无条件安全的隐私保护的集合模式匹配协议

在信息论通信模型下,基于秘密分享模式和将集合的元素转化为多项式形式的技术,提出了隐私保护的集合模式匹配的协议。假设参与方都是半诚实的,且合谋的参与方人数少于1/2,那么所提的协议能够安全高效的计算集合模式匹配的问题。由于此协议是在信息论模型下所提出的集合模式匹配协议,所以此协议是无条件安全的。     

P2P网络环境下的推荐信任模型方案

P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的信任管理模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种基于推荐的P2P网络信任模型,将节点提供服务和推荐的能力进行区分,用信誉值表示节点的推荐能力,根据节点的直接信任值、其它节点的推荐信任值和相应的惩罚值来计算节点的信任度,节点依据信任度选择交易对象。仿真实验表明,基于推荐的信任模型能有效的评估节点的信任度,在交易成功率上要优于传统的信任管理模型。     

组播环境下IPTV快速频道切换方法

为解决组播网络中基于网际互连协议的电视(IPTV)频道切换时间过长的问题,提出一种在组播环境下IPTV快速频道切换的方法. 该方法利用终端的上传带宽,为其他终端提供快速的数据流,在短时间内充满频道切换终端播放缓存,可减少频道切换时间. 理论分析与仿真验证的结果表明,在较高频道切换频率下,该方法用不足20%的新增带宽,使频道切换时间减小到原有的15%～45%.     

基于BP神经网络的协作过滤推荐算法

研究、探讨了协同推荐问题,提出了一种基于两层面的多个后向传播(BP)神经网络的协作过滤推荐算法(TMNN-CFRA). 两层面的多个BP神经网络协同工作,高层面BP网反向误差传播直至低层面多个人工神经网络(ANN)进行网络权值修正,以此为基础,借助用户评价等特征前向给出项目推荐. 标准评测集Movielens上的实验评测表明了TMNN-CFRA的可行性和有效性.     

下一代网络终端管理系统体系结构及流程实现

为了实现下一代网络中大量异构终端网络和设备的远程集中监控和自助管理,满足用户终端网络与公众通信网络共同管理模式下的终端管理需求,提出下一代网络终端管理系统体系结构,详细分析了体系结构中的构成组件和相关功能. 该体系架构支持终端网络和设备的运行状态监控和业务保障,基于上下文管理和策略管理技术实现用户在异构终端环境下的自由通信,支持用户进行终端网络和设备的远程管理,并与公众通信网络运营支撑系统协作,实现用户终端网络和公众通信网络的统一管理. 通过业务使用和业务无缝接续场景说明了该终端管理系统的业务流程实现.     

地理和交通信息感知的车载Ad Hoc路由

为提高数据包投递率和降低时延,提出了一种基于地理和交通信息的车载Ad Hoc网络(VANET
)路由算法. 该算法利用实时的道路交通信息和车辆移动位置预测进行数据转发,并采取暂存转发策略,同时能处理目的节点移动情况. 仿真结果表明,该算法比贪婪的周边无状态路由(GPSR)算法具有更高的数据包投递率和更低的时延.     

利用信任和社会网络的资源发现方法

为解决无结构对等网络中因恶意节点的欺诈行为造成的搜索不可靠问题,提出了利用信任和
社会网络(TSN)的资源发现方法;提出转发信任度、路由信任度和交易信任度的概念,用来
反映节点提供可靠服务的能力. 在节点选择朋友进行消息转发时,优先选择综合信任度高且
相关度高的朋友节点转发查询消息. 实验结果表明,TSN方法在资源搜索阶段有效屏蔽了恶
意节点,保证了请求节点获得服务资源的可靠性,提高了搜索效率.     

可并行中文同主题词聚类新算法

提出了一种高效的自动按照主题对中文词进行聚类的算法.该算法利用顿号(、)切分抽取语料库句子中的并列中文词,并以抽取出的中文词为节点构建一个共引用图; 然后对每个中文词节点产生若干个locality sensitive Hashing (LSH)签名组合; 最后将至少有1个相同LSH签名组合的任意2个中文词标记为同一个主题类.实验表明,该算法运算速度快,且易并行实现,在海量语料库的支持下,执行效率高,聚类效果较好.     

动态网络中的高效多故障诊断技术

针对已有算法复杂度较高,不适用于规模较大网络的问题,将被管系统建立成动态贝叶斯模型,并提出一种能处理多故障的近似推理算法. 通过复杂度分析,证明该近似算法时间复杂度为多项式级,远远低于精确算法的时间复杂度下限,可以用于解决大规模动态网络的故障诊断问题. 实验结果证明,新算法在准确度方面虽然略低于精确算法,但执行效率上远远高于精确算法.     

SaaS模式下基于用户行为的动态访问控制模型研究与实现

SaaS服务共享的特性决定了用户可信的访问行为对于云服务安全的重要性。而在传统的访问控制中,一旦用户被赋予了某种角色,便会一直拥有该角色所对应的权限,缺乏一定的动态性。针对以上两点,在传统访问控制模型以及用户行为信任值特点分析的基础上,文章提出了一种SaaS模式下基于用户行为的动态访问控制模型（cloud-RBAC）。模型中的租户更好地实现了访问控制中安全域的控制,而用户组和数据范围则更好地实现了粒度的控制,体现了云服务访问控制的灵活性。根据用户访问云服务过程中各行为证据值,模型利用模糊层次分析法,确定其行为信任等级,再根据权限敏感等级,最终确定用户可行使的权限,体现了云服务访问控制的动态性。结果分析表明,文章提出的访问控制模型能够对用户的非法访问行为做出快速的反应,同时又能够有效地控制合法的访问行为,从而保证了云服务的安全性和可靠性。