信息论与编码在处理网络问题中的应用报告
信息论与编码课程报告
信息论与编码课程报告
信息论与编码是一门重要的课程，在计算机科学与技术，通信工程，信号处理
等专业中发挥着重要的作用。
信息论涉及到信息的量化、源编码、信息隐藏，噪声抑制以及信息协议的分析等诸多方面。
而编码中的许多领域如信号处理、视频编码、图像处理等又建立在信息论的基础之上。
在这门课程中，学生可以学习如何把信息量化，以及不同的编码方法和算法，明白信息和音频的处理，还可以学习复杂格式的音频、视频编码。
此外，学习中还会涉及到模拟和数字信号，熵、信道容量与噪讲，数字信号处理，数字信号编码等多种多样的知识点，其中还包括噪讲模型、噪讲容量等多种不同概念。
整个信息论和编码领域有着丰富的应用，为听力、视觉等智能分析技术的实现
提供了理论支撑。
基于信息论的研究发明了压缩编码技术，它可以用来压缩数据，提高传输速率和储存空间，同时编码技术可以使数据免于传输过程中的损耗，有效地实现了音频、视频等多种数据的传输。
此外，信息论和编码在模式识别与多媒体通信、卫星通信、生物医学等多个领域都有着重要的应用。
综上所述，信息论与编码课程是个重要的学科，在计算机科学与技术，通信工程，算法，信号处理，多媒体通信，生物医学等领域中有着广泛的应用。
该课程主要是以学习源编码，熵、信道容量，噪讲，数字信号处理，数字信号编码，噪讲模型，压缩编码等多种专业概念为基础，因此有深入研习的必要，以获得多方面的知识和理解，为日后的技能应用打实基础。
信息论与编码实验2-实验报告
信息论与编码实验2-实验报告信息论与编码实验 2 实验报告一、实验目的本次信息论与编码实验 2 的主要目的是深入理解和应用信息论与编码的相关知识，通过实际操作和数据分析，进一步掌握信源编码和信道编码的原理及方法，提高对信息传输效率和可靠性的认识。
二、实验原理（一）信源编码信源编码的目的是减少信源输出符号序列中的冗余度，提高符号的平均信息量。
常见的信源编码方法有香农编码、哈夫曼编码等。
香农编码的基本思想是根据符号出现的概率来分配码字长度，概率越大，码字越短。
哈夫曼编码则通过构建一棵最优二叉树，为出现概率较高的符号分配较短的编码，从而实现平均码长的最小化。
（二）信道编码信道编码用于增加信息传输的可靠性，通过在发送的信息中添加冗余信息，使得在接收端能够检测和纠正传输过程中产生的错误。
常见的信道编码有线性分组码，如汉明码等。
三、实验内容与步骤（一）信源编码实验1、选取一组具有不同概率分布的信源符号，例如：A（02）、B （03）、C（01）、D（04）。
2、分别使用香农编码和哈夫曼编码对信源符号进行编码。
3、计算两种编码方法的平均码长，并与信源熵进行比较。
（二）信道编码实验1、选择一种线性分组码，如（7,4）汉明码。
2、生成一组随机的信息位。
3、对信息位进行编码，得到编码后的码字。
4、在码字中引入随机错误。
5、进行错误检测和纠正，并计算错误纠正的成功率。
四、实验结果与分析（一）信源编码结果1、香农编码的码字为：A（010）、B（001）、C（100）、D （000）。
平均码长为 22 比特，信源熵约为 184 比特，平均码长略大于信源熵。
2、哈夫曼编码的码字为：A（10）、B（01）、C（111）、D （00）。
平均码长为 19 比特，更接近信源熵，编码效率更高。
（二）信道编码结果在引入一定数量的错误后，（7,4）汉明码能够成功检测并纠正大部分错误，错误纠正成功率较高，表明其在提高信息传输可靠性方面具有较好的性能。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告一、实验目的本实验主要目的是通过实验验证信息论与编码理论的基本原理，了解信息的产生、传输和编码的基本过程，深入理解信源、信道和编码的关系，以及各种编码技术的应用。
二、实验设备及原理实验设备：计算机、编码器、解码器、信道模拟器、信噪比计算器等。
实验原理：信息论是由香农提出的一种研究信息传输与数据压缩问题的数学理论。
