可重构柔性网络链路失效将严重影响其上承载的可重构服务承载网(RSCN)的可靠性。文章基于路径备份策略着重解决时延敏感类型RSCN的可靠性问题，并提出分阶段处理方式进一步优化备份资源消耗。在拓扑预处理阶段，根据RSCN是否支持路径分裂分别提出分裂的最小备份拓扑生成(S-MBT-Gen)算法和最小备份生成树(MBST- Gen)算法，减小备份拓扑带宽约束总量；在拓扑映射阶段，提出主备拓扑协同映射(RNM-PBT)算法，协调利用底层网络资源。仿真结果表明，本文提出的算法降低了RSCN平均资源消耗，且具有较高的请求接受率和较低的平均执行时间。

群签名允许群成员以匿名的方式代表整个群体对消息进行签名。而且,一旦发生争议,群管理员可以识别出签名者。该文对Posescu(2000)群签名方案和Wang-Fu(2003)群签名方案进行了安全性分析,分别给出一种通用伪造攻击方法,使得任何人可以对任意消息产生有效群签名,而群权威无法追踪到签名伪造者。因此这两个方案都是不安全的。

在低成本电子标签中实现安全隐私功能是RFID研究领域需要解决的一项关键技术，该文采用部分ID，CRC校验以及ID动态更新的方法，提出一种新型RFID相互认证协议，该协议具有前向安全性，能够防止位置隐私攻击、重传攻击、窃听攻击和拒绝服务攻击，新协议有效地解决了RFID安全隐私问题，并且符合EPC Class1 Gen2标准，它的硬件复杂度较低，适用于低成本电子标签。

SIMON系列算法自提出以来便受到了广泛关注。积分分析方面，Wang，Fu和Chu等人给出了SIMON32和SIMON48算法的积分分析，该文在已有的分析结果上，进一步考虑了更长分组的SIMON64算法的积分分析。基于Xiang等人找到的18轮积分区分器，该文先利用中间相遇技术和部分和技术给出了25轮SIMON64/128算法的积分分析，接着利用等价密钥技术进一步降低了攻击过程中需要猜测的密钥量，并给出了26轮SIMON64/128算法的积分分析。通过进一步的分析，该文发现高版本的SIMON算法具有更好抵抗积分分析的能力。

该文提出一种高性能硬件加密引擎阵列架构，为大数据应用提供了先进的安全解决方案。该模块架构包括一个高速接口、一个中央管理和监视模块(CMMM)、一组多通道驱动加密引擎阵列，其中CMMM将任务分配给加密引擎，经由专用算法处理后再将数据传回主机。由于接口吞吐量和加密引擎阵列规模会限制模块性能，针对PCIe高速接口，采用MMC/eMMC总线连接构建阵列，发现更多加密引擎集成到系统后，模块性能将会得到提升。为验证该架构，使用55 nm制程工艺完成了一个PCIe Gen2×4接口的ASIC加密卡，测试结果显示其平均吞吐量高达419.23 MB。

相对于传统人工神经网络(ANN)，脉冲神经网络(SNN)具有生物可解释性、计算效率高等优势。然而，对于目标检测任务，SNN存在训练难度大、精度低等问题。针对上述问题，该文提出一种基于动态阈值LIF神经元(DT-LIF)与单镜头多盒检测器(SSD)的SNN目标检测方法。首先，设计了一种DT-LIF神经元模型，该模型可根据累积的膜电位动态调整神经元的阈值，以驱动深层网络的脉冲活动，提高推理速度。同时，以DT-LIF神经元为基元，构建了一种基于SSD的混合SNN。该网络以脉冲视觉几何群网络(Spiking VGG)和脉冲密集连接卷积网络(Spiking DenseNet)为主干(Backbone)，具有由批处理归一化(BN)层、脉冲卷积(SC)层与DT-LIF神经元构成的3个额外层和SSD预测框头(Head)。实验结果表明，相对于LIF神经元网络，DT-LIF神经元网络在Prophesee GEN1数据集上的目标检测精度提高了25.2%。对比AsyNet算法，所提方法的目标检测精度提高了17.9%。