移动边缘计算中计算卸载方案研究综述

在移动边缘计算中通过将终端设备的计算任务卸载到边缘服务器,可以利用边缘服务器资源解决终端设备计算能力不足的问题,同时满足移动应用程序对低延迟的需求.因此,计算卸载备受关注并成为移动边缘计算的关键技术之一.本文对移动边缘计算的计算卸载研究进展进行深度调研.首先,总结归纳出两类计算卸载方法——基于启发式算法的传统方法和基于在线学习的智能方法;从最小化延迟时间、最小化能耗、权衡时间和能耗三个不同优化目标对基于启发式算法的传统计算卸载进行分析对比;梳理了基于在线学习智能计算卸载采用的底层人工智能技术;然后介绍了边缘服务器资源分配方案和新兴的移动边缘计算应用场景;最后分析计算卸载方案存在的问题并展望移动边缘计算的计算卸载研究的未来方向,为后续研究工作指明方向.     

对加密电子医疗记录有效的连接关键词的搜索

随着云计算的发展,医院或医疗组织为了节省存储资源将加密的电子医疗记录的存储和管理外包给云服务器.尽管加密有助于保护用户数据的机密性,但是对加密的数据执行安全而有效的搜索是一个挑战性的问题.在这篇论文中,我们首先构造了被称为MCKS_I的简单的多域连接关键词搜索（MCKS）方案,该方案仅支持连接相等查询.为了实现更加灵活而复杂的多域关键词连接查询,例如子集查询和范围查询,我们又提出了被称为MCKS_II的提高方案.该方案利用了分层属性的矢量表示方法.这两个方案被证明能抵抗已知明文攻击.大量的分析和实验数据证明我们的方案是很实用的.     

基于分数基音延迟动态搜索的语音隐写算法

论文提出了一种基于分数基音延迟动态搜索的语音隐写算法.该算法可根据隐藏容量（x比特/子帧）的需要将分数基音延迟候选值集合划分为2x个子集,每个子集代表不同的x比特信息.在闭环基音搜索过程中,可为每个子帧选择既能表示待嵌入隐秘信息且内插后的归一化相关系数最大的分数基音延迟候选值,从而有效降低隐写操作对于原始载体的影响.以目前IP语音系统中广泛使用的自适应多速率语音编码为例,对该算法从隐藏容量、不可感知性及抗检测性三方面进行了性能评估并与相关工作进行了对比分析.实验结果表明,本文提出的隐写算法较之现有基于基音延迟的隐写算法可在确保较高隐写容量的同时达到更好隐写安全性（即更好抗检测能力和不可感知性）.