一种基于执行体异构度的拟态裁决优化方法

网络空间拟态防御技术通过构建动态异构冗余的系统架构来提高系统的安全性能,而裁决器的表决机制是防御链中的关键步骤,直接影响拟态系统的安全性和效率。针对拟态表决环节的任务特性,对一致表决算法进行改进,设计基于执行体异构度的拟态裁决优化方法。结合拟态防御系统的异构特性,在选择执行体表决输出时引入执行体间的异构度作为决策因素,同时综合考虑执行体数目和历史记录信息,使表决算法更适用于拟态架构面临的威胁场景。实验结果表明,与一致表决算法相比,该算法能够显著提高拟态系统的安全性能,有效规避共模逃逸的风险。     

异构集群中CPU与GPU协同调度算法的设计与实现

为有效提高异构的CPU/GPU集群计算性能,提出一种支持异构集群的CPU与GPU协同计算的两级动态调度算法。根据各节点计算能力评测结果和任务请求动态分发数据,在节点内CPU和GPU之间动态调度任务,使用数据缓存和数据处理双队列机制,提高异构集群的传输和处理效率。该算法实现了集群各节点“能者多劳”,避免了单节点性能瓶颈造成的任务长尾现象。实验结果表明,该算法较传统MPI/GPU并行计算性能提高了11倍。     

动态异构冗余结构的拟态防御自动机模型

动态异构冗余结构是拟态防御技术的常用工程模型.然而,目前尚缺乏对该结构实施形式化分析的手段,因为该结构缺乏形式化建模方法.针对此问题,使用有穷状态自动机及其并行组合自动机为一些拟态攻防行为建立计算模型.首先,使用单个有穷状态自动机为单个执行体建模;其次,使用有穷状态自动机的并行组合为执行体组合建模;再次,修改状态迁移规则,得到可描述攻防行为的拟态防御自动机模型;最后,根据该自动机模型的状态条件,分析动态异构冗余结构上拟态攻防行为的安全性.此外,也可使用交替自动机为拟态攻防建模,并把安全性自动分析规约为交替自动机模型检测问题.     

基于分层异构模型的机载激光测深波形拟合算法

波形拟合是机载激光测深数据处理的关键环节,能够为水下地形测量、海底底质分类和水体浑浊度分析等应用领域提供数据基础。针对传统机载激光测深波形拟合算法受噪声干扰严重、对复杂波形形状拟合不准确的问题,提出一种基于分层异构模型的机载激光测深波形拟合算法。针对波形不同组成部分的相应特性,采用异构函数（水面-高斯函数、水体-双指数函数及水底-B样条函数）构建分层异构模型,分别进行拟合,从而实现对各部分波形信号的拟合。采用南海实测数据对所提算法进行了验证,结果表明:该算法拟合波形的平均运行时间T为0.019 4 s,相比于RL（Richardson-Lucy）去卷积算法提高0.328 6 s;平均均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为6.222 4,相比于双高斯函数拟合算法平均均方根误差RMSE、平均决定系数（Coefficient of determination,R2）、平均相关系数（Correlation Coefficient,CORR）和相关系数标准差（Standard Deviation,STD）分别提高65.11%、2.83%、1.01%和86.61%,保证了拟合效率和拟合精度。算法具有良好的鲁棒性,能够有效满足机载激光测深科学研究和工程应用的技术需求。     

具有异构感染率的僵尸网络建模与分析

僵尸网络作为共性攻击平台,采用目前先进的匿名网络和恶意代码技术为APT攻击提供了大量有效资源。为了有效控制僵尸网络的大规模爆发,需研究其构建规律。考虑到在传播过程中僵尸网络的不同区域具有不同的感染率,结合疾病传播模型,提出了一种具有异构感染率的僵尸网络传播模型。首先,通过对僵尸网络稳态特征的分析,使用平均场方法从动力学角度研究了其传播特性;然后,在BA网络中通过模拟实验来分析异构感染率如何影响僵尸网络的传播阈值。实验结果表明, 该模型更符合真实情况,且僵尸程序传播阈值和异构感染率的关系与节点数量无关。     

异构处理器多操作系统协同技术研究

随着嵌入式设备应用场景日趋复杂的变化,异构多核架构逐渐成为嵌入式处理器的主流架构.目前,多核处理器主要采用的单操作系统模式在实际应用中存在诸多局限性.为了充分发挥异构处理器的多核特性,针对异构处理器不同核部署相应的操作系统并实现多操作系统协同处理技术至关重要.本文对异构多核处理器（ARM+DSP）操作系统进行了研究,在异构多核平台上成功移植了嵌入式Linux和国产DSP实时操作系统ReWorks;为实现ReWorks与Linux操作系统协同处理,本文对核间通信的关键技术进行分析研究,并以TI公司的AM5718为例,设计了一系列多核异构通信组件.经测试,本文设计的异构通信组件实现了在ARM上对DSP核进行ReWorks操作系统和应用程序的动态加载、Linux与ReWorks核间消息收发、以及Linux与ReWorks的协同计算等功能.     

异构蜂窝网络中QoS感知的负载平衡方案设计

鉴于异构蜂窝网络（Heterogeneous cellular network,HCN）的自身特性,传统最强信号接入（小区选择）方式已不再适合,新型小区选择方案急需引入。不同于传统接入方案,新型方案应具备平衡各类基站负载的能力。为反映用户资源消耗水平与实现平衡网络负载的目的,设计了一个服务质量（Quality of service,QoS）感知的负载平衡方案。该方案以资源消耗量作为基站负载,且同时拟合了用户服务质量需求。最终,该方案被规划为网络加权效益最大化问题。从规划问题的形式来看,该问题为非线性、混合整数优化问题,因此求解其最优解富于挑战性（尤其针对大规模问题）。为解决该问题,尝试利用对偶分解法设计了一个分布式算法。仿真结果表明,相比于最强信号接入和区域拓展接入,提出的接入方案具有更高的负载平衡水平与更低的呼叫阻塞概率。     

基于改进萤火虫聚类的异构WSNs能耗优化路由算法

针对随机分簇算法未考虑节点位置和对节点能量利用不充分的问题,提出了一种基于改进萤火虫聚类的异构无线传感器网络能耗优化路由算法(IFCEER)。该算法将改进萤火虫聚类算法用到高能节点分簇中,在时间充裕的数据传输阶段预测与聚类中心和基站等位置相关的主副簇头,进而形成结构紧密的全局最优簇集合,避免簇头可能集中于局部区域造成簇半径随意扩大的缺点,平衡了异构节点的能耗,降低了频繁重新聚类消耗能量的风险。仿真实验结果显示：与原有算法相比,在自由空间模型主导的100m×100m监测环境和多路径衰减模型主导的 300m×300m监测环境中,网络内第一个节点死亡时间分别延迟43%到225%;随着节点间传输距离的增加,300m×300m 监测环境能耗减少达到60%。