC在移动电子商务安全WPKI中加密及签名算法方面的改进和应用，并在ECC原理与WPKI体系结构的基础上，探讨了ECC在WPKI体系中WTLS证书、无线身份识别模块及WTLS协议的应用，最后论述了基于ECC的身份认证方案．     

改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用

针对蛋白质二维格模型(2DHP)折叠问题提出了一种改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization Algorithm)，在算法的搜索阶段采用了牵引移动(pullmoves)的方法：首先按照一定规则移动一个或两个顶点的位置．然后将其他顶点沿着链依次向前移动两个位置，一旦达到一个新的有效构象则停止该移动．该方法的优点是大多数移动只需改变很少的顶点位置，使得改进后的蚁群算法具有较快的收敛速度．求解基准实例的结果表明，该算法在保证解的质量的前提下能大大缩短计算时间。     

一种求解组合优化问题的演化算法

从蚁群算法中得到启示，将信息素的观点引入到求解组合优化问题的演化算法之中，提出了一种基因优化算法，该算法直接在基因的层面上进行优化，能学习劣解的基因，并用信息熵用为结束条件的判据，最后用该算法解决了两个典型的组合优化问题，取得了较好的结果。     

基于蚁群算法的无线网状网安全路由算法

根据蚁群算法的自组织性、分布式计算以及正反馈与无线网状网路由问题有着惊人相似的特点,提出了基于蚁群算法的无线网状网安全路由算法.在该算法中引入基于模糊理论的信任评估模型,使前向蚂蚁在选择下一跳之前,先对节点进行信任评估,用来检测恶意节点,阻止恶意节点的主动攻击.分析结果表明,该算法能满足无线网状网负载均衡的要求,保障无线网状网路由安全.     

用于一般函数优化的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质,利用蚁群算法求解一般函数优化,通过实验收到良好的效果。