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。

通过对Xu(2004)和Zhang(2004)提出的两种环签名方案进行分析，指出了这两种环签名方案都容易受到群成员改变攻击(group-changing attack)，并给出了攻击方法；另外，Zhang的方案还容易受到多已知签名存在伪造(multiple-known-signature existential forgery)攻击。为防范这两种攻击，对这两种环签名方案进行了改进，改进后的方案在最强的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。

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。

针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限，以及各通道特征图没有区分的问题，该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积，增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力；同时引入通道加权模块，实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重，增强有用特征并抑制无用特征，增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明，该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率，与最优的Zhu-Net相比，准确率提高1.95%～6.15%。

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。

数据空间是一种新型的数据管理方式，能够以pay-as-you-go模式管理海量、动态、异构的数据。然而，由于数据空间环境下数据的动态演化、数据描述的细粒度和极松散性等原因，难于构建有效的访问控制机制。该文提出一个针对数据空间环境下极松散结构模型，重点支持更新操作的细粒度和动态的访问控制框架。首先定义更新操作集用于数据空间的数据更新，提出支持更新操作的映射方法，可将动态数据映射到关系数据库中；给出支持更新操作权限的数据空间访问控制规则的定义，并分析与关系数据库的访问控制规则二者转换的一致性；然后提出具有可靠性和完备性的访问请求动态重写算法，该算法根据用户的读/写访问请求检索相关访问控制规则，使用相关权限信息重写访问请求，从而实现支持动态更新的细粒度数据空间访问控制。理论和实验证明该框架是可行和有效的。

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%。