基于信任的普适计算隐私保护方法

普适计算访问控制中对敏感信息的交换,会给恶意的交互对方提供盗取隐私信息的机会。针对该问题,提出一种基于信任的普适计算隐私保护方法,通过对用户属性进行分级,运算获取资源提供方的信任值并划分其安全等级,对高于安全等级的属性利用秘密比较协议进行加密验证。结果表明,该方法能保护用户的隐私属性,根据属性敏感程度的不同有选择性地进行加密,降低计算复杂度,适应普适计算中能力限制的设备     

面向云计算的计算平台远程证明

云计算是一种新兴的计算服务模式,其安全问题已经成为亟待研究的问题。本文将可信计算中的远程证明机制引入云计算中,针对云计算服务的特点,采用基于属性的远程证明思想,设计了一种面向云计算的计算平台远程证明方法,通过证明代理,实现云计算环境下计算平台安全属性的远程证明,使用户能够对云计算虚拟计算环境中的实际计算平台的安全属性进行验证。     

一种基于安全函数计算的自动信任协商方案

自动信任协商是一种新兴的访问控制方法,在协商过程中双方的交互信息(证书、策略)具有敏感性,因此在安全级别要求较高的应用环境下,对协商过程中敏感信息的安全防护就显得十分重要.论文把信任协商安全防护问题抽象为一种双方安全函数计算问题,依据双方安全函数计算思想设计了一个能够对协商双方信任证和访问控制策略进行较好保护的方案SFEBTN.该方案通过隐藏证书和属性相等测试协议对资源请求方的证书属性信息和证书拥有特性进行保护,通过混乱电路和不经意传输协议对资源提供方的策略进行保护,具有较高的安全保密特性.     

一种多维集成直觉模糊信息的信任评价方法

信任是保证在线服务质量的前提。针对电子商务环境存在的复杂性、模糊性和不确定性等因素,引入直觉模糊理论,提出了一种多维集成直觉模糊信息的信任评价方法,给出了两类信任反馈属性集成直觉模糊信息的方法,通过直觉模糊熵确定属性权重,并利用直觉加权算数平均算子求出实体的综合直觉模糊数,从而全面、客观和细腻地反映信任的模糊性和不确定性。计算实例和仿真实验表明,基于多维集成直觉模糊信息的信任评估方法是可行的,通过对风险偏好因子的灵敏度分析,发现服务请求者风险偏好不同,则评估的服务提供商的信任得分也不同;同时也验证了该方法可以有效地抑制恶意节点的攻击,为电子商务环境下信任评价的研究提供了新思路。     

云计算环境下服务信任评估方法研究

云计算环境中,服务资源广域分布、复杂多变,服务实体之间的信任关系因不确定性强而难以有效建立与维护。传统的服务信任评估方法无法全面反映信任的随机性和模糊性特征。在研究云模型理论的基础上,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。引入时间衰减因子来反映服务信任的时效性,并以多属性信任云来细化信任评估的粒度。计算用户评价相似度,确定推荐实体的推荐可靠性和权重,防止不法分子的合谋欺骗和恶意攻击。通过云相似度计算确定服务的信任等级,为用户的服务选择提供安全决策。仿真结果表明,该方法明显提高了服务交互成功率,并能有效适用于云计算环境下的服务信任评估。     

基于互信属性调配机制的访问控制模型

在基于属性的访问控制中一个重要的问题是对属性资源的获取以及对敏感属性和敏感访问控制策略的保护。传统访问控制属性资源的获取方法已经不能满足开放式的网络环境下的访问控制要求。在自动信任协商机制基础上提出了一种新的授权决策机制——互信属性调配机制（MTAD）,并将其应用到基于属性的访问控制模型中。通过对模型的分析可以看到该模型较好地解决了动态授权、访问效率、授权粒度、属性信息的安全性和敏感属性的保护等问题。     

