物联网（IoT）设备变得越来越普遍，其采用率呈指数级增长。然而，它们很容易受到安全漏洞的影响，传统的安全机制不足以保护它们。物联网设备生成的大量数据很容易被操纵或窃取，从而带来严重的隐私问题。本文旨在全面概述区块链和物联网技术的集成及其增强物联网系统安全性和隐私性的潜力。研究了物联网中的各种安全问题和漏洞，探讨如何使用基于区块链的方案来解决这些问题。提供了对物联网中各种安全问题和漏洞的见解，并探讨如何使用区块链来增强安全性和隐私性。还讨论了基于区块链的物联网（B-IoT）系统在医疗保健、运输和供应等各个领域的潜在应用。揭示了区块链和物联网的集成可增强物联网系统的安全性、隐私性和可信度。B-IoT的多层架构包括感知层、网络层、数据处理层和应用层，为区块链和物联网技术的集成提供了全面的框架。该研究确定了B-IoT的各种安全解决方案，包括智能合约、去中心化控制、不可变数据存储、身份和访问管理（IAM）以及共识机制。该研究还讨论了B-IoT领域的挑战和未来研究方向。

随着多核系统中核数量的增加，片上互连网络的通信压力也随之增大。片上网络（NoC）的通信架构能够承载因核数量不断增加而引发的不断扩大的通信需求。NoC架构的通信行为表现出明显的时空变化，给多核互连系统的重新配置带来巨大挑战。本文提出一种面向流量的可重构NoC，其采用端口间缓冲区共享策略，可灵活适应不同的流量特征，具有很高灵活性。首先，修改输入端口以支持相邻端口之间的缓冲区共享。具体而言，修改后的输入端口可动态重新配置，以响应按需流量。其次，采用一种面向输出的集中式缓冲区管理机制，配合可重构的输入端口。最后，这种可重构方法可通过较低开销的硬件设计实现，不会给系统实现带来很大负担。实验结果表明，与其他方案相比，本文所提出的NoC架构大大降低了数据包延迟，提高了饱和吞吐量，而且不会产生显著的面积和功耗开销。

动态带宽分配（DBA）是网络中一项经典问题。快速、准确和公平的带宽分配对于网络服务提供商的服务等级保障（SLA）、链路拥塞缓解和网络攻击应对具有重要意义。然而，现有的带宽分配算法主要在软件定义网络（SDN）范式的控制平面中实现，可能导致较大的探测开销和收敛延迟。此外，当代网络架构需要一个能满足延迟要求的分层带宽分配系统。本文提出HSDBA，这是一种完全在可编程数据面实现的细粒度、可扩展的动态带宽分配方案，消除了数据面与控制器的网络开销和延迟，并能应对随时到来的配置节点加入和退出。本文在协议无关转发软件交换机上探索了HSDBA的可行性。实验结果表明，HSDBA在接收到大约25个数据包内实现带宽的公平分配和隔离性保障。算法收敛速度比最新的近似分层带宽分配算法（AHAB）快0.5倍，并且带宽限制准确率达到98.1%。

JPEG图像因具有出色的压缩比和图像品质被广泛应用于实际案例。考虑到人们对其隐私侵犯的担忧，本文提出了一种有效的加密JPEG比特流可逆信息隐藏方案，旨在为秘密消息和载体提供安全和隐私。首先，采用一种具有格式兼容性和文件大小保留性的加密算法将明文JPEG图像加密为类噪声版本。然后，构建一种基于自适应RZL旋转策略的加密JPEG比特流可逆数据隐藏技术，该技术将秘密消息映射到有序的RZL对序列。授权用户可以从标记的加密JPEG比特流中实现无差错的秘密消息提取并无损恢复原始明文JPEG图像。大量实验表明，与一些最先进的方案相比，本文方案在嵌入容量方面具有较好性能，同时兼具文件大小保留性和格式兼容性。

