矿山物联网顶层设计

介绍了矿山物联网技术发展现状和产业发展模式,指出矿山物联网顶层设计的目的是从国家安全生产监管的全局进行感知矿山总体设计,实现矿山物联网物与物相联,并明确矿山物联网的服务本质。探讨了矿山物联网的发展趋势:关键技术不断突破,服务承载模式逐步显现,政府与企业共促发展。阐述了矿山物联网发展重点领域:核心关键技术突破,包括微型化智能装置及能量捕获技术,矿山覆盖网络、通信与灾后重建技术,云计算、大数据及安全生产管理技术,矿山语义与虚拟化技术,安全、隐私与可信网络技术;5S应用,即感知人员、感知灾害、感知设备、感知矿区、感知管理;云服务体系构建;标准化建设。提出了矿山物联网保障措施及建设路线。     

情境计算研究综述

作为一种新的计算模式,情境计算得到了学术界和产业界越来越多的关注.随着物联网、云计算、大数据、社会计算等相关技术的不断发展成熟,情境计算进入了快速发展阶段.情境计算是一种通过对获取到的情境信息进行处理、从而得出用户所需服务并主动向用户提供相应情境感知服务的计算模式.这一新的计算模式为使用者的工作、生活带来了舒适和便利.对情境计算的诞生背景进行阐述,介绍情境、情境计算、情境感知、情境感知系统和情境感知服务等关键概念,总结情境数据获取、情境模型与建模、情境推理、主动服务提供、情境感知中间件和安全与隐私等重要研究内容以及其中使用到的关键技术,最后依托情境计算的一般性架构分析得出情境计算的未来发展挑战.     

云计算和物联网在智慧校园系统构建中的应用

智慧校园是信息技术发展过程中出现的新理念,是云计算、物联网以及其它技术相融合的具体实践、是学校培养人才、提高管理与优化服务的创新。云计算是利用虚拟化技术对各种资源进行深度集成整合,提供超级计算和存储能力,它具有三种服务形式：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。物联网技术是传感网、因特网与移动通信网三网高效融合的产物,核心是物联感知系统,它划分为感知层、网络层和应用层。基于云计算和物联网技术的智慧校园架构由统一门户系统、服务支持平台、数据信息融合平台、网络融合基础平台以及信息标准体系和安全维护体系构成。     

云计算及物联网技术在智慧城市中的应用分析

随着科技的快速进步,促使物联网和云计算技术被广泛应用于各个领域。城市建设过程中,云计算技术和物联网技术提供了一定帮助,为人们提供了人性化服务,让智慧城市建设取得良好的效果。基于此,简单介绍了智慧城市及技术的概念,分析了应用物联网技术及云计算技术的重要价值,系统研究了各个领域中云计算技术与物联网技术的应用。     

面向移动感知服务的数据隐私保护技术研究

为解决物联网移动感知服务的数据隐私安全问题,在分析移动感知服务框架及其隐私安全需求的基础上,设计了一个面向移动感知服务的数据隐私保护模型,并采用ε-差分隐私保护算法进行模型的实现与分析.安全性与性能分析表明,该保护模型可满足感知数据、查询请求、控制信息和查询结果等物联网移动感知服务数据的隐私安全保护需求.     

物联网环境下云数据存储安全及隐私保护策略研究

物联网依托云计算强大的数据处理能力实现信息智能,而目前云计算对数据和服务的管理并不值得用户完全信赖。针对物联网环境下云数据安全性问题,在云计算中为了保证用户数据的准确性和隐私性,提出了一种物联网环境下云数据存储安全及隐私保护策略。实验结果表明该方案有效、灵活,且能抵御Byzantine失效、恶意修改数据甚至是服务器共谋攻击。     

HID:智慧城市的推动者——专访HID Global公司

随着物联网技术的不断发展,"智慧城市"不再是人们对未来理想生活的一种愿景,人们可以借助科技的力量尽享便利的生活.在未来,通过互联网把无处不在的、被植入城市机体的智能化传感器连接起来,形成物联网.通过对物理城市的全面感知,利用自动识别、云计算等技术对感知信息进行采集、分析和处理,实现网上"数字城市"与物联网的融合,并发出指令,对包括政务、民生、环境、公共安全、城市服务、工商活动等在内的各种需求做出智能化响应,从而实现绿色城市的和谐生活.     

