面向多模态数据的混合型FIB

针对未来网络转发信息库（FIB）中多模态数据带来的差异化快速索引、高效存储转发信息和多模态数据最长前缀匹配等问题，设计了一种支持多模态数据索引的混合型FIB，称为Hybrid-FIB.通过对不同类型的数据进行差异化处理，得到可供神经网络模型学习的输入向量，进而训练出能够实现均匀分布的神经网络混合索引模型.为了实现多模态数据最长前缀匹配，在片上静态随机存取存储器中部署两组Hybrid-FIB结构.实验结果表明，该混合型FIB在误判率、存储消耗及吞吐量等方面具备优异性能.     

基于向量地址的数据中心网络数据面模型的研究

软件定义网络（Software Defined Network, SDN）是目前构建数据中心网络的一个研究热点,SDN可满足数据中心的集中管控、虚拟机部署与迁移等需求。但实现SDN优势的最大难题在于流量超大规模的优化问题,采用三态内容寻找存储器（TCAM）存储和查找流表带来了数据中心扩展性、成本和能耗的问题。为此,提出一种基于向量交换的数据中心数据面模型,即VADC(Vector Address Data Center),以一种源路由地址——向量地址（Vector Address,VA）作为数据包交换标签,VA定义了完整的通信路径。根据VA即可完成数据转发操作。VADC具有如下优点：（1）数据转发过程不再需要查表操作,交换机不必引入TCAM进行流表操作,解决了数据中心扩展性问题,交换机的复杂度和成本大幅度降低;（2）VADC简化了流的建立过程,新数据流建立时,无需下载流表至交换机,其消耗的控制信令数量约减少73%;（3）设计并实现了基于NetFPGA平台的VADC交换机,实验结果表明VADC交换机的硬件资源消耗约是OpenFlow交换机的28%。     

一种运行轨迹驱动的移动自组织网络路由算法

在移动自组织网络(MANETs)中常见路由算法的基础上,如单副本路由和泛洪路由,提出了一种基于轨迹相似度的单副本路由算法.针对单副本路由和泛洪路由中存在的问题,如单副本路由中的大传输延迟、泛洪路由中的过量网络资源消耗及由此导致的数据丢失,提出了基于历史轨迹记录相似度的多副本路由算法.通过仿真实验,对所提算法在转发成功率、转发延时及转发次数等性能参数方面进行了评估.实验结果表明,与现有的路由算法相比,所提出的算法具有更好的性能表现,达到了预期的设计目标.     

基于DDR2 SDRAM的短周期存储方法

为了实现某高速实时系统中的大量数据存储需求,提出了一种基于双倍速率同步动态随机存储器的短周期存储方法.概述了双倍速率同步动态随机存储器控制器的读、写操作基本原理.为了解决数据持续性交替读入和写出存储器且存取顺序不一致的实际问题,设计了一种短周期存储方法.按照数据存取方式的不同可分为单次突发和多次突发2种模式,其中少行多列的存储结构可使多次突发模式下短周期读写速度进一步提高.对基于双倍速率同步动态随机存储器的短周期存储方法进行了性能分析和功能仿真,结果表明,多次突发模式下的短周期存储方法可以少量的现场可编程门阵列片上存储资源和较高的数据读写速率实现存储需求.     

面向NDN中名字查找的哈希布鲁姆过滤器

该文设计了一种面向NDN中名字查找的哈希布鲁姆过滤器（HBF）。HBF由位于片内存储器中的g个计数器布鲁姆过滤器（CBF）、g个计数器和位于片外存储器中的g个哈希表组成，每个哈希表与1个CBF和1个计数器关联。为了避免因部分CBF存入名字过多而导致HBF的高误判率，HBF通过二次哈希选择算法将NDN路由器中FIB/CS/PIT表项完整信息均匀分散保存于g个CBF和g个哈希表中，同时也利于数据包转发的并行处理。理论分析和实验结果表明在名字查找过程中，HBF利用片内存储器中CBF的定位与过滤作用，大幅度减少片外存储器的访问开销，提高数据包转发速率，有效避免泛洪攻击。     

报文分类算法的设计与实现

报文分类是网络交换设备的基础操作之一.针对目前的报文分类算法主要为小规则集或低维的分类问题,提出了一种新的多维快速报文分类算法.该算法通过压缩、分割和索引操作,设计了压缩分割规则表和索引列表结构表这两类数据存储结构,能支持上万条多维分类规则,分类速度快、存储空间小、支持快速更新,适合于软硬件实现.     