信任协商中信任证敏感属性的保护研究

多安全域环境下的访问控制是域间进行协作必须要解决的问题之一。交互主体间的陌生性以及共享资源的敏感性成为跨域建立信任关系的主要障碍。自动信任协商的提出提供了解决这一问题的新途径,它通过协作主体间信任证和访问控制策略的反复交互披露,在资源的请求者和提供者之间自动地建立起信任关系。在分析现有自动信任协商技术的基础上,针对信任协商中存在的证书敏感属性信息泄露的问题提出了改进的方案。该方案可有选择性地披露信任证的敏感属性,从而达到协商过程中减少敏感信息泄露和提高协商系统抗攻击能力的目的。     

一种面向敏感信息处理的敏感度度量方法

应用软件一般需要输入和处理敏感信息,如密码,以实现用户和远程服务器之间的可靠认证和安全交互.定量度量敏感信息在敏感信息处理中的安全性是目前研究的难点.根据敏感信息处理的流程和敏感信息出现点的上下文,定义敏感信息处理的固有属性、可变属性和推求属性,设计了从固有属性和可变属性到数据操作的映射规则,提出了基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)及折中型多属性决策(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的敏感度计算方法,从而实现敏感度的定量计算,展示在敏感信息处理中敏感度的动态变化规律,为敏感信息处理的安全防护提供支持.该方法可以应用于可信软件的安全分析和可信度量,最后,实验分析了3种敏感信息在处理中的敏感度变化,发现了敏感信息处理的潜在危险点,从而证实了该方法的有效性.     

服务系统中基于经验本体的信任度量方法研究

在高动态、异构和动态的服务计算环境下,信任度量依赖于推荐信任信息的交流与共享,而现有信任度量方法忽略了对推荐信息内涵和特征的分析,导致实体间的主客观差异性严重影响了信任度量的准确性。首先给出了信任及其度量的形式化语义,提出了一种以经验为核心概念类的经验本体E-Ont,明确了交互经验相关的概念及属性,在此基础上给出了信任推导及聚合方法。与基于评价和上下文的信任度量方法相比,所提方法增强了信任度量的准确性,利于服务请求者在开放、异构服务环境下选择可信的服务提供方进行交互。     

可信网络中基于动态信息增益的多维属性决策*

综合考虑多重信任关系,将分类思想应用于可信网络多维决策属性下的服务授权问题,提出一种基于动态信息增益的多维属性信任决策模型。采用信息熵描述交易样本及各决策属性对服务授权级别的不确定性程度,采用信息增益描述决策属性的信息量。基于信息增益设置各决策属性权值。使用滑动窗口机制对各属性信息增益和权值动态调节。算法分析表明,所提出的总体信任度计算模型既符合人类信任决策对各种因素依赖程度的差异性,又能够随网络节点行为的动态变化自适应地进行调节。     

云计算研究

云计算模式是在基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、分布式计算、并行计算和网格计算等概念演进并产生的结果。云计算模式是一种全新的计算应用模式,将会成为人们获取服务的主导方式。本文首先介绍云计算在业界中的概念,接着分析云计算和相关计算,最后关于云计算发展的前景进行展望。     

On the universality of peptide computing

We present a simulation of Turing machines by peptide–antibody interactions. In contrast to an earlier simulation, this new technique simulates the computation steps automatically by the interaction between peptides and antibodies and does not rely on a “look-and-do” approach, in which the Turing machine program would be interpreted by an extraneous computing agent. We determine the resource requirements of the simulation. Towards a precise definition for peptide computing we construct a new theoretical model. We examine how the simulations presented in this paper fits this model. We also give conditions on the peptide computing model so that it can be simulated by a Turing machine.

普适计算体系结构的研究

普适计算使人在信息空间与物理空间相融合的环境下，利用任意设备，通过任意网络，在任意时间透明地获得一定质量的网络服务，根据目前国际上普适计算研究的现状和发展趋势，提出了一个普适计算体系结构的参考模型，并简要讨论了该参考模型的四个关键研究内容一移动计算、互操作计算、情感计算和上下文感知计算．     

普及计算及其应用模型

1.普及计算的基本概念 1.什么是普及计算? 我们当前所处的时代是计算机技术仍然复杂到让大部分人们难以学习的地步的时代。虽然目前计算机已经进入了许多人的家庭,但是真正能够发挥计算机全部能力的用户是很少的。计算机业界有许多的技术和专有名词,而且它们还随着时间的流逝不断发展变化。再者,过去所有的传统思路都是以计算机为中心,当计算机系统发生变化时,人们的思想也必须     