语义技术在物联网中的应用研究综述

信息感知为物联网应用提供信息来源,是物联网信息交互和协同的基础。但通过前端感知设备获取的感知信息存在不确定性、海量性、异构性等特征,不仅给受限感知网络在信息传输、存储和处理方面带来挑战,同时也给信息的统一表示和管理带来难度。日趋成熟的语义技术为该问题提供了新的思路。阐述了语义技术在物联网中的应用和发展。分析了物联网各个层面的语义需求,概述了语义技术应用于物联网资源描述和建模、感知数据表示和处理、感知数据标注、服务构建和提供、数据存储和查询等方面的研究进展,并指出了语义技术应用于物联网面临的挑战和进一步的研究方向。     

移动群智感知安全与隐私:模型、进展与趋势

移动群智感知作为一种新兴的物联网感知范式,通过激励现代化智能感知设备获得高质量的感知数据,从而高效地完成大规模且复杂的社会感知任务并服务人类社会.移动群智感知系统由感知用户、感知平台和服务提供商组成,在感知任务执行过程中,感知数据经历感知、上传和交易三个阶段,各阶段均面临多种多样的数据安全和隐私泄露风险,危害感知用户隐私和感知数据安全.首先介绍移动群智感知的系统模型、实际应用场景并给出主要安全研究方法,以感知数据参与感知任务的生命周期为轴线,讨论在感知数据生命周期的三个阶段所面临的安全与隐私威胁;在上述威胁基础上,分别从三个阶段系统阐述现有的数据安全与隐私保护解决方案;最后,从隐私度量、隐私框架、隐私保护和隐私计算等方面探讨进一步的发展趋势与研究方向.     

基于物联网的公共安全云计算平台

将物联网技术引入到公共安全领域,重点研究了分布式计算和虚拟化存储及云计算的技术特点和应用,针对目前公共安全平台的不足,设计了5层的物联网公共安全平台架构,为以后警用物联网的建设提供了新的思路,同时结合该架构,提出了一种基于云计算的数据支撑平台,为该公共安全平台提供虚拟化的数据存储和管理,以实现各业务数据的共享和安全,提高了物联网应用的安全和计算能力。     

Cloud Computing: Distributed Internet Computing for IT and Scientific Research

Cloud computing is a disruptive technology with profound implications not only for Internet services but also for the IT sector as a whole. Its emergence promises to streamline the on-demand provisioning of software, hardware, and data as a service, achieving economies of scale in IT solutions' deployment and operation. This issue's articles tackle topics including architecture and management of cloud computing infrastructures, SaaS and IaaS applications, discovery of services and data in cloud computing infrastructures, and cross-platform interoperability. Still, several outstanding issues exist, particularly related to SLAs, security and privacy, and power efficiency. Other open issues include ownership, data transfer bottlenecks, performance unpredictability, reliability, and software licensing issues. Finally, hosted applications' business models must show a clear pathway to monetizing cloud computing. Several companies have already built Internet consumer services such as search, social networking, Web email, and online commerce that use cloud computing infrastructure. Above all, cloud computing's still unknown "killer application" will determine many of the challenges and the solutions we must develop to make this technology work in practice.     

A method for trust management in cloud computing: Data coloring by cloud watermarking

With the development of Internet technology and human computing, the computing environment has changed dramatically over the last three decades. Cloud computing emerges as a paradigm of Internet computing in which dynamical, scalable and often virtualized resources are provided as services. With virtualization technology, cloud computing offers diverse services (such as virtual computing, virtual storage, virtual bandwidth, etc.) for the public by means of multi-tenancy mode. Although users are enjoying the capabilities of super-computing and mass storage supplied by cloud computing, cloud security still remains as a hot spot problem, which is in essence the trust management between data owners and storage service providers. In this paper, we propose a data coloring method based on cloud watermarking to recognize and ensure mutual reputations. The experimental results show that the robustness of reverse cloud generator can guarantee users embedded social reputation identifications. Hence, our work provides a reference solution to the critical problem of cloud security.     

