Hadoop云平台下的聚类算法研究

为了解决在面对海量数据时机器学习算法很难在有效时间内完成规定的任务,并且很难有效地处理高维度、海量数据等问题,提出了基于Hadoop分布式平台的谱聚类算法并行化研究。利用MapReduce编程模式,将传统的谱聚类算法进行重新编写;在该平台上用Canopy算法对数据进行预处理,以达到更好的聚类效果。实验结果表明了设计的分布式聚类算法在加速比等方面有良好的性能,并且在数据伸缩率方面效果明显,改进后的算法适合处理海量数据。

基于PBAC和ABE的云数据访问控制研究

针对云计算环境下云数据库中个人隐私数据的不合理的访问以及关乎个人敏感信息泄露的问题,提出了一种基于PBAC(Purpose-Based Access Control)和ABE(Attribute-Based Encryption)相结合的云数据访问控制模型。该模型在原有的PBAC模型基础上,加入了属性目的集合的概念,对原有的目的树进行了扩展并实现全覆盖,解决了目的详细划分问题;模型还结合了属性加密的技术,根据数据的预期目的构造属性公钥,只有通过认证并且进行目的匹配成功才可以访问限定隐私数据信息。在实现目的树全覆盖以及目的匹配过程中,设计了目的树构建算法以及目的匹配算法,对算法安全性进行分析。实验结果表明,PBAC和ABE相结合的访问控制方案在加解密运算上效率更高。

改进的KMP算法在深度包过滤技术中的应用

分析了KMP经典算法理论,提出了一种基于相邻位对比的改进KMP算法,并给出了具体实现。将改进后的KMP算法应用于深度包过滤技术中,实验结果表明,该算法具有较高的可行性。

基于模糊多目标决策的网格资源调度算法研究

针对如何提高网格资源的使用效率和用户满意度及系统效率等问题,提出了一个基于层次调度模型的、将资源的表示与需求用XML方式描述、以模糊多目标决策理论为资源调度策略,以用户满意度和系统资源利用率为主要目标的综合网格资源调度算法。该算法不仅最大程度提高用户的满意度,而且较好地解决了网格资源的均衡使用,极大地提高了系统效率,对网格系统综合性能有明显地提高。

基于MPLS的IP VPN技术分析与设计

研究了MPLSIPVPN技术的工作机制和工作过程,在此基础上给出了工作在MPLS机制下的IPVPN的一个网络组成模型,同时描述了这个组成方案中的各个设备及其功能,分析了MPLSIPVPN的技术优势和应用前景.

基于PROXY服务器的网络计费系统原理与实现

网络计费是网络管理中重要的一部分 ,一个有效而合理的计费系统是校园网络正常运行的保证 .文章研究了代理机制 ,分析了基于 PROXY服务器的网络计费系统原理 ,提出了网络计费系统的一个开发模型 ,并对模型中的数据采集、计费信息处理、数据查询等主要模块的设计作了较详细的阐述 .

基于安全三方计算的密文策略加密方案

针对现有密文策略属性加密方案存在用户密钥易泄露的问题,提出一种基于安全三方计算协议的密文策略方案。通过属性授权中心、云数据存储中心及用户之间进行安全三方计算构建无代理密钥发布协议,使用户端拥有生成完整密钥所必需的子密钥。安全分析表明,该方案能够有效消除单密钥生成中心及用户密钥在传输给用户过程中易泄露所带来的威胁,增强用户密钥的安全性。

一种支持隐私保护的云数据完整性验证方案

针对云用户需要求助第三方审计(TPA)进行外包数据的检查而带来的用户数据泄露问题,提出一种支持隐私保护的云数据完整性验证方案(PPCDIV).方案在基于格的完整性验证方案框架下,采用随机掩码技术对云服务器生成的证据进行掩盖,从而使TPA无法得知用户数据内容.方案支持TPA同时为多个用户进行有效的审计,支持数据动态操作.在随机预言模型下证明了本方案是安全的.安全性分析表明该方案能有效地保护用户数据的隐私.

基于Linux以太网桥机制的计费系统

为兼顾计费系统的性能和丰富的用户控制功能,通过分析Linux内核对数据包的处理过程,基于Linux以太网桥工作机制设计一个新的网桥处理函数代替系统原有的网桥报文处理过程,实现了一种高性能的流量数据采集、分析、控制、转发平台.系统避免了数据报文在正常协议栈中的复杂处理操作,缩短了数据报文的行走路径,提高数据包的处理效率和节省CPU的开销,性能测试结果表明,计费系统对网络的性能几乎没有任何影响.

基于linux的网关计费系统关键技术研究

网关技术在计费领域是新兴的技术,它提高了计费效率,加强了对用户的管理,弥补了传统计费方式的不足.探讨了网关计费的各项关键技术,给出了网关计费系统的系统结构及组成,最后分析了其应用前景.

