基于分布并行处理的攻击图构建方法研究

针对大规模复杂网络系统安全性分析中存在的问题,提出一种基于分布并行处理的攻击图构建方法。首先,该方法站在防御者的角度,将所有具有脆弱性的主机作为攻击目标,采用正向、广度优先搜索的策略构建攻击图,解决了已有方法中的攻击目标固定、单一的问题;其次,重点研究了脆弱性分析优化处理技术,从分布并行处理的角度将不同区域的目标网络进行脆弱性分析任务划分,通过多网络脆弱性分析引擎的分布并行处理技术来满足扩展性的要求,解决了已有方法存在的复杂度高、扩展性能低,难以适用于大规模复杂网络系统的问题;最后,采用限制攻击步骤数的优化策略,解决了攻击图生成过程中存在的状态爆炸问题。实验结果表明,该方法可以提高攻击图生成的效率,并且能大大降低攻击图生成时的系统资源消耗,而且本文所提方法对于大规模复杂网络系统的整体安全性具有应用价值。

基于并行磁盘阵列的视频数据布局

分析了大规模视频存储服务器的性能指标要求、体系结构、数据布局和准入控制等问题,提出了基于并行磁盘阵列上的、可满足用户多QoS要求的、基于三层可扩展的MPEG2视频编码的多分段视频存储方案,比已有的平衡放置、周期放置等方案能提供更好的灵活性、更高的可扩展性。

CUDA架构下大规模稠密线性方程组的并行求解

在Gauss-Jordan消去法的基础上,给出了一种适应于CUDA架构的改进Gauss-Jordan消去并行算法。通过分析该方法的处理过程以及CUDA架构的相应限制,在CUDA的grid-block-thread三层组织结构的基础上,从算法构造的角度提出了grid-strip-group-block-thread五层结构,给出了基础行以及全局基础行等概念,并构建了适应于CUDA架构的Gauss-Jordan消去法的并行版本,在最高维数为4000维的大规模稠密线性方程组的算例求解上与串行Gauss-Jordan消去法进行了比较,实验结果表明,该算法能够充分利用GPU的硬件特性,有效地降低了大规模稠密线性方程组的求解时间。

高性能二维9/7离散小波变换VLSI结构

为了降低二维小波变换中的存储消耗并同时提高电路处理速度,提出了一种二维并行的VLSI结构。通过充分挖掘二维变换中行变换和列变换之间的关系,优化了行变换核和列变换核的并行数据扫描输入方式,将9/7小波变换的中间存储降低至4N。同时,采用基于翻转格式的流水线技术,将电路的关键路径缩短至一级乘法器延时,有效地提高了电路处理速度,并通过伸缩电路合并的优化方法将乘法器个数降低至10个,从而有效地减少了硬件资源消耗。

开放网格计算环境中的先进制造仿真

为采用大型组合构件法制造出最佳的大型产品,提出了开放网格计算环境中的先进制造及其仿真。在动态变化尺度概念下,该方法可以对大型组合制造产品设计与开发、生产线与工艺、企业建模与性能以及先进制造方法等仿真计算进行快速求解。介绍了在开放网格计算中实现先进制造仿真的系统仿真软件的结构和框架。该系统由并行虚拟机/HARNESS、高层体系结构/运行支撑基础结构及网格计算仿真等基本构件组成。采用区域分解与组合法,实现了仿真模型的快速计算。最后,比较了该系统与Gridsim、并行虚拟样机消息传递界面和高层体系结构3个仿真软件系统之间的差异。

面向大规模数据的在线新事件检测

通过分析基于新闻要素的在线新事件检测算法的时间消耗,提出一种面向大规模数据环境的在线新事件检测算法。该算法利用基于倒排索引的高效相似报道搜索机制,有效减少单路径聚类算法中的相似度比较次数。通过对报道预处理、报道与事件比较以及索引搜索这3个过程的并行化,提高算法在多机环境下的运行效率和可伸缩性。实验结果表明,该算法在不影响漏检率和误检率的基础上,提高了新事件检测的速度,并且在千万到亿级别的报道规模下,其吞吐量达到150条/s^200条/s。

支持微任务的并行微处理单元结构

通过对一个通用微处理器芯片构成的大规模多微处理机并行系统PAX的结构分析 ,提出了一种利用微处理单元多个功能部件并行工作 ,进一步划分并行任务的多微任务思想 ,并给出了相应的微处理单元结构模型 .