信源产生的消息通常是具有统计规律的，信道是传送消息的媒体，编码是将消息转换成信号的过程。
根据信息论的基本原理，信息的度量单位是比特（bit），一个比特可以表示两个平等可能的事件。
信源的熵（Entropy）是用来衡量信源产生的信息量大小的物理量，熵越大，信息量就越多。
信道容量是用来衡量信道传输信息的极限容量，即信道的最高传输速率，单位是比特/秒。
编码是为了提高信道的利用率，减少传输时间，提高传输质量等目的而进行的一种信号转换过程。
常见的编码技术有霍夫曼编码、香农-费诺编码、区块编码等。
三、实验步骤1.运行编码器和解码器软件，设置信源信息，编码器将信源信息进行编码，生成信道输入信号。
2.设置信道模拟器的信道参数，模拟信道传输过程。
3.将信道输出信号输入到解码器，解码器将信道输出信号进行解码，恢复信源信息。
4.计算信道容量和实际传输速率，比较两者的差异。
5.改变信道参数和编码方式，观察对实际传输速率的影响。
四、实验结果与分析通过实验，我们可以得到不同信道及编码方式下的信息传输速率，根据信道参数和编码方式的不同，传输速率有时会接近信道容量，有时会低于信道容量。
这是因为在真实的传输过程中，存在信噪比、传输距离等因素导致的误码率，从而降低了实际传输速率。
在实验中，我们还可以观察到不同编码方式对传输速率的影响。
例如，霍夫曼编码适用于信源概率分布不均匀的情况，可以实现数据压缩，提高传输效率。
而区块编码适用于数据容量较大的情况，可以分块传输，降低传输错误率。
此外，通过实验我们还可以了解到信息论中的一些重要概念，如信源熵、信道容量等。
信息论与编码技术在通信系统中的应用研究
信息论与编码技术在通信系统中的应用研究近年来，随着信息技术的飞速发展，通信系统在我们的日常生活中起着重要的作用。
信息论与编码技术作为通信系统中的核心理论和技术之一，为提高通信系统的性能和可靠性起到了关键作用。
本文将对信息论与编码技术在通信系统中的应用进行研究和探讨。
首先，我们需要了解信息论的基本概念和原理。
信息论是由克劳德·香农于20世纪40年代提出的，用于研究信息在传输过程中的编码、传输、解码等问题。
香农提出了信息熵的概念，即衡量信息中包含的不确定性的度量。
信息越不确定，则熵越大。
通过熵的计算，我们可以评估通信系统的传输效率和容量。
在通信系统中的应用中，编码技术起到了至关重要的作用。
编码技术通过将信息数据转化为具有特定结构的码字，实现了对信息的压缩和传输。
编码技术分为源编码和信道编码两大类。
在源编码中，通过选择合适的编码算法和数据压缩方法来减少信息的冗余度，从而有效降低传输数据量。
常见的源编码技术包括哈夫曼编码、算术编码、字典编码等。
信道编码则是为了增强通信系统对信道噪声和失真的容忍度，提高信号传输的可靠性和容量。
常见的信道编码技术有奇偶校验码、海明码、卷积码等。
信息论和编码技术在无线通信系统中的应用尤为重要。
无线通信系统受到多径衰减、多径干扰、信噪比下降等因素的影响，导致信号传输质量下降。
通过信息论和编码技术的应用，可以有效地抵抗这些干扰，提高通信系统的性能和可靠性。
例如，对于多径衰减问题，可以使用信道编码技术来解决。
通过合适的编码算法和解码算法，可以对受损的信号进行纠错，恢复原始信息。
另外，在无线通信系统中，频谱资源是宝贵的，如何更好地利用频谱资源也是一个重要的问题。
通过源编码技术的应用，我们可以将信息数据进行压缩，减少传输数据的量，从而优化频谱资源的利用。
此外，信息论和编码技术还可以应用于安全通信领域。
随着信息技术的不断发展，通信数据的安全性问题日益突出。
为保护通信数据的机密性，我们可以采用加密技术。
信息论与信源编码在通信系统中的应用研究
信息论与信源编码在通信系统中的应用研究随着科技的不断发展，信息传递的速度和效率成为了现代社会中通信系统设计的重要考虑因素。
信息论和信源编码作为通信系统中的关键概念，对于提高通信系统的可靠性和效率起着至关重要的作用。
