基于帧重要性认知的网络差错控制策略

提出一种适用于认知网络的认知差错控制策略(CEC),该策略根据认知数据帧被转发所经历的跳数和类型的重要性智能地为丢失数据帧选择最佳差错控制机制来改善认知网络的通信性能。建立了认知网络能效模型,数学分析和仿真比较表明:该策略能够有效地提高认知网络多媒体数据传输的可靠性,同时保持高能效

基于GPU的MD5高速解密算法的实现

MD5快速碰撞算法由于不支持逆向过程而无法在MD5密码攻击中得到实际应用。针对上述问题,通过分析基于图形处理单元(GPU)的MD5密码并行攻击算法原理,设计基于GPU的MD5高速解密算法,在此基础上实现一个MD5高速密码攻击系统。测试结果证明,该算法能有效加快MD5密码破解速度