基于同态加密的密文策略属性加密方案

属性加密方案极其适用于云存储环境下的数据访问控制,但用户私钥的安全问题仍然是一个极具挑战的问题,影响了属性加密的实际运用。针对该问题,提出一种基于同态加密的密文策略属性加密方案,属性授权中心和云服务中心拥有包含各自系统私钥信息的秘密坐标,两者利用各自秘密坐标进行保密计算两点一线斜率的方式来交互生成用户私钥。分析结果表明,所提方案在消除单密钥生成机构的同时极大地降低了生成用户密钥所需的通信交互次数,从而降低了交互过程中秘密信息泄露的风险。

基于多授权中心的CP-ABE属性撤销方案

直接将密文属性基加密(CP-ABE)运用于云环境中,将造成云访问控制的安全和计算开销问题。为此,提出一种支持多授权中心的属性撤销方案(RMCP-ABE),通过采用逻辑二叉树和每属性代理重加密等方法,保证了属性撤销过程中的安全性,属性撤销的即时性、灵活性和细粒度,降低了数据属主的计算开销。方案引入了多授权中心模型,避免授权中心被攻破或者合谋的威胁,并提高了运行效率。安全性和实验分析表明,该算法安全性与传统CP-ABE算法一致,同时与其他属性撤销方案相比开销更低。

一种改进的图像局部不变特征提取方法

针对传统局部特征提取算法在提取特征点时效率不高,生成描述子需要计算主方向等问题,结合SURF算法和RGT(Radial Gradient Transform),在精度损失尽可能小的情况下提高局部不变特征提取速度,提出一种改进的AR-SURF(加速径向SURF)算法。该方法在特征检测阶段,在定位特征点时减少构造尺度空间时所计算的响应层个数,将求取对应点响应放在定位阶段。在特征描述阶段,取消确定主方向的过程,将特征点周围区域的Haar小波响应进行RGT变换,然后将特征点周围区域划分为多个同心圆,并统计特征点周围圆形区域内的响应结果,最后利用小波响应结果得到旋转不变的特征描述子。实验结果表明,AR-SURF算法节省了时空损耗,提升了定位速度,提取效果更好,更加合适于海量图片处理。

利用Web Services技术集成校园网应用

介绍了WebServices技术及其系统构架,结合校园网应用中存在的实际问题给出了具体的解决方案,并且以一个例子进一步阐述了集成系统的可应用性。最后,给出了该集成系统的特点及存在的问题和未来的发展趋势。

云计算环境下基于用户行为信任评价研究

针对云计算开放环境下的安全问题,为有效分析用户不可信行为和异常行为,实现用户行为信任的科学量化评估,综合考虑信任评估的动态性,提出一种基于相对熵的组合赋权法用户行为信任评估,结合主客观赋权法的权重信息,通过相对熵计算各主客观赋权法权重的贴近度,从而确定各赋权法权重在组合权重中的加权系数,最后对组合权重运用模糊综合评价得到用户的信用度.验证结果实现了模型的具体化,表明了组合赋权法的科学性和可操作性,并对用户的信用度做出了客观评价.

一种基于WFPN的云服务选择方法

为了提高云计算环境下用户与云服务间交互的成功率和用户的满意度,提出了一种采用加权模糊Petri网(WFPN)的云服务选择方法,通过层次分析法获得用户对云服务的属性偏好,采用模糊Petri网的推理方法对云服务进行评估。通过Petri网的知识表示和运行方法,将模糊推理过程迭代并行的运行,细粒度评估一个云服务的信任等级,选择信任度得分最高的服务。仿真结果表明,WFPN方法能在较短的时间内选择出较优的服务,证明WFPN方法的有效性和可行性。

基于网络过滤的IP宽带网关计费系统设计

在分析Linux内核网络参数、内核模块和内核网络过滤框架的基础上 ,提出了一个IP网络宽带计费系统解决方案 ,并突出介绍了其核心部分IP宽带计费网关的设计与实现 .该系统基于用户 ,按IP类别进行流量计费 ,能够为校园网提供一套实时、高性能。

基于NS2的AODV路由协议研究与仿真

简单介绍了按需路由协议AODV的基本知识,然后介绍其基本特点,指出AODV协议的不足之处,针对于AODV的这种不足,在AODV基础上提出一种改进的方案,最后通过使用NS2进行仿真实验,比较AODV和改进方案的性能,证明改进方案的性能优于AODV协议的性能.

云存储中支持属性可撤销的属性加密方案

针对云计算环境下为解决属性加密方案在实际应用中的属性撤销问题,本文结合直接撤销方式和间接撤销方式的优点提出云存储中支持属性可撤销的属性加密方案.该方案中的授权机构依照系统中的所有用户给出一份合法用户列表并在加密算法中定义当前的属性时间,当撤销发生时可选择直接将合法用户列表中撤销的用户删除或依据被定义的属性时间更新未撤销属性密钥完成间接撤销并在标准模型下使安全性得到了证明.仿真实验表明了在保证安全性的同时增加了撤销效率.

一种改进的NAPI轮询机制方法研究

NAPI技术是针对网络数据量大引起"中断活锁"问题而提出的。虽然NAPI中断轮询机制很有效的解决了网卡到内核空间的收包过程,但是大量接收下来的数据包并没有得到及时的处理,从而占据了大量的内存空间。本文提出一种自适应轮询守护进程来对NAPI改进。经过测试表明自适应轮询守护进程能有效的提高捕包效率,减少内存空间的占用,使数据包得到及时的处理。