基于数据立方体的用户兴趣模型

兴趣模型是个性化信息技术中的关键问题，有效地获取用户兴趣信息，能更好地为网络用户提供信息服务．提出了基于数据立方体的兴趣模型，说明了模型主要结构及其工作原理．给出1个具体实例，该实例由5个维表及1个中心事实表组成，5个维表包括用户标识、时间、浏览行为、访问的URL地址和访问资源类型．介绍了模型中的一些关键技术，如模型工作原理、用户标识确定、访问资源分类、客户端浏览行为获取等．     

星载大容量固态存储器快速可靠启动算法设计

为解决星载SSR启动缓慢,可靠性不足所带来的无法满足复杂、灵活的任务需求问题,研究星载大容量固态存储器(SSR)的索引建立机制,分析传统方案的优缺点并结合在轨运控需求、工作模式等特点,提出一种适合基于NAND FLASH的星载大容量固态存储器的快速启动算法.原有文件系统存储索引表来自于NAND FLASH空余区,算法增加新的保留区设计及相应的启动过程,避免重启时扫描空余区重新建立索引.针对空间环境单粒子效应带来的存储错误,NAND FLASH保留区的索引信息采取ECC编码、冗余备份、分区存储等可靠性措施,提高索引表的可靠性.本文介绍了应用保留区的启动工作机理以及不同模式下的更新方式,阐述了系统在功能性重启和故障性重启下的扫描方式,并建立数学模型分析算法的有效性,最后在使用欧比特NAND FLASH搭建的测试平台上进行验证.算法功能性重启索引建立耗时5.643 ms,故障重启索引建立73.985 ms,而传统算法重启索引建立50.37 s.实验结果表明,本算法显著减少了系统启动耗时.     

星载存储器吞吐率瓶颈与高速并行缓存机制

为解决目前星载存储器无法有效支持多路高速数据并行存储的问题,针对载荷数据高速输入需求,对基于NAND Flash的固态存储器的吞吐率瓶颈进行分析,根据固态存储器的固有写操作特性对有效吞吐率的影响,提出了四级流水线操作和总线并行扩展方案;针对多通道数据并行存储、流水线加载连续性等需求,对使用现场可编程门阵列FPGA(Field-Programmable Gate Array)内部双端口随机存取存储器RAM(Random access memory)、外置静态随机存取存储器SRAM(Static Random Acess Memory)等已有缓存方案的不足进行分析,完成了基于同步动态随机存储器SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory)的方案可行性分析与新型存储单元架构设计,最终提出了基于SDRAM的高速多通道缓存与存储协同调度方案.模型仿真与原型功能验证结果表明,方案在极限工况下可将4路高速文件数据连续并行接收缓存至SDRAM中,并可根据各分区缓存状态将文件数据按优先级自主动态写入Flash中,期间缓存无溢出,并最终进入常规动态平衡调度状态,实现了对多路高速载荷数据的并行接收缓存和自主调度存储,且存储器的数据吞吐率可达1.2Gbps,能够满足未来星载存储器对多路高速载荷数据存储的需求.     

云链协同的工业互联网数据共享访问控制方法

针对海量数据安全存储与可信共享的问题，提出了云链协同的数据共享访问控制方法。首先，构建基于区块链和云存储的数据共享访问控制方法的系统模型，改进了基于密文策略的属性加密算法，创建了用户-属性的多对多关联策略，实现对数据密文的访问控制，解决云服务器诚实且好奇的问题；然后，提出一种既支持细粒度访问控制又支持对加密数据进行多关键字搜索的有效公钥加密方法，可以实现加密数据的多关键字查询，并且在生成关键字索引时不需要提前定义字典库，可以降低一部分存储开销；最后，在判定性Diffie-Hellman和随机Oracle模型的假设下证明了所提方法是安全的。实验结果表明，所提方法在索引生成和关键字匹配阶段效率较高。     

面向入侵检测的Aho-Corasick算法内存消耗研究

多模式匹配算法在网络入侵检测系统中有着广泛的应用,目前的研究主要集中在如何提高算法的匹配速度上,对于算法的内存消耗研究较少。对于基于硬件实现的嵌入式入侵检测而言,如何降低多模式匹配算法的内存消耗也是一个值得关注的问题。Aho-Corasick(AC)算法是一个基于有限状态机的多模式匹配算法,该算法具有O(n)的时间复杂度,但是由于状态表存储开销较大使其难以应用到嵌入式入侵检测系统中。对AC算法的内存消耗进行了深入地研究,分析了几种可行的AC有限状态机存储策略,提出了一种改进的Banded-Row格式的AC有限状态机存储策略。实验结果表明,该策略能够在较小地影响AC算法匹配速度的前提下,更加有效地降低其内存消耗。     

