Properties and Algorithms of the KCube Interconnection Networks

The KCube interconnection network was first introduced in 2010 in order to exploit the good characteristics of two well-known interconnection networks, the hypercube and the Kautz graph. KCube links up multiple processors in a communication network with high density for a fixed degree. Since the KCube network is newly proposed, much study is required to demonstrate its potential properties and algorithms that can be designed to solve parallel computation problems. In this thesis we introduce a new methodology to construct the KCube graph. Also, with regard to this new approach, we will prove its Hamiltonicity in the general KC(m; k). Moreover, we will find its connectivity followed by an optimal broadcasting scheme in which a source node containing a message is to communicate it with all other processors. In addition to KCube networks, we have studied a version of the routing problem in the traditional hypercube, investigating this problem: whether there exists a shortest path in a Qn between two nodes 0n and 1n, when the network is experiencing failed components. We first conditionally discuss this problem when there is a constraint on the number of faulty nodes, and subsequently introduce an algorithm to tackle the problem without restrictions on the number of nodes.

A Scalability Study and New Algorithms for Large-Scale Many-Objective Optimization

Many real-world optimization problems contain multiple (often conflicting) goals to be optimized concurrently, commonly referred to as multi-objective problems (MOPs). Over the past few decades, a plethora of multi-objective algorithms have been proposed, often tested on MOPs possessing two or three objectives. Unfortunately, when tasked with solving MOPs with four or more objectives, referred to as many-objective problems (MaOPs), a large majority of optimizers experience significant performance degradation. The downfall of these optimizers is that simultaneously maintaining a well-spread set of solutions along with appropriate selection pressure to converge becomes difficult as the number of objectives increase. This difficulty is further compounded for large-scale MaOPs, i.e., MaOPs possessing large amounts of decision variables. In this thesis, we explore the challenges of many-objective optimization and propose three new promising algorithms designed to efficiently solve MaOPs. Experimental results demonstrate the proposed optimizers to perform very well, often outperforming state-of-the-art many-objective algorithms.

A randomized follow-up study of the general health and quality of life of an elderly edentulous population wearing either mandibular two-implant overdentures or conventional dentures

L’augmentation de la population âgée dans la société indique que les systèmes de soins de la santé font face à de nouveaux défis. Les hauts niveaux d’incapacité qui en résultent peuvent être réduits par les nouvelles technologies, la promotion de la santé ainsi que des stratégies de prévention. Les écrits scientifiques récents soulignent la supériorité des prothèses dentaires implanto-portées par rapport aux prothèses conventionnelles en termes de satisfaction et de qualité de la vie des patients. Cependant, il n'est toujours pas clair si ces avantages ont des effets positifs à long terme sur la santé orale et générale ainsi que sur la qualité de vie des populations âgées. Objectifs, Hypothèses : Notre but était de mesurer l’impact des prothèses mandibulaires retenues par 2 implants sur la qualité de vie associée à la santé bucco-dentaire et générale ainsi que sur la santé orale et la qualité du sommeil des aînés édentés. Nous avons évalué les hypothèses nulles suivantes : il n'y a aucune différence entre les individus portants des prothèses mandibulaires retenues par 2 implants (IODs) et ceux qui portent des prothèses conventionnelles (CDs), par rapport à la qualité de vie reliée à la santé bucco-dentaire et générale, la santé orale et la qualité du sommeil, un an après avoir reçu leurs nouvelles prothèses. Méthodes : Dans cette étude randomisée contrôlée, 255 aînés ont reçu au hasard IODs ou les CDs, les deux types de prothèses étant opposés à des prothèses maxillaires conventionnelles. La qualité de la vie reliée à la santé bucco-dentaire (OHRQoL) et la santé générale subjective ont été mesurées avec les questionnaires Oral Health Impact Profile (OHIP-20) et Short Form-36 (SF-36) en condition pré-traitement et après un an. La qualité du sommeil et la somnolence diurne ont été mesurées à l’aide du questionnaire Qualité de Sommeil de Pittsburg et de l'Échelle de Somnolence Epworth. La santé orale a été évaluée par un examen clinique. Les variables indépendantes étaient le sens de cohérence et le type de prosthèse, ainsi que des variables socio-démographiques. En utilisant des analyses statistiques bi et multi-factorielles, des comparaisons à l’intérieur d’un même groupe et entre deux groupes ont été effectuées. Résultats : Les différences pré et post traitement pour les cotes OHIP étaient significativement plus grandes pour le groupe IOD que le groupe CD (p<0.05). Le type de traitement et la cote pré-traitement étaient des facteurs significatifs à OHRQoL (p < 0.0001). Dans le groupe CD, il y avait une diminution significative par rapport aux cotes de «Physical Component Scores (PCS)», le fonctionnement physique, le rôle physique et la douleur physique entre les données pré-traitement et un an après le traitement, ce qui indique une diminution au niveau de la santé générale subjective. Dans le groupe IOD, une diminution statistiquement non significative a été remarquée par rapport à toutes les cotes des sous-échelles de SF-36, sauf pour la douleur physique. Le modèle final de régression a démontré qu’après ajustement pour les variables âge, sexe, statut marital et type de traitement, la cote totale finale d’OHIP et les données de bases de PCS prédisaient la cote finale de PCS (p < 0.0001). Aucune corrélation significative entre sens de cohérence et OHRQoL n'a été détectée (r =-0.1; p > 0.05). Les aînés porteurs des prothèses conventionnelles avaient presque 5 fois plus de chance d’avoir une stomatite prothétique que ceux portant des prothèses mandibulaires hybrides retenues par 2 implants (p < 0.0001). Les aînés ayant subjectivement une mauvaise santé générale avaient une qualité de sommeil moins bonne que ceux avec une meilleure santé générale subjective (p < 0.05). Les personnes qui avaient une OHRQoL moins bonne étaient presque 4 fois plus somnolentes pendant le jour que celles avec une meilleure OHRQoL (p=0.003, χ2; OR =3.8 CI 1.5 to 9.8). L'analyse de régression a montré que la santé générale subjective et OHRQoL prévoient la qualité du sommeil (p=0.022 et p=0.001, respectivement) et la somnolence diurne (p=0.017 et p=0.005, respectivement). Conclusions: Les résultats de cette étude suggèrent que, chez les aînés édentés, des prothèses mandibulaires hybrides retenues par deux implants amènent une amélioration significative de la qualité de vie reliée à la santé bucco-dentaire et maintiennent la sensation d’une meilleure santé physique. Des prothèses hybrides implanto-portées peuvent contribuer à la santé orale en réduisant les traumatismes infligés à la muqueuse orale et en contrôlant la stomatite prothétique. Les aînés édentés dont le niveau de qualité de vie reliée à la santé bucco-dentaire est bas, peuvent aussi avoir des troubles de qualité du sommeil.