本文将探讨信息论和信源编码在通信系统中的应用研究。
首先，我们来了解一下信息论。
信息论是由克劳德·香农于1948年提出的一门学科，它主要研究信息的量和信息的传输。
在信息论中，信息被定义为消除不确定性的一种手段。
信息的传输可以通过信道来实现，而信道的特性会影响信息的传输效果。
信息论的核心概念是熵，它可以用来度量信源的不确定性。
熵越大，信源产生的信息越多，反之亦然。
通过对信源进行编码，可以减少信息的冗余度，提高信息传输的效率。
信源编码是信息论的一个重要研究方向。
它主要研究如何将信源产生的信息进行编码，以便在传输过程中减少冗余度和提高传输效率。
常见的信源编码方法包括霍夫曼编码、香农-费诺编码和算术编码等。
这些编码方法通过对不同符号的赋予不同的编码长度或概率分布，来实现对信息的压缩。
信源编码的目标是尽可能地减少传输所需的比特数，从而提高信道的利用率。
在通信系统中，信息论和信源编码的应用非常广泛。
首先，它们可以用于提高通信系统的容量。
通过对信源进行编码，可以减少传输所需的比特数，从而提高信道的利用率。
这对于有限带宽的通信系统尤为重要。
其次，信息论和信源编码可以用于提高通信系统的可靠性。
通过使用纠错码等技术，可以在传输过程中自动纠正或检测错误，从而保证信息的正确传输。
此外，信息论和信源编码还可以用于保护信息的安全性。
通过加密和解密技术，可以防止信息被非法获取或篡改。
除了在传统的通信系统中的应用，信息论和信源编码还在现代通信领域中发挥着重要作用。
例如，在无线通信系统中，由于无线信道的特性，信号会受到多径传播、衰落和干扰等影响，导致传输中的误码率较高。
通过使用信源编码和纠错码等技术，可以提高无线通信系统的可靠性和抗干扰能力。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告一、实验目的信息论与编码是一门涉及信息的度量、传输和处理的学科，通过实验，旨在深入理解信息论的基本概念和编码原理，掌握常见的编码方法及其性能评估，提高对信息处理和通信系统的分析与设计能力。
二、实验原理（一）信息论基础信息熵是信息论中用于度量信息量的重要概念。
对于一个离散随机变量 X，其概率分布为 P(X) ＝｛p(x1)， p(x2)，， p(xn)｝，则信息熵H(X) 的定义为：H(X) ＝∑p(xi)log2(p(xi)）。
（二）编码原理1、无失真信源编码：通过去除信源中的冗余信息，实现用尽可能少的比特数来表示信源符号，常见的方法有香农编码、哈夫曼编码等。
2、有噪信道编码：为了提高信息在有噪声信道中传输的可靠性，通过添加冗余信息进行纠错编码，如线性分组码、卷积码等。
三、实验内容及步骤（一）信息熵的计算1、生成一个离散信源，例如信源符号集为{A, B, C, D}，对应的概率分布为{02, 03, 01, 04}。
2、根据信息熵的定义，使用编程语言计算该信源的信息熵。
（二）香农编码1、按照香农编码的步骤，首先计算信源符号的概率，并根据概率计算每个符号的编码长度。
2、确定编码值，生成香农编码表。
（三）哈夫曼编码1、构建哈夫曼树，根据信源符号的概率确定树的结构。
2、为每个信源符号分配编码，生成哈夫曼编码表。
（四）线性分组码1、选择一种线性分组码，如（7, 4）汉明码。
2、生成编码矩阵，对输入信息进行编码。
3、在接收端进行纠错译码。
四、实验结果与分析（一）信息熵计算结果对于上述生成的离散信源，计算得到的信息熵约为 184 比特/符号。
这表明该信源存在一定的不确定性，需要一定的信息量来准确描述。
（二）香农编码结果香农编码表如下：｜信源符号|概率|编码长度|编码值|｜｜｜｜｜｜A|02|232|00|｜B|03|174|10|｜C|01|332|110|｜D|04|132|111|香农编码的平均码长较长，编码效率相对较低。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告一、实验目的1.了解信息论与编码的基本概念和原理。
