粗粒度可重构密码逻辑阵列智能映射算法研究

• 作者: 南龙梅 戴紫彬 李伟 杜怡然 杨萱
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粗粒度 密码 阵列 智能映射 机器学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 101-109
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6368字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.01.012

摘要

针对粗粒度可重构密码逻辑阵列密码算法映射周期长且性能不高的问题,该文通过构建粗粒度可重构密码逻辑阵列参数化模型,以密码算法映射时间及实现性能为目标,结合本文构建的粗粒度可重构密码逻辑阵列结构特征,提出了一种算法数据流图划分算法.通过将密码算法数据流图中节点聚集成簇并以簇为最小映射粒度进行映射,降低算法映射复杂度;该文借鉴机器学习过程,构建了具备学习能力的智慧蚁群模型,提出了智慧蚁群优化算法,通过对训练样本的映射学习,持续优化初始化信息素浓度矩阵,提升算法映射收敛速度,以已知算法映射指导未知算法映射,实现密码算法映射的智能化.实验结果表明,本文提出的映射方法能够平均降低编译时间37.9％并实现密码算法映射性能最大,同时,以算法数据流图作为映射输入,自动化的生成密码算法映射流,提升了密码算法映射的直观性与便捷性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴紫彬		106	436	10.0	16.0
2	李伟		42	138	7.0	10.0
3	南龙梅		7	10	2.0	3.0
4	杜怡然		4	3	1.0	1.0
5	杨萱		3	7	1.0	2.0