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通过对可信执行技术和虚拟化技术的研究,提出了一种增强存储保护的可信计算架构.通过对平台地址空间的划分,加入了支持动态度量启动的专用配置空间,保证了平台配置的正确性和加载过程的安全性;通过动态地度量加载可信虚拟机管理器,保证虚拟执行环境的安全性;利用虚拟化技术实现内存多域的安全隔离,分割域独立运行,从而保证了软件的安全运行环境;加入了直接存取访问(direct memory access,DMA)保护硬件,从而从硬件上实现了DMA访问的合法性认证. 相似文献
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随着计算机中内核数量的增多,温度感知的多核任务调度算法成为计算机系统中的一个研究热点.近几年机器学习在各个领域展现出巨大的潜力,很多基于机器学习的系统温度管理研究工作应运而生.其中强化学习因其较强的自适应性,被广泛的运用于温度感知的任务调度算法中.然而目前基于强化学习的温度感知任务调度算法系统建模不够准确,很难做到温度、性能和复杂度的较好权衡.因此,本文提出一种新的基于强化学习的多核温度感知调度算法-ReLeTA,在新的算法中提出了更全面的状态建模方式和更加有效的奖励函数,从而帮助系统进一步降低温度.实验部分通过三个不同的真实计算机平台验证所提方法,实验结果表明了本文所提出方法的有效性以及可扩展性,相比现有方法ReLeTA可以更好的控制系统温度. 相似文献
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