同态加密技术及其在云计算隐私保护中的应用

云计算技术的快速发展使得云服务模式具备了广阔的应用空间,这种模式使用户具备了过往无法比拟的计算能力和存储空间等优势。在云服务模式下用户的隐私安全问题是其推广和应用中面临的首要问题,如何在计算数据的过程中既保证数据的隐私性,又保证其可用性是面临的一大难题,同态加密技术作为解决这一问题的关键手段,是近年来国际国内学界的热点问题。本文介绍了云计算隐私安全和同态加密研究进展、同态加密算法的分类、安全理论基础、全同态加密方案的实现技术以及同态加密技术在云计算隐私保护的应用,重点对各类同态加密方案的优缺点进行了介绍和分析,提出了未来的研究方向。     

A comprehensive approach to privacy in the cloud-based Internet of Things

In the near future, the Internet of Things is expected to penetrate all aspects of the physical world, including homes and urban spaces. In order to handle the massive amount of data that becomes collectible and to offer services on top of this data, the most convincing solution is the federation of the Internet of Things and cloud computing. Yet, the wide adoption of this promising vision, especially for application areas such as pervasive health care, assisted living, and smart cities, is hindered by severe privacy concerns of the individual users. Hence, user acceptance is a critical factor to turn this vision into reality.To address this critical factor and thus realize the cloud-based Internet of Things for a variety of different application areas, we present our comprehensive approach to privacy in this envisioned setting. We allow an individual user to enforce all her privacy requirements before any sensitive data is uploaded to the cloud, enable developers of cloud services to integrate privacy functionality already into the development process of cloud services, and offer users a transparent and adaptable interface for configuring their privacy requirements.     

基于云计算的高校机房管理方法

通过互联网网连接到云计算中心的方式,并利用云计算技术的自身优势,包括软件服务Saas、平台服务PAAS、基础设施服务IAAS、虚拟化资源和物理资源池几大平台,探讨了一种云计算技术在高校机房管理的应用模式。基于云计算的高校机房管理方法,可为机房管理人员提供方便快捷的管理方法,降低学校在机房管理方面的投资,并为高校所有用户提供更为智能化的优质服务。     

云计算和云数据管理技术

随着各种新技术的发展,企业的关键信息以几何级速度增长,更多的数据需要保存更长的时间.伴随着云计算技术的发展,云计算已经成为一种全新的互联网应用模式.而在云计算对海量的数据高效管理,云端数据精确精准快速查询成为越来越重要的问题.一个新的面向云计算的数据管理研究领域正逐渐形成,在云计算技术的基础上,提出了云数据管理的概念.分析GFS,BigTable,Dynamo等当前互联网主流云数据管理系统的基本原理,并针对未来云数据管理架构进行分析,最后指出了云数据管理领域的主要研究方向.     

浅析云计算的应用与发展

云计算发展至今已经对整个IT行业的资源管理、维护、服务及盈利模式带来了全新的变化。但是现阶段云计算最为重要的问题依然是其安全与隐私性、数据管理可靠性以及互操作性等。云计算的发展不仅仅依靠技术改进就可以的还需要政策法规方面的保障和数据资源管理的改进。     

Research on Fintech development issues based on embedded cloud computing and big data analysis

Financial technology will be widespread attention. It is growing rapidly. As a result of its continued development, new regulations have already been introduced in this field. The word "fintech" is one such word. Financial technology will be used in the field for various activities. Usually, these procedures are performed by the company or organization that provides information technology-based service that is requested by using an application. Various other important issues, such as network attack security restrictions and privacy threat accounts, should not be left unattended. It integrates various state-of-the-art technologies such as mobile, embedded systems, mobile networks, mobile computing, cloud, big data, data analysis technology, and embedded cloud computing, including FinTech development. It is important to Embedded Finance (EF) for its seamless integration and finance of its customers' business services, just as ride-sharing companies Uber and Lyft have integrated very successful payments. Refers to the provision of services. Embedded finance is a financial service on the terms of the customer, from anywhere, anytime. There is no longer a need to visit banks that have access to their money. In some cases, embedded finance (in more specifically embedded banks) eliminates traditional banks.     

云计算在物联网中的应用

现阶段,物联网正在大规模发展,其产生的数据量将会远远超过互联网的数据量,海量数据的存储与计算处理需要云计算技术。本文从云计算的基本概念、服务层次、关键技术及应用范围几个方面对云计算在物联网中的应用进行了探讨。     

大数据时代与嵌入式系统

嵌入式系统将互联网变革到物联网,推动了云计算与大数据的服务应用。大数据是物联网中人文数据与物理数据的完整数据群。物联网时代是嵌入式系统的后技术时代,大数据时代是嵌入式系统的技术服务时代。在嵌入式系统转型时期,应关注半导体厂家的服务转型,抓住智能电网用户端的嵌入式系统机遇。