绿色计算的重定义与若干探讨

计算机系统的环境可分为人文环境和自然环境两个部分.随着全球计算机系统大量而广泛的使用,对环境日益产生了一些负面影响.绿色计算(green computing)是一种以环境为中心的计算模式,通过努力消除计算机系统的环境不友好方面,使得计算机系统、人、社会与自然环境更加和谐,实现节能、环保和节约的目标.通过与绿色化学的比较研究,作者采取了一种更加统一和抽象的方式定义绿色计算的概念,并探讨了其主要研究内容,从而明确了绿色计算的界限和范围,理顺了相关领域的研究任务和关系.然后,提出了绿色汁算的一些基本思路和一般性方法,为下一步研究各种条件下绿色计算的具体模型、方法与工具打下了必要的基础.     

一种分布式环境下的新型高性能计算平台

分析了采用志愿机模式的网络计算平台的特点，针对其不足．提出了一种分布式环境下的新型高性能计算平台NH-PCP（A Novel High Performance Computing Platform in Distributed Environment）．该平台具有可扩展性和容错能力，采用对象串行化技术能够使应用程序跨平台运行．NHPCP具有友好的用户界面，提供一套简单易用的API（Application Programming Interface）函数调用，任何大计算量的、可以分解成独立计算子任务的应用都可以方便地利用该平台运算．基于该平台具体实现了两个典型的并行应用实例，通过对实验结果的分析，总结了适合于本计算平台的并行应用的特点．     

一种对象化并行计算框架

分布式计算、并行计算、内存计算是目前提高计算性能的关键技术和热点研究领域。在大数据环境下,针对数据型统计分析系统性能劣化明显、不能满足用户使用需求的问题,提出了一种轻量级高性能对象化并行计算架构,研制了该架构的对象服务组件、对象管理服务组件和客户端代理组件,并将该架构和组件在国家电网资产质量监督管理系统中进行了验证应用,其效果表明该框架能大幅提升大数据处理效率。     

分布式空间信息的对等协同计算机制研究*

海量空间信息的处理需要分布式协同工作的GIS平台支持。为解决空间数据源的异构和分布式网络中的计算能力共享问题,设计了分布式空间信息的协同计算模型,分析了分布式空间信息协同计算具备的基本特征;从空间数据分布存储模型、空间数据分布式计算协同和分布式空间数据并行索引等方面讨论分布式空间信息的协同计算技术体系,并提出现阶段可行的实现机制。分布式对等协同计算机制避免了集中式执行引擎带来的网络拥塞和单点失效问题,提高了海量空间信息资源和计算资源协作的可靠性和可用性。     

计算网格软件体系结构研究

从研究集成网格计算资源成为具有应用逻辑的复合计算出发,设计了一个新型的分布式软件体系结构—CGSA(Computing-GridSoftwareArchitecture)。CGSA以XML方式显性表达复合计算的组合逻辑,屏蔽了各计算源间的异构性,具有联邦管理自治、计算透明和完备、可扩展、负载平衡等特点。基于CGSA结构,可以充分利用网格计算能力,快速构造新的应用,同时也为集成企业旧的业务系统提供了新的方法。     

分散计算:技术、应用与挑战

在军事作战等对时延敏感的应用场景中,云计算无法满足用户的实时需求,因此分散计算应运而生。它利用智能手机、平板电脑、联网汽车和物联网终端等全球计算资源提供服务,并将云数据中心视为通用计算节点,彻底消除中心化,实现计算资源的分散化。分散计算将所有具有计算能力的设备连接起来,形成一个网络化的有机体,每个计算节点以协作和共享的方式为用户提供服务。与雾计算和边缘计算的本地化处理不同,该范式利用了网络中的空闲计算资源,绕过了局部计算能力的限制,得到了广泛的关注。首先,介绍了分散计算的研究背景,并给出了分散计算的定义;其次,详细介绍了分散计算的三种核心技术;随后,通过一些具体的应用场景实例化分散计算的概念,更好地分析了分散计算在万物互联时代的优势;最后,阐述了未来分散计算的研究方向以及面临的挑战。