Models, algorithms, and heuristics for multiobjetive commercial territory design.

Tesis (Doctor en Ingeniería de Sistemas) UANL, 2010.

Models and algorithms for transit network planning.

Tesis (Doctor en Ingeniería con Especialidad en Ingeniería de Sistemas) UANL, 2012.

A randomized controlled trial evaluating the quality of life and the sense of coherence in seniors wearing complete conventional dentures or mandibular two-implant overdentures

La supériorité des prothèses mandibulaires retenues par deux implants (IODs) sur les prothèses conventionnelles (CDs) nécessitent d’être éclaircies notamment en rapport à leur influence sur la qualité de vie reliée à la santé bucco-dentaire (OHRQoL) ainsi que sur la stabilité de cet effet de traitement. De plus, l’influence des facteurs psychologiques, tel que le sens de cohérence (SOC), sur l’effet de traitement reste encore inconnue. Le but de cette étude est de déterminer l’amplitude de l’influence du port des IODs et des CDs sur l’OHRQoL et d’évaluer la stabilité de l’effet de traitement dans le temps, tout en prenant en considération le niveau du SOC. MÉTHODOLOGIE: Des participants édentés (n=172, âge moyen 71, SD = 4.5) ayant reçu des CDs ou des IODs ont été suivis sur une période de deux ans. L’OHRQoL a été évaluée à l’aide du questionnaire « Oral Health Impact Profile (OHIP -20) » et ce avant le traitement et à chacun des deux suivis. Le SOC a été évalué à l’aide du questionnaire « The Orientation to Life (SOC -13) » à chacun des deux suivis. Des analyses statistiques ont été effectuées pour évaluer les différences intra et entre groupes (analyses statistiques descriptives, bivariées et multivariées). RÉSULTATS: Une amélioration statistiquement significative de l’OHRQoL entre les statuts avant et après traitement a été notée dans les deux groupes (Wilks’s Lambda = 0.473, F (1,151) = 157.31, p < 0.0001). L’amplitude de l’effet du traitement IOD est 1.5 fois plus grande que celle du traitement CD. Ces résultats ont été stables pendant les deux années d’étude et ils n’ont pas été influencés par le SOC. CONCLUSION: Le traitement IOD amène une meilleure OHRQoL à long terme en comparaison avec le traitement CD et ce sans influence du niveau du SOC. Ces résultats sont cliniquement significatifs et confirment la supériorité des IODs sur les CDs.