本文利用矩阵的半张量积，采用代数方法研究了扩展有限状态机的可控性、可达性和稳定性。首先，建立扩展有限状态机的双线性动态系统模型，为进一步的研究奠定基础。其次，结合该双线性动态系统模型，给出扩展有限状态机双线性动态系统模型的可控性、可达性和稳定性定理。最后，设计一种算法确定扩展有限状态机的可控性和稳定性。通过算例验证了主要结果的正确性。

本文研究了异步切换系统的有限时间界限和保性能控制问题。为减少冗余信息传输和缓解传感器节点的数据拥塞，提出事件触发方案（ETS）和循环协议（RRP），旨在确保系统表现良好的动态特性的同时减少通信资源。在有限时间控制领域，采用允许边依赖平均停留时间（AED-ADT）方法设计切换信号。该方法涉及慢速AED-ADT切换和快速AED-ADT切换，分别适用于被控系统在异步切换间隔内的有限时间稳定和有限时间不稳定情况。通过构造双模态依赖的李雅普诺夫函数，得到切换系统的有限时间有界准则和控制器增益。最后，通过一个升降压电路模型验证了所提结果的有效性。

电磁干扰会影响CMOS电路工作性能，研究电路抗信号干扰能力将有利于设计性能更优的电路。电流型CMOS电路因在深亚微米工艺下相较于传统电路有高速度、低功耗等优势，近些年得到不断发展，其抗干扰能力值得进一步研究。文中介绍传统电压型CMOS、MOS电流型逻辑电路（MOS Current-Mode Logic，MCML）、电流型CMOS三种结构的非门电路。通过Cadence Virtuoso软件仿真模拟电磁干扰对三种非门电路的影响，并定义一个受干扰程度因子，用来研究比较不同干扰点、不同干扰波形、不同干扰频率在65纳米工艺下对电路的影响。并通过改变电流型CMOS电路输入端串联电阻值，研究干扰信号电阻与电路抗干扰性的关系。仿真结果表明：在高工作频率下，电流型CMOS电路具有更好的抗干扰性，且电流型CMOS电路工作频率越高，电路抗干扰性越强。此外，还研究了不同温度和不同工艺对三种电路抗干扰性能的影响。在–40 ℃至125 ℃温度范围内，温度越高，电压型CMOS和MCML型电路抗干扰能力越弱，电流型CMOS电路抗干扰能力越强。28纳米工艺下，电流型CMOS电路比其他两种电路的相对抗干扰能力更强；28纳米工艺下电压型CMOS和MCML电路的相对抗干扰能力与65纳米工艺下的相对抗干扰能力相似，而28纳米工艺下电流型CMOS电路的相对抗干扰能力比65纳米工艺下的相对抗干扰能力强。论文工作为设计抗电磁干扰的电流型CMOS电路提供依据。

在2019年的年度国际密码学会议上，Gohr提出一种基于深度学习的密码分析技术，适用于分组较短的减轮轻量级分组密码SPECK32/64。Gohr遗留了一个关键问题，即如何实现基于深度学习的大状态分组密码密钥恢复攻击。本文设计了一种基于深度学习的大状态分组密码的密钥恢复框架。首先，提出基于深度学习的密钥比特敏感性测试(KBST)客观划分密钥空间。其次，提出一种新的构造神经区分器组合方法，以改进用于大状态分组密码深度学习辅助密钥恢复框架，并从密码分析角度证明其合理性和有效性。在改进的密钥恢复框架下，本文为SIMON和SPECK各大状态训练了一个有效的神经区分器组合，并执行了对SIMON和SPECK大状态成员的实际密钥恢复攻击。本文提出的13轮SIMON64攻击是迄今为止最有效的实际密钥恢复攻击方法。这是首次尝试在18轮SIMON128、19轮SIMON128、14轮SIMON96和14轮SIMON64上进行基于深度学习的实用密钥恢复攻击。此外，本文改进了针对SPECK大状态成员的实际密钥恢复攻击结果，提高了密钥恢复攻击的成功率。