2.学习如何通过信息论与编码方法实现对数据的压缩和传输。
3.掌握信息论与编码实验的实验方法和实验技能。
4.提高实验设计、数据分析和报告撰写的能力。
二、实验内容1.通过对输入信源进行编码，实现对数据的压缩。
2. 比较不同编码方法的压缩效果，包括Shannon-Fano编码和霍夫曼编码。
3.通过传输信道对编码后的数据进行解码，还原原始信源。
4.分析并比较不同编码方法的传输效果，包括码率和传输质量。
三、实验原理1.信息论：熵是信息论中衡量信源不确定性的指标，熵越小表示信源的可预测性越高，在编码过程中可以压缩数据。
2. 编码方法：Shannon-Fano编码通过分治的方法将输入信源划分为不同的子集，分别进行编码；霍夫曼编码则通过构建最佳二叉树的方式，将较常出现的信源符号编码为较短的二进制码，较少出现的信源符号编码为较长的二进制码。
3.传输信道：信道可能存在误码和噪声，通过差错控制编码可以在一定程度上保障传输数据的正确性和完整性。
四、实验步骤1. 对给定的输入信源进行Shannon-Fano编码和霍夫曼编码。
2.计算编码后的码率，分析不同编码方法的压缩效果。
3.将编码后的数据传输到信道，模拟信道中的误码和噪声。
4.对传输后的数据进行解码，还原原始信源。
5.比较不同编码方法的传输质量，计算误码率和信噪比。
五、实验结果与分析1. 编码结果：通过对输入信源进行编码，得到了Shannon-Fano编码和霍夫曼编码的码表。
2.压缩效果：计算了不同编码方法的码率，比较了压缩效果。
3.传输结果：模拟信道传输后的数据，对数据进行解码，还原原始信源。
4.传输质量：计算了误码率和信噪比，分析了不同编码方法的传输质量。
六、实验总结通过本次实验，我深刻理解了信息论与编码的基本概念和原理，并掌握了信息论与编码实验的实验方法和实验技能。
在实验过程中，我遇到了一些困难，比如对编码方法的理解和实验数据的处理。
信息论与编码在信息科学中的应用
信息论与编码在信息科学中的应用引言随着科技的迅猛发展，信息的传递与处理已经成为现代社会不可或缺的一部分。
在这个信息爆炸的时代，我们面临着海量的数据和信息，仅仅依靠人工处理已经变得不切实际而显得力不从心。
为了有效地传递和存储信息，人们不断探索与开发各种方法和技术。
而信息论与编码作为信息科学的核心领域，为我们提供了宝贵的工具和理论基础。
信息论的基本原理信息论是由美国数学家克劳德·香农于20世纪40年代初提出的一套关于信息传递和处理的数学理论。
它通过定义信息的概念以及信息的度量，为我们提供了分析和优化信息传递的能力。
信息论的核心原理是熵的概念。
熵被定义为一个信源产生的消息中所包含的平均不确定性的度量，它描述了一个信源所包含的信息量的大小。
熵越大，表示信息量越多，也就是说消息越不确定。
而通过对编码方案的优化，我们可以降低消息的不确定性，从而提高信息传递的效率。
编码理论与实践编码在信息科学中扮演着重要的角色，它通过将信息转换为不同形式的编码，以便更好地存储和传输。
编码理论的核心目标是设计出一种既能够高效利用存储空间又能够快速传递信息的编码方案。
而信息论提供了解决这个问题的理论基础。
在编码理论中，常用的编码方式包括源编码和信道编码。
源编码的目标是将消息用更少的比特数表示，以便在传输和存储过程中节省空间。
常见的源编码方案有霍夫曼编码和算术编码等。
信道编码则是为了增加传输中的可靠性，通过引入冗余编码来纠正信道传输中可能发生的错误。
纠错码和压缩码是信道编码中常用的方法。
信息论与编码在通信领域的应用信息论与编码在通信领域中有广泛的应用。
首先，信息论的基本原理被用于分析和优化通信系统的性能。
通过研究信道容量和极限，我们可以确定在特定信道条件下系统的最大数据传输速率，从而指导通信系统的设计和优化。
其次，编码理论在现代通信系统中起到至关重要的作用。
例如，无线通信领域中的调制与编码技术，通过合理设计调制方式和编码方案，可以在有限的无线资源条件下实现更高的数据传输速率和更好的抗干扰性能。