Clustering algorithms and shape factor methods to discriminate among small GTPase phenotypes using DIC image analysis.

Naïvement perçu, le processus d’évolution est une succession d’événements de duplication et de mutations graduelles dans le génome qui mènent à des changements dans les fonctions et les interactions du protéome. La famille des hydrolases de guanosine triphosphate (GTPases) similaire à Ras constitue un bon modèle de travail afin de comprendre ce phénomène fondamental, car cette famille de protéines contient un nombre limité d’éléments qui diffèrent en fonctionnalité et en interactions. Globalement, nous désirons comprendre comment les mutations singulières au niveau des GTPases affectent la morphologie des cellules ainsi que leur degré d’impact sur les populations asynchrones. Mon travail de maîtrise vise à classifier de manière significative différents phénotypes de la levure Saccaromyces cerevisiae via l’analyse de plusieurs critères morphologiques de souches exprimant des GTPases mutées et natives. Notre approche à base de microscopie et d’analyses bioinformatique des images DIC (microscopie d’interférence différentielle de contraste) permet de distinguer les phénotypes propres aux cellules natives et aux mutants. L’emploi de cette méthode a permis une détection automatisée et une caractérisation des phénotypes mutants associés à la sur-expression de GTPases constitutivement actives. Les mutants de GTPases constitutivement actifs Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V ont été analysés avec succès. En effet, l’implémentation de différents algorithmes de partitionnement, permet d’analyser des données qui combinent les mesures morphologiques de population native et mutantes. Nos résultats démontrent que l’algorithme Fuzzy C-Means performe un partitionnement efficace des cellules natives ou mutantes, où les différents types de cellules sont classifiés en fonction de plusieurs facteurs de formes cellulaires obtenus à partir des images DIC. Cette analyse démontre que les mutations Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V induisent respectivement des phénotypes amorphe, allongé, rond et large qui sont représentés par des vecteurs de facteurs de forme distincts. Ces distinctions sont observées avec différentes proportions (morphologie mutante / morphologie native) dans les populations de mutants. Le développement de nouvelles méthodes automatisées d’analyse morphologique des cellules natives et mutantes s’avère extrêmement utile pour l’étude de la famille des GTPases ainsi que des résidus spécifiques qui dictent leurs fonctions et réseau d’interaction. Nous pouvons maintenant envisager de produire des mutants de GTPases qui inversent leur fonction en ciblant des résidus divergents. La substitution fonctionnelle est ensuite détectée au niveau morphologique grâce à notre nouvelle stratégie quantitative. Ce type d’analyse peut également être transposé à d’autres familles de protéines et contribuer de manière significative au domaine de la biologie évolutive.

Effect of albumin dialysis on intracranial pressure increase in pigs with acute liver failure: a randomized study.

BACKGROUND: Increased intracranial pressure (ICP) worsens the outcome of acute liver failure (ALF). This study investigates the underlying pathophysiological mechanisms and evaluates the therapeutic effect of albumin dialysis in ALF with use of the Molecular Adsorbents Recirculating System without hemofiltration/dialysis (modified, M-MARS). METHODS: Pigs were randomized into three groups: sham, ALF, and ALF + M-MARS. ALF was induced by hepatic devascularization (time = 0). M-MARS began at time = 2 and ended with the experiment at time = 6. ICP, arterial ammonia, brain water, cerebral blood flow (CBF), and plasma inflammatory markers were measured. RESULTS: ICP and arterial ammonia increased significantly over 6 hrs in the ALF group, in comparison with the sham group. M-MARS attenuated (did not normalize) the increased ICP in the ALF group, whereas arterial ammonia was unaltered by M-MARS. Brain water in the frontal cortex (grey matter) and in the subcortical white matter at 6 hrs was significantly higher in the ALF group than in the sham group. M-MARS prevented a rise in water content, but only in white matter. CBF and inflammatory mediators remained unchanged in all groups. CONCLUSION: The initial development of cerebral edema and increased ICP occurs independently of CBF changes in this noninflammatory model of ALF. Factor(s) other than or in addition to hyperammonemia are important, however, and may be more amenable to alteration by albumin dialysis.

