4種混沌映射產生的混沌序列密鑰

發布時間:2020/10/31 8:50:44 訪問次數:1116

當前互聯網技術已經實現在領域內的普及和應用，網絡中的海量數據信息給現階段應用帶來了巨大的挑戰。云計算的出現使情況得到了有效的緩解，充分利用現有的技術將所有資源進行整合，按需使用，降低了運營成本。

云計算網絡在不斷推動信息技術發展和社會發展的同時也伴隨著數據泄露的危機，數據信息在存儲過程中的安全性和可靠性的保障問題引起了人們的廣泛關注，急需對此問題進行解決。

針對云平臺環境下數據安全及保密問題，基于MapＲeduce分布式框架下，綜合4種混沌映射系統的優點，提出一種面向云計算的混合混沌加密方法。

4種混沌映射產生的混沌序列作為密鑰，多次使用從混沌系統迭代產生的多重密鑰對明文進行加密操作。算法的執行效率高，密鑰空間足夠大，能夠有效抵抗暴力破解密鑰的攻擊。

ZE08-CH2O型電化學甲醛模組是一個通用型、小型化模組。利用電化學原理對空氣中存在的CH2O進行探測，具有良好的選擇性，穩定性。內置溫度傳感器，可進行溫度補償；同時具有數字輸出與模擬電壓輸出，方便使用。ZE08-CH2O是將成熟的電化學檢測技術與精良的電路設計緊密結合，設計制造出的通用型氣體模組。

模組特點

高靈敏度、高分辨率、低功耗、使用壽命長

提供UART、模擬電壓信號、PWM 波形等多種輸出方式

高穩定性、優秀的抗干擾能力、溫度補償、卓越的線性輸出

主要應用

便攜式儀表、空氣質量監測設備、空氣凈化機、新風換氣系統、空調、智能家居設備等場所。

技術指標表1

產品型號 ZE08-CH2O

檢測氣體甲醛

干擾氣體酒精，一氧化碳等氣體

輸出數據

DAC(0.4～2V 標準電壓信號)

UART 輸出（3V 電平）

工作電壓 3.7V～9V（帶電壓反接保護）

預熱時間 ≤3 分鐘

響應時間 ≤60 秒

恢復時間 ≤60 秒

量程 0～5ppm

分辨率 ≤0.01ppm

工作溫度 0～50℃

工作濕度 15%RH-90％RH（無凝結）

存儲溫度 0～50℃

使用壽命 2 年（空氣中）

卷積神經網絡(CNN)被越來越多地應用于各個領域，如圖像識別和目標檢測。隨著應用要求的提高，CNN的結構越來越深，導致其對于計算力和內存的需求大大提高。同時由于移動端設備的飛速發展，設備小型化的需求和市場不斷擴大，將CNN應用到小型移動端設備的需求也隨之增加。受限于電源、內存及功耗，移動端平臺無法滿足高性能CNN對于硬件性能、功耗及內存的要求，因此優化CNN模型從而降低其對于計算資源的要求非常必要。

一種新的CNN模型三值量化算法，基于權值交互思想，在同一卷積核內，將先前量化產生的積累噪聲作為一個負變量加入到下一個權值的量化操作中，使得對下一個權值朝著能減小積累噪聲的方向進行量化。通過層級貪婪搜索算法逐層搜索局部最優解，得到效果近似最優解的優化解，降低搜索算法復雜度，極大減少搜索所需時間。相比于其他使用對稱均勻量化操作的算法，算法極大地減小了由于量化操作導致的模型預測準確率的損失。