基于兴趣梯度和能量梯度改进的GPSR路由算法

针对贪婪周边无状态路由（GPSR）算法中能耗不均衡和高能耗问题,提出了一种基于兴趣梯度和能量梯度的改进的GPSR路由算法。首先,在查询消息沿路由路径的传输过程中,根据汇聚节点与事件区域节点发生数据内容的匹配程度,确立兴趣阈值和能量阈值;然后,当路由路径中的一些节点接近阈值,网络将运用右手法则和递归贪婪算法提前找出一条新的路由路径到目标区域,从而使节点负载相对均衡。仿真实验结果表明,改进的算法减少网络能耗和延长网络的生存周期。     

居民消费与利率关系的实证分析

根据城乡居民消费与收入的一系列数据,运用2种回归分析方法对居民消费与利率的关系进行了分析。结果表明,我国消费水平取决于收入,而不是利率。     

基于虚拟机监控器的类蜜罐实时内存取证

为了解决传统的基于“镜像-分析”的内存取证技术面临的提取内存镜像时间过长及无法有效截获瞬时性内存攻击的问题,提出类蜜罐的实时内存取证方法（RTMF）.利用虚拟机监控器针对性地提取内存片段,对提取的数据进行语义重构,以获得操作系统级语义信息.利用扩展页表机制设置关键内存页面的访问权限,将这些内存页面作为蜜罐;针对蜜罐的违规访问会触发扩展页表故障而陷入虚拟机监控器,实时拦截攻击.结果表明,在发现内存攻击后,RTMF既可记录攻击者对内存的修改历史,又可对攻击者追踪溯源.经微基准测试,该方法引入的性能开销在可接受的范围内.     

基于网络结构与用户内容的动态兴趣识别方法

提出了将社交类服务中的两类极为重要的数据--社交网络结构数据和用户所发布的文本内容数据相结合的动态兴趣识别方法.首先通过定义时间窗口,对社交网络用户的实时文本信息进行主题建模,识别用户实时兴趣概率特征;然后将微观网络结构信息与用户好友的兴趣信息相结合,构建预测特征;最后,建立逻辑回归、支持向量机等分类器,采用所构建的预测特征对用户兴趣进行动态预测.在新浪微博中的应用表明,该方法具备一定的有效性.     

支持数据实用性和容错的差分隐私保护方案

针对智能电网环境下个体数据的差分隐私与聚合数据实用性的均衡问题,提出基于近似耗电分组的差分隐私算法,通过降低组内耗电值的最大敏感度,降低整体差分隐私噪音,提高聚合数据对于供电方的实用性;针对内部节点攻击个体电表数据的问题,通过构建分布式加密聚合平台,抵御包括控制中心在内的内部节点对个体细粒度数据的攻击;解决由于故障电表的存在所导致的分布式聚合方案不能正确解密同态加密聚合值以及非故障电表添加的噪音值不能满足整体差分噪音量需求这2个问题. 实验证明所提出的基于近似耗电分组的算法与预估故障率设定差分噪音的方法的结合,相比其他相近方案,在提高聚合数据实用性方面有明显提升,同时分布式加密聚合平台为抵御内部节点攻击以及支持加密容错和差分容错提供了轻量级保证.     

一种面向边缘计算的混合内存系统

针对物联网智能终端的低功耗需求,提出了一种基于内存控制器扩展的低功耗混合内存系统.使用动态随机存储器和相变存储器构成混合内存结构,通过在内存控制器中添加迁移控制模块对混合内存进行管理.设计了一种改进的双队列算法,筛选出相变存储器中写请求较多的内存页面,并通过地址映射模块和迁移控制模块将写请求较多的页面从相变存储器迁移到动态随机存储器中,规避相变存储器写操作的缺陷,从而实现对低功耗混合内存系统的性能优化.仿真结果表明,与动态随机存储器构成的内存系统相比,混合内存系统的功耗延时积平均降低了43.9%,在面向边缘计算的应用场景中具有一定的可行性.     

入侵数据特征并行选择算法

用知识的条件粗糙熵定义了特征的相对重要性,提出了一种基于条件粗糙熵的入侵数据特征并行选择算法。算法首先将入侵数据决策表划分成多个子表,然后利用特征的相对重要性对各子表并行求解,最后以子表选出的局部特征为基础求得原决策表的约简。实验表明,该算法适用于大规模的入侵数据集,选出的特征属性不仅可以大大减少数据在存储、分析以及各组件共享中的代价,还能够保持并提高入侵分类的准确性。