基于键值对存储的水电数据中心编码系统

当前,水电厂各类业务应用的自动化系统间设备命名和编码方式存在差异,导致建立水电一体化数据中心时各业务系统的数据集成和交互困难。本文提出并实现了一种基于键值对存储的水电数据中心编码系统,对水电厂各业务系统的设备对象进行全局编码,并提供统一的微服务接口,解决了设备对象命名和编码的差异问题,为水电厂一体化数据中心融合各业务系统的数据提供了基础保障,更为后续基于数据中心的大数据分析和智能化决策提供了先决条件。

抗恶意敌手的线性门限隐私集合交集协议

门限隐私集合交集(TPSI)是安全多方计算中的一种特例,其在机器学习、共享拼车、指纹识别等多个领域有广泛的应用。然而,目前存在的方案均基于计算复杂度较高的算法,并且仅在半诚实模型下实现,导致协议计算开销较大且无法抵抗恶意敌手的攻击。为了解决以上问题,首先提出了一个向量不经意匹配测试(VOMT)协议,并基于VOMT和布谷鸟哈希设计了一个高效的半诚实TPSI协议。此外,结合VOMT与对称密钥加密方案构造出向量不经意解密匹配测试(VODMT)协议,并基于VODMT与不经意伪随机函数设计了一个可以抵抗恶意敌手的TPSI协议。随后,分别在半诚实模型和恶意模型下证明了协议的安全性,并分析得出两个协议的计算复杂度和通信复杂度均为线性。在集合大小为4096时,提出的两个协议的在线运行时间分别为0.81 s和1.81 s,而先前的工作则需要5627 s,所以两个协议均是高效的。

基于SaaS的通用评审系统数据存储模型的优化研究

主要针对构建基于SaaS模式的通用评审系统时需要解决的数据存储问题展开。着重对传统的可定制数据存储模型中,存储利用率和数据访问性能较低的缺点,结合数据访问热度指标、数据切分理论和元数据驱动的思想,在传统键值对数据存储模型的基础上,提出了适用于可定制的SaaS系统的基于热度的元数据驱动键值对区分调用的存储解决方案;同时,通过引入缓存机制对改进后的可定制数据存储模型进行了优化。最后对新模型和优化算法进行了实验研究,实验结果证明了该优化方案的有效性,数据访问性能得到了提高。

基于图查询系统的图计算引擎

在目前的研究中,图查询和图计算系统是相互独立的,但在实际应用中两者通常是同时存在的。为解决相互独立的系统带来的存储空间浪费、数据一致性维护等问题,基于图查询系统设计了一种图计算引擎,使得在单一系统中支持查询和计算操作。通过为键值对存储增加图计算索引、基于拉取模式的数据更新等方式,有效地提高系统中数据遍历的性能和减少数据传输的成本,同时针对数据更新和负载均衡等方面提出了相关优化。实验表明,该图计算引擎能够达到与传统图计算系统PowerLyra和Gemini相近或比其更优的性能,且具有较好的可扩展性。