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信息论与编码在处理网络问题中的应用摘要随着计算机技术、通信技术和网络技术等信息技术的快速发展，信息技术已经成为当今社会应用范围最广的高新技术之一。
信息论是信息技术的主要理论技术基础之一，它的一些基本理论在通信、计算机、网络等工程领域中得到了广泛的应用。
其中信息论与编码与网络结合的更为紧密，在网络方面得到了广泛的应用。
本文主要从这个方面作为切入点，介绍了信息论与编码在网络编码、基于网络编码的路由选择、在网络安全方面的放窃听的网络编码，还有就是在网络数据挖掘这方面的应用。
1.引言人类社会的生存和发展无时不刻都离不开信息的获取、传递、再生、控制和利用。
信息论正式一门把信息作为研究对象的科学，以揭示信息的本质特性和规律为基础，应用概率论。
随机过程和树立统计等方法来研究信息的存储、传输、处理、控制和利用。
它主要研究如何提高信息系统的可靠性、有效性、保密性和认证性，以使信息系统最优化。
许多科学技术问题（如无线电通讯、电视、遥测、图像和声音识别等）都必须以信息论为理论指导才能很好地解决。
信息论的研究对象又可以是广义的信息传输和信息处理系统。
从最普通的电报、电话、传真、电视、雷达、声纳,一直到各类生物神经的感知系统,以及大到人类社会系统,可以用同一的信息论观点加以阐述,?都可以概括成某种随机过程或统计学的数学模型加以深入研究。
2.概述2.1信息与信息论1948年6月和10月香农在贝尔实验室出版的著名的《贝尔系统技术》杂志上发表了两篇有关《通信的数学理论》的文章。
在这两篇文章中，他用概率测度和数理统计的方法系统的讨论了通信得基本问题，首先严格定义了信息的度量——熵的概念，又定义了信道容量的概念，得出了几个重要而带有普遍意义的结论，并由此奠定了现代信息论的基础。
Shannon理论的核心是：揭示了在通信系统中采用适当的编码后能够实现高效率和高可靠地传输信息，并得出了信源编码定理和信道编码定理。
从数学观点看，这些定理是最优编码的存在定理。
但从工程观点看，这些定理不是结构性的，不能从定理的结果直接得出实现最优编码的具体途径。
然而，它们给出了编码的性能极限，在理论上阐明了通信系统中各种因素的相互关系，为人们寻找出最佳通信系统提供了重要的理论依据。
而其理论到目前主要经历了以下几个方面的发展：Shannon信息理论的数学严格化、无失真信源编码定力和技术的发展、信道纠错编码的发展、限失真信源编码的提出和发展、多用户、网络信息论的发展、信息保密与安全理论的提出与发展，从此以后，纠错码和密码学相结合的研究迅速发展起来。
2.2网络与信息论网络信息论的发展前期是多用户信息论，在20世纪70、80年代有很大的发展，当时的多用户信息论已具有网络结构的特征，其中的信源与信道模型已具有多数人多输出的结构，对信道还有并联与串联的结构等模型，多用户信息论就是解决这些模型的编码问题，一时成为信息论研究的热点问题。
到20世纪90年代，由于网络通信的兴起，网络模型远比多用户模型复杂，网络中的通信、数据压缩、资源共享与安全管理将是信息论发展的重要领域。
2.3网络编码2000 年Ahlswede 等人首次提出了网络编码理论, 通过网络编码可以实现网络流量的最大化.2003年, Li , Yeung 和Cai证明了线性网络编码就可以实现网络的最大流.随后T .Ho 等人提出了随机网络编码理论, 其思想是在网络中参与传输的节点, 其输出信道上传输的数据是该点多条输入信道上传输的数据的随机线性组合, 他们并且证明了接收节点能以很大的概率正确恢复出信源所发送的信息.传统的通信网络传送数据的方式是存储转发，即除了数据的发送节点和接收节点以外的节点只负责路由，而不对数据内容做任何处理，中间节点扮演着转发器的角色。
