面向低能耗的非精确异构多核上的运行时技术

为降低异构多核处理器芯片的能耗,为非精确异构多核平台提出了一种基于分层调节器的硬件抽象和搜索方法。该方法首先将异构多核硬件及其非精确参数抽象为树状结构,其次使用能效分数标定调节器树,最后在线搜索其路径,为程序的每个算法获得最佳的硬件及其参数配置。实验表明,该方法能够在满足用户精确度需求的前提下,相比于精确CPU核,平均降低40%的能耗,且能够很好地适应精确度需求的变化。

一种无监督的数据库用户行为异常检测方法

检测数据库内部合法用户的异常行为,对防范内部攻击和数据泄露具有重要意义,然而面临如下挑战:攻击模式不确定,真实异常样例少,数据集缺少准确标注.人工设定阈值和规则难以有效应对复杂多样的异常.本文提出了一种基于无监督学习的用户行为异常检测方法,通过划定时间窗口统计提取特征,运用核密度估计算法分别从单维度、多维度建模,实现在海量的无标注历史日志中发现简单异常和复杂异常、在新的线上数据中检测异常.真实数据实验表明,该方法能够有效检测出简单异常,实验中检测三种简单异常的平均严格查准率和宽松查准率分别达90%和100%;能够从多维度找出存在攻击嫌疑的复杂异常,实验中成功检测出了一种单维度无法检测出的新的复杂异常.