一种基于量化用户和服务的大规模网络访问控制方法

目前,传统的RBAC(Role-Based Access Control)访问控制模型在支持细粒度服务和角色迁移的可控性上存在一定不足.针对这些不足,结合开放式网络环境的实际情况,文中提出了量化服务的概念,实现了一种基于细粒度角色和服务的访问控制机制,给出了一个形式化的基于量化服务和角色的访问控制模型QSRBAC(Quantified Services and Roles Based Access Control).该模型提供了灵活的访问控制粒度,支持对角色和服务的多角度访问控制,支持权限动态调整和条件角色迁移,可以用于大规模开放式网络环境.经测试,在百万规模规则的情况下,基于该模型的访问控制系统内存占用9.6GB以下,平均规则执行时间20μs以内.实验结果证明,该模型可以满足访问控制的效果和时间要求,它的应用显著增强了访问控制过程的可管理性.     

基于MPLS的VPN互访技术

针对VPN互访问题,根据IPSec-VPN互访方法的不足,提出动态MPLS-VPN方法.利用随机分配的标签,在需要互访的不同VPN网络节点之间构建MPLS通道,利用互访规则集检验节点的连接申请,根据过滤规则控制数据包的传输,通过设定传输时长限制节点互访的时间,实现VPN之间接节点、按方向、按时间的细粒度互访控制,确保数据传输的安全性和高效性.给出动态MPLS-VPN方法实现互访的步骤,对方法进行分析比较.     

一种支持细粒度并行的SDN虚拟化编程框架

软件定义网络(software defined network,简称SDN)通过集中式的控制器提高了网络的可编程性,成为近年来网络领域非常热门的话题。以Openflow网络为代表的软件定义网络将逻辑控制与数据转发相隔离,为网络虚拟化技术提供了良好的平台。集中式的抽象与控制使得SDN虚拟化框架的处理效率成为主要瓶颈。现有的SDN虚拟化框架由于缺乏对细粒度并行的支持,为编程人员充分利用多核/众核资源、控制更大规模的网络带来了极大的挑战。为了提高SDN虚拟化框架的处理效率,提出一种新的SDN虚拟化编程框架,通过新颖的API和运行时,在框架内部支持细粒度的并行处理。该框架通过对网络中流和网络资源进行抽象,使开发人员可以直接通过划分流空间来定义不同的虚拟网络,利用无锁的编程方式对共享的网络资源和流进行操作。实验结果表明,该框架在逻辑控制的执行效率方面具有良好的可扩展性,可以创建出更大规模的虚拟网络,并对其进行更为复杂的控制。     

基于虚通道故障粒度划分的3D NoC容错路由器设计

深亚微米工艺下,路由器受制于制造缺陷及运行时的脆弱性,易发生虚通道(virtual channel,VC)永久性故障,从而引起通信故障,影响系统功能和性能.为了能够有效地容忍虚通道故障、保证系统性能及充分利用可用资源,将虚通道故障类型细分为粗粒度故障和细粒度故障,提出SVS(single VC sharing)路由器架构,通过将路由器端口两两分组,组内端口间实现单虚通道共享.当发生虚通道粗粒度故障时,使用组内相邻端口共享虚通道容错.当发生细粒度故障时,根据Slot State Table信息配置虚通道读/写指针的值,从而跳过故障Buffer槽实现容错.在无粗粒度故障情况下,共享虚通道还可用于负载平衡及容忍路由计算模块故障.实验结果表明:较其他已有的虚通道路由器,SVS路由器在3种不同的故障情况下均较大地降低了延时,提高了吞吐量.这表明SVS路由器可有效提高系统可靠性,保证了系统性能,充分利用了可用资源.     

一种粗细粒度结合的动态污点分析方法

针对当前污点分析工具不能兼顾速度和精确度的缺陷,研究并实现一种粗细粒度结合的二进制代码动态污点分析方法。对比粗粒度污点分析和细粒度污点分析的实现过程,提出两者结合的新型分析框架。预先在线执行粗粒度污点分析以筛选有效指令,之后离线执行细粒度污点分析以计算污点信息。根据粒度的差异分别建立粗细粒度污点数据的引入标记方法,制定粗细粒度条件下的数据流和控制流传播策略,设计离线轨迹记录结构作为粗细粒度污点分析的传递文件。在原型系统上的测试结果表明,该方法通过在线粗粒度模式保证了污点分析信息采集的快速性,同时采用离线细粒度模式以合理的时间消耗提升了污点分析的精确度。     

