噪声信道下量子隐形传态协议研究综述

实用化量子隐形传态技术作为发展可拓展量子计算和量子网络的必经途径,在金融、政务、国防军事、远距离通信（如空间探测）等领域中大显身手,量子纠缠与超联合测量给量子隐形传态基础理论和应用技术带来了巨大挑战,同时也为理论和技术（应用）层面产生基础创新带来了契机。该文从量子纠缠演化与免疫噪声模型、量子信道容量与编码、量子隐形传态机制方面对免疫噪声的量子隐形传态协议研究进行综述,最后探讨未来的研究热点和发展趋势。     

基于改进跳表的云端数据完整性验证协议

在云存储应用中,用户数据的完整性是用户最关心的问题之一,用户提交到云存储服务提供商处进行在线存储的文件面临着丢失以及被篡改的风险,因此用户需要通过使用某种技术手段对从云端取回的数据进行完整性的验证,以确定正在访问的数据是完整和正确的。考虑到在云存储系统的应用环境中用户计算资源受限的特点和云存储的安全需求,基于改进的跳表和短签名技术,该文提出一种能够对云端数据的动态操作提供良好支持的完整性验证协议。在跳表中引入可达范围计数以便高效地支持数据块在任意位置的插入或者删除操作,有效减少了执行动态操作时产生的计算开销。通过性能分析与实验比较,证明该协议是高效的。     

基于改进Eclat算法的资源池节点异常模式挖掘*

云计算环境中,资源池节点异常模式挖掘对于快速诊断节点状态具有重要作用。针对云环境下计算资源池、存储资源池、网络资源池节点数据特征,对资源池节点状态信息进行预处理,利用关联规则算法挖掘资源池节点参数状态信息之间的关联关系,如高位—高位和低位—高位模式等。提出了一种基于限制属性连接并具有垂直数据格式的关联规则算法i-Eclat算法。i-Eclat算法通过转换资源池节点状态数据格式、建立非频繁2-项集以减少连接次数,并构建信息存储结构体来限制冗余属性连接。实验表明,所提出的方法可以有效发现云计算资源池节点之间的隐藏关系;同时,i-Eclat比经典算法计算性能更优,特别是针对较大数据集的处理。