中科院信息安全国家重点实验室博士考试专业课试题

 
刚参加完中科院信息安全重点实验室的博士考试,趁着记忆还清晰,将专业课考题复述下来。总得感觉专业课考试不算难,只要将相关教材好好准备一下,应该就OK了。对于网络安全考试,如果有一定工作经验会更有优势。
 
密码学(主要参考冯登国的《密码学导引》)
1、 简述密码学发展的三个主要阶段。
解析:主要分为古典密码学、对称密码学、公钥密码学。可分别展开论述。
2、 序列初始值为1000001,周期为7。写出生成该序列的最小多项式。
解析:使用生成最小LFSR的BM算法。可参考《密码学导引》流密码那一章。
3、 计算2 100mod(101×103)
解析:分别使用平方乘方法计算2 100mod101和2 100mod103,然后使用中国剩余定理得出答案。
4、 阐述分组密码的四种主要工作模式。
解析:四种模式:ECB、CBC、CFB、OFB,分别展开阐述。
5、 如果假设离散对数问题是难解的,证明由此可构造强无碰撞性的Hash函数。
解析:从题目本身来讲,这道题是考卷中最难的一道。如果没有准备的话,很难在考试中答出来。不过在《密码学导引》Hash函数部分
### 中科院计算所智能计算系统实验介绍 #### 实验室背景 中科院计算所的智能计算机研究中心源自原计算机体系结构国家重点实验室控制计算实验室,目前由韩银和研究员担任负责人。该中心致力于研究智能芯片、机器人操作系统以及相关领域的前沿技术[^3]。 #### 主要研究方向 1. **智能芯片敏捷设计** 智能计算机研究中心聚焦于开发国际领先的智能计算机,其核心任务是以研制智能芯片为基础,推动领域专用处理器的研究发展。这一方向涉及亿级并行度下的编程、算法设计、系统互连及容错技术的基础研究[^2]。 2. **VLSI容错设计** 韩银和研究员领导的研究组专注于超大规模集成电路(VLSI)的设计及其容错机制,旨在提升系统的可靠性和性能。 3. **自动导航无人驾驶** 胡瑜研究员带领的团队主要从事自动导航系统的研究工作重点探索无人驾驶技术和算法硬件加速方案,力求实现高效、精准的目标定位路径规划功能。 4. **深度学习软硬件协同优化** 陈晓明副研究员深入探讨深度学习模型在软硬件层面的最佳实践方式,包括但不限于电路系统结构EDA算法的研发,同时他也是阿里巴巴达摩院青橙学者之一,在学术界享有较高声誉。 5. **集成电路设计物理设计EDA具** 王郁杰副研究员则着重于集成电路设计中的关键技术突破,特别是物理设计自动化具链的发展和完善,并关注硬件安全性议题。 #### 发展理念 智能计算机研究中心秉持“应用牵引,创新驱动”的原则,依托中科院计算所在计算机体系结构方面的深厚积累和技术优势,围绕国家重大需求展开科学研究活动。通过构建新原理、新架构、新方法论支持下的领域专用处理器生态系统,努力成为全球范围内具备重要影响力的研究力量[^4]。 #### 实习生招募条件 为了吸引更多优秀人才加入到这个充满活力且意义非凡的工作环境中来,实验室设定了如下基本准入门槛: - 应聘者需来自计算机或者软件程等相关专业; - 至少拥有本科及以上学历水平(硕士研究生优先考虑),其中本科生仅限于大三年级或四年级学生报名参加; - 展现出卓越的编码技巧以及牢固掌握数据结构和算法基础知识的能力; - 对Python编程语言较为熟悉; - 初步接触过深度神经网络理论知识,并能在图像分类、物体探测或是视频解析等领域有所涉猎; - 掌握PyTorch 或 TensorFlow 这样的主流深度学习框架操作技能; - 表现良好沟通表达能力和强烈的学习欲望,能够融入集体协作氛围之中持续完成分配下来的任务项目; - 可承诺连续参实习时间不少于五个月,并获得所属院校或者是指导老师的正式许可文件证明[^5]。 ```python # 示例代码展示如何加载预训练模型进行推理 import torch from torchvision import models def load_pretrained_model(): model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() return model model = load_pretrained_model() dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) output = model(dummy_input) print(output.shape) # 输出张量形状应为 [1, 1000], 即对应 ImageNet 数据集类别数目的预测概率分布向量. ```
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