【摘 要】
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在当今万物互联的大数据时代,压缩技术对于多媒体数据存储与传输是一项不可或缺的技术。几乎瞬时的可变长到定长编码（Almost Instantaneous Variable-to-Fixed Length Code,AIVF Code）是一类无损压缩算法,它的解析字是可变长的,码字是定长的,并且解析字不需要满足前缀性质。AIVF编码可以带来GB/s级别的解压缩速度,同时对于信道传输中比特翻转错误具备较
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在当今万物互联的大数据时代,压缩技术对于多媒体数据存储与传输是一项不可或缺的技术。几乎瞬时的可变长到定长编码（Almost Instantaneous Variable-to-Fixed Length Code,AIVF Code）是一类无损压缩算法,它的解析字是可变长的,码字是定长的,并且解析字不需要满足前缀性质。AIVF编码可以带来GB/s级别的解压缩速度,同时对于信道传输中比特翻转错误具备较好的鲁棒性。然而,目前最优AIVF编码的字典构建算法复杂度较高。因此,本文提出了一种贪心算法更高效地构建AIVF编码字典/解析树。多媒体数据存储与传输的另一个重要因素是保障数据的安全性。由于大多物联网设备的算力有限,传统的先压缩后加密的方式并不适用于多数场景。因此,联合压缩加密技术成为了研究热点。本文研究了基于AIVF编码的轻量级压缩加密方案,使用尽可能少的密码学工具给数据带来一定的安全性。本文的主要工作总结为如下两点:1.提出了针对AIVF编码的最优字典构建算法。最近,Dubé和Haddad提出了一种使用动态规划算法来构建AIVF解析树的方法,称之为AIVF-DP算法,其在单树模型和多树模型下构造解析树的时间和结点复杂度均为O（AM2）,其中A是信源字符表大小,M是字典大小。本文提出了一种更为简便的构造AIVF编码最优单棵解析树的算法。提出的算法是基于贪心算法,通过贪心构建和贪心检查两个步骤创建解析树。在单树模型下时间复杂度为O（M log M）,结点复杂度为O（M）;在多树模型下时间复杂度为O（AM log M）,结点复杂度为O（AM）。同时,给出了所提算法构建解析树的最优性理论证明。2.提出了基于AIVF编码的两种压缩加密方案。在不影响压缩率的前提下,基于伪随机比特生成器在AIVF编码解析字和码字之间的映射关系上引入一定的随机性。第一种压缩加密方案是使用原始编码码字结合伪随机数进行线性变换;第二种是生成多种解析字和码字的映射关系,再使用伪随机数选择某种特定的映射关系进行编码。通过使用美国国家标准技术研究院（NIST）提出的统计检测套件,可以表明两种压缩加密方案可以给原始码字序列带来较好的随机性。
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