长期以来，人们普遍认为在中间节点上对传输的数据进行加工不会产生任何收益，然而R Ahlswede等人于2000年提出的网络编码理论彻底推翻了这种传统观点。
网络编码是一种融合了路由和编码的信息交换技术，它的核心思想是在网络中的各个节点上对各条信道上收到的信息进行线性或者非线性的处理，然后转发给下游节点，中间节点扮演着编码器或信号处理器的角色。
根据图论中的最大流-最小割定理，数据的发送方和接收方通信的最大速率不能超过双方之间的最大流值(或最小割值)，如果采用传统多播路由的方法，一般不能达到该上界。
R Ahlswede等人以蝴蝶网络的研究为例，指出通过网络编码，可以达到多播路由传输的最大流界，提高了信息的传输效率，从而奠定了网络编码在现代网络通信研究领域的重要地位。
3.信息论与编码在处理网络问题中的应用3.1在防止网络窃听方面的应用前面介绍的网络编码提高了网络的吞吐量和可靠性，但同时时也带来了不可忽视的安全问题, 主要包括污染和窃听两类问题。
针对窃听问题，文献[1]提出一种防窃听的网络编码算法.应用该算法, 窃听者得不到关于信源的任何有意义的信息, 称之为弱安全.该算法通过舍弃少量带宽使得随机网络编码能以很高的概率达到弱安全性的要求.另外, 当信源和信宿共享有秘密信道时, 秘密信道编码算法达到弱安全性要求的概率为1 , 且能达到网络的最大流.该编码算法仅是在原随机编码体制的基础上对信源和信宿进行了改变, 中间节点编码保持不变.弱安全就是在实际应用中对安全性的要求并不一定要像信息论安全这样高.例如, 如果窃听者得到了关于信源的两个比特的异或b1 b2 , 他虽然得到了关于信源的一个比特的信息, 但他却无法得到关于信源的任何“有意义”的信息, 即他无法得到b1 或b2 .在实际应用中这样的安全性就足够了.这样的安全性是弱于信息论安全的, 称之为“弱安全”。
文献[2]中提出了一种基于信息论安全的网络编码方案。
利用大素数及其本原根产生不同的噪声符号，并将噪声符号与原始信息进行混合，达到隐藏信息的目的。
分析结果表明，该方案通过舍弃少量带宽，使网络编码以很高的概率达到信息论安全的要求，当信源与信宿之间有一条专用的安全信道时，可在不增加通信开销的前提下使网络的信息论安全概率为1。
这两种方法都能在一定程度上提高网络编码的安全性，只是所采用的方法不同，文献[1]通过舍弃少量带宽，而文献[2]则通过增加噪声符号和原始信息混合，进而达到对窃听者进行干扰的作用。
文献[3]介绍了现在一些网络编码方式和存在的一些问题，并介绍网络编码以后的发展方向。
3.2 在防止网络污染方面的应用前面介绍的网络编码除了会造成窃听问题外还会带来污染攻击。
污染攻击是指攻击者利用网络中间节点生成虚假的编码消息，大量的转发至其他节点，占用传输信道，降低网络吞吐量，甚至导致目的节点出现译码异常的现象。
对于网络编码中的污染问题，传统的数字签名方法都不适用。
于是，人们提出一些新的签名算法来满足网络编码的需求：一类是同态数字签名技术；另一类是基于同态哈希函数的签名技术，前者需要安全信道传输哈希值，后者大多基于双线性运算。
然而，以上适用于单源网络编码的签名算法无法应用于多源网络编码中，其主要原因在于：现有的单源网络编码签名算法只需用一个私钥对消息进行签名，而在多源网络编码中，不同的信源节点用不同的私钥进行签名。
针对这一现象文献[4]提出一种可抵御污染攻击的多源线性网络编码签名算法，其中，每个源节点用自己的私钥对文件签名，中间或信宿节点仅用公钥即可验证收到的签名，利用随机预言模型证明该算法能够抵抗信源节点和中间节点的攻击。
该算法仅假设每个源节点只发送一个消息，若考虑发送多个消息，针对多信源、多消息的向量合并算法解决，其能够线性组合来自不同信源的多个消息，组合后的向量数据为元线性组合，而增量元保持不变。
文献[5]则在在已有的同态HASH 签名基础上，为了解决网络编码传输过程中容易遭受污染攻击的问题，提出了一种新型的应用同态HASH 函数的抗污染攻击系统，网络中的各个节点通过同步同态HASH 函数的参数和原始消息分组的HASH 值来对所收到的每个分组进行验证，只有通过验证的分组才会转发给下一个节点。