Revisiting optimization algorithms for maximum likelihood estimation

Parmi les méthodes d’estimation de paramètres de loi de probabilité en statistique, le maximum de vraisemblance est une des techniques les plus populaires, comme, sous des conditions l´egères, les estimateurs ainsi produits sont consistants et asymptotiquement efficaces. Les problèmes de maximum de vraisemblance peuvent être traités comme des problèmes de programmation non linéaires, éventuellement non convexe, pour lesquels deux grandes classes de méthodes de résolution sont les techniques de région de confiance et les méthodes de recherche linéaire. En outre, il est possible d’exploiter la structure de ces problèmes pour tenter d’accélerer la convergence de ces méthodes, sous certaines hypothèses. Dans ce travail, nous revisitons certaines approches classiques ou récemment d´eveloppées en optimisation non linéaire, dans le contexte particulier de l’estimation de maximum de vraisemblance. Nous développons également de nouveaux algorithmes pour résoudre ce problème, reconsidérant différentes techniques d’approximation de hessiens, et proposons de nouvelles méthodes de calcul de pas, en particulier dans le cadre des algorithmes de recherche linéaire. Il s’agit notamment d’algorithmes nous permettant de changer d’approximation de hessien et d’adapter la longueur du pas dans une direction de recherche fixée. Finalement, nous évaluons l’efficacité numérique des méthodes proposées dans le cadre de l’estimation de modèles de choix discrets, en particulier les modèles logit mélangés.

Transforaminal versus intra-articular facet steroid injections for the treatment of cervical radiculopathy : a randomized, double-blinded, controlled study.

Cette étude a été subventionnée par le Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQ-S, grant # 21230 – 2)

Dynamic Facility Location with Modular Capacities : Models, Algorithms and Applications in Forestry

Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

Advances in scaling deep learning algorithms

Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé et augmente aussi le nombre de paramètres du modèle. Ainsi, l'utilisation de ces méthodes sur des problèmes à plus grande échelle demande de réduire leur coût et aussi d'améliorer leur régularisation et leur optimization. Cette thèse adresse cette question sur ces trois perspectives. Nous étudions tout d'abord le problème de réduire le coût de certains algorithmes profonds. Nous proposons deux méthodes pour entrainer des machines de Boltzmann restreintes et des auto-encodeurs débruitants sur des distributions sparses à haute dimension. Ceci est important pour l'application de ces algorithmes pour le traitement de langues naturelles. Ces deux méthodes (Dauphin et al., 2011; Dauphin and Bengio, 2013) utilisent l'échantillonage par importance pour échantilloner l'objectif de ces modèles. Nous observons que cela réduit significativement le temps d'entrainement. L'accéleration atteint 2 ordres de magnitude sur plusieurs bancs d'essai. Deuxièmement, nous introduisont un puissant régularisateur pour les méthodes profondes. Les résultats expérimentaux démontrent qu'un bon régularisateur est crucial pour obtenir de bonnes performances avec des gros réseaux (Hinton et al., 2012). Dans Rifai et al. (2011), nous proposons un nouveau régularisateur qui combine l'apprentissage non-supervisé et la propagation de tangente (Simard et al., 1992). Cette méthode exploite des principes géometriques et permit au moment de la publication d'atteindre des résultats à l'état de l'art. Finalement, nous considérons le problème d'optimiser des surfaces non-convexes à haute dimensionalité comme celle des réseaux de neurones. Tradionellement, l'abondance de minimum locaux était considéré comme la principale difficulté dans ces problèmes. Dans Dauphin et al. (2014a) nous argumentons à partir de résultats en statistique physique, de la théorie des matrices aléatoires, de la théorie des réseaux de neurones et à partir de résultats expérimentaux qu'une difficulté plus profonde provient de la prolifération de points-selle. Dans ce papier nous proposons aussi une nouvelle méthode pour l'optimisation non-convexe.

Use of Novel Algorithms MAJE4 and MACJER-320 for Achieving Confidentiality and Message Authentication in SSL & TLS

Extensive use of the Internet coupled with the marvelous growth in e-commerce and m-commerce has created a huge demand for information security. The Secure Socket Layer (SSL) protocol is the most widely used security protocol in the Internet which meets this demand. It provides protection against eaves droppings, tampering and forgery. The cryptographic algorithms RC4 and HMAC have been in use for achieving security services like confidentiality and authentication in the SSL. But recent attacks against RC4 and HMAC have raised questions in the confidence on these algorithms. Hence two novel cryptographic algorithms MAJE4 and MACJER-320 have been proposed as substitutes for them. The focus of this work is to demonstrate the performance of these new algorithms and suggest them as dependable alternatives to satisfy the need of security services in SSL. The performance evaluation has been done by using practical implementation method.