基于交互相似度的细粒度社群发掘方法

发现在线社交网络中的社群结构有助于深入研究和分析信息传播规律,同时在社会推荐、群体特征发现等应用领域具有重要的意义。但是现有的社群结构发掘方法多忽略了用户之间的社会属性,导致获取的社群结构难以反映细粒度的结构特征。文中将用户的社会属性引入到社群结构发掘算法中。为了衡量用户的社会交互属性,提出了用户交互相似度模型。基于用户交互相似度模型,提出了一种面向在线社交网络的细粒度社群发掘方法。该算法可以有效衡量用户之间的社会属性,通过层次聚类的手段获得不同粒度的社群,并过滤无关数据。为了验证算法的有效性,以社交网站人人网的用户交互记录为数据集,比较了与其他社区挖掘算法的性能差异。实验结果表明,该方法发掘出的细粒度社群具有较高的准确性,在发现社群之间的不同话题上有着较好的应用。     

大场景视频监控下大坝运输车改进多目标多视觉卸料识别模型研究

运输车卸料识别对保障大坝施工安全、优化运输配置具有重要意义。然而,大坝施工中多采用全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）进行运输车活动状态分析,存在设备成本高、识别精度低等缺点。目前,通过布设高清摄像头进行坝面大场景施工监控成为趋势,但尚未见基于机器视觉的运输车卸料识别研究。针对上述问题,提出大场景视频监控下大坝施工运输车卸料识别改进多目标多视觉任务模型。首先,采用ByteTrack实现大场景监控视频中多辆运输车目标检测与追踪,记录其行驶轨迹;其次,High Resolution Net（HRNet）被用于运输车头部和尾部的关键点检测,进而结合行驶轨迹判断运输车前进、停止和后退等行进状态;再者,通过Destruction and Construction Learning(DCL)细粒度分类方法判断运输车料斗的抬升状态;最后,结合ByteTrack、HRNet和DCL的多目标多视觉任务的分析结果判定运输车卸料状态。以两河口施工视频监控为例进行验证,提出的卸料识别模型在34帧时卸料状态识别平均准确率为87.3%,卸料时间判断精度为90.3%,验证了本模型的可行性和有效性。     

标准模型下的灵活细粒度授权密文一致性检测方案

密文一致性检测公钥加密方案是一种检测者能够在无需解密密文的情况下检测一对密文的一致性,即该对密文解密所得明文是否一致的公钥加密方案.已有工作中提及的细粒度授权方案和灵活授权方案在授权粒度方面对密文一致性检测公钥加密方案的功能性进行了改进:细粒度授权方案允许2名用户生成专用于检测这2名用户的所有密文的一致性的令牌.灵活授权方案则将令牌的授权客体从用户级别拓展至指定密文级别.2种方案拥有各自的应用场景且在功能性方面互不包含.因此提出灵活细粒度授权密文一致性检测公钥加密方案.与已有方案相比,该方案在计算效率和参数大小方面相当,并具备适应性选择密文攻击安全性、细粒度授权安全性.该方案兼具细粒度授权特性与灵活细粒度特性.同时,对比依赖预言机模型的已有相关方案,其安全性证明基于标准模型之上.     

基于关键词注意力的细粒度面试评价方法

海量的在线面试视频数据为智能面试评价提供了重要的数据基础.随着目前全球疫情的蔓延,网络在线面试的需求程度上升,对智能面试评价工具的需求也随之上升.结构化面试中,面试官需要依据评价标准,观察面试者所做的回答,并形成面试者人格特性、沟通技能以及领导力等方面的画像评估,以此判断面试者的特质是否与应聘职位相匹配.其中人格特性评估是公司间广泛使用的一种评估方法,因为人格特性影响着人们的语言表达、人际交往等多个方面,是辅助面试官决策该面试者是否符合其应聘岗位需求的重要参考.基于此,提出了基于循环神经网络长短期记忆(long short term memory,LSTM)以及关键词-问题注意力机制的多层次(hierarchical keyword-question attention LSTM,HKQA-LSTM)细粒度面试评价方法,旨在针对面试者的不同人格特性维度进行打分,并据此得到综合面试得分.首先,通过引入关键词注意力机制有效筛选出面试对话中与人格特性密切相关的重要词句;然后,在此基础上采用了关键词-问题层次注意力机制和2阶段的模型学习机制,充分结合面试者表述文本的多尺度上下文特征,对人格特性进行准确预测;最后通过融合人格特性得到具有较高解释性的面试综合评价结果.基于真实面试场景数据的实验结果表明,该方法能有效地评价面试者的不同人格特性得分,并准确地预测面试者总体得分.