该方案结合了针对源节点与目标节点端对端在线验证的安全ACK 验证方案，从而能有效抵抗网络编码中的污染攻击。
同时，为了有效降低网络编码中各节点的运算时间，文章提出了硬件加速的方法，利用FPGA 开发板进行数据分组的验证以及编码操作，以提高系统的运行效率。
该系统能够提高整体网络吞吐量，并确保被篡改的数据不会因为编码在整个网络中扩散，对于网络编码环境下的网络传输安全具有重要的作用。
基于网络编码的同态HASH 抗污染攻击系统在效率和安全性上取得了一定的平衡。
从测试结果来看，安全性问题得到了很好地解决，一般强度的污染攻击已经能很好地识别并抵抗。
从计算代价来看，传输延迟完全在一个用户可以接受的范围内。
3.3在无线网络路由方面的应用无线网络具有不可靠的传输链路、动态的拓扑结构、受限的信道带宽和节点电量等显著特征.近年来,多路径路由在无线网络中得到了广泛的应用.多路径路由可以有效地提高数据传输的可靠性,在节点间平衡网络流量负载和电量消耗,降低端到端时延和路由发现频率,应对频繁的拓扑结构变化及其带来的不可靠的通信服务,以及改进网络的安全性等.但是,多路径路由又会导致多条路径上同时发送数据包所带来的网络拥塞问题,特别是当选择多条不相交的路径传输数据包时,拥塞会变得更加严重.针对这个问题文献[6]提出了一种基于网络编码的多路径路由机制CAMP(network coding-aware multi-path routing).该机制能够根据路径的可靠性和编码机会,动态地在多条路径上进行数据包的传输.CAMP 的路由发现机制能够向源节点返回多条可能的路径以及各条路径的每条边上的ETX(expected transmission count).与以往的多路径路由机制不同,CAMP 可以通过转换它的传输路径来动态地创造而非仅仅等待编码机会.利用这一独特的路由制,CAMP 可以让多条路径分摊网络流量负载,并且最大化路径转换收益,从而改进网络的吞吐量.实验结果表明,在无线网络的数据传输过程中,CAMP 能够取得比其他路由机制高得多的网络吞吐量.CAMP 由两个阶段组成:路由发现阶段和数据包发送阶段.CAMP 的路由发现机制能够向源节点返回多条可能的路径以及各条路径上所有链路的ETX.每条路径上的中间节点会为以后的路径交换决策保存其他候选路径信息.与现有的多路径路由机制不同的是,CAMP 可以从当前默认路径转换到具有最大路径转换收益的路径,从而动态地创造编码机会,而不仅是等待编码机会.实验结果表明,在无线网络的数据传输中,与其他基于网络编码的传统最佳路径路由、多路径路由和单路径路由机制相比,CAMP 能够大幅度提高网络吞吐量.文献[7]提出了出一种无需重传与确认的路由算法, 这种算法以最小化单位比特有效数据的能耗为目标, 给出最优化数学模型, 并用遗传算法进行求解.所提出的免重传路由算法可以降低能耗, 减轻节点之间的无线电干扰, 节省了节点用于重传数据包所需配置的缓存.文献中基于网络编码思想并结合多路径数据传递方法, 提出一种称为“免重传网络编码路由”的节能算法(以下简称“免重传路由”).在这种路由算法支持下,信源将要发送的数据分成多个数据片, 然后选取一组线性独立的系数, 利用线性网络编码形成新的数据分组(下称“编码数据分组”), 将编码数据分组分别通过不同的路径发送, 确保信宿收到一定数量的编码数据包进而获得信源所发送的数据.这种路由算法的主要特点在于:不需要重传机制, 也就是说接收节点不需要发送ACK 包, 同时发送节点也不需要重发数据包.本文的主要贡献在于:利用无线网络编码技术, 在多条路径中选择最佳路径进行数据传递, 避免了数据包重传与确认,同时降低能耗及减轻无线电干扰, 节省所有节点为重发数据包所必须配置的用于存储尚未得到接收节点确认的数据包的内存空间.3.4在网络数据挖掘中的应用互联网的出现，不仅改变了人们获得信息的生活方式，也造就了很多以前从来没有过的专业或行业。