适应大规模数据处理的动态服务私有云系统

为适应私有云环境下数据量大、计算密集、流程复杂的计算任务需求,借鉴公有云计算的相关理论与技术,结合私有云环境的特点,提出了一种适应大规模数据处理的动态服务私有云系统实现方案。该方案使用作业文件描述计算任务,以作业逻辑结构动态构建处理工作流程;通过数据流驱动服务请求,引入MapReduce并行框架进行大规模数据处理。实验结果表明：该方案能够正确有效地处理数据量大、计算密集、流程复杂的计算任务,显著提升处理效率,具有很高的实用性。     

面向混合云的可并行多关键词Top-k密文检索技术

随着云计算技术的迅猛发展,越来越多的企业和个人青睐使用私有云和公有云相结合的混合云环境,用于外包存储和管理其私有数据。为了保护外包数据的私密性,数据加密是一种常用的隐私保护手段,但这同时也使得针对加密数据的搜索成为一个具有挑战性的问题。文中提出了面向混合云的可并行的多关键词Top-k密文检索方案。该方案通过对文档、关键词分组进行向量化处理,并引入对称加密和同态矩阵加密机制,保护外包数据的私密性,同时支持多关键词密文检索;通过引入MapReduce计算模式,使得公有云和私有云合作完成的密文检索过程能够按照并行化方式执行,从而能够支持针对大规模加密数据的并行化检索。安全分析和实验结果表明,提出的检索方案能够保护外包数据的隐私,且其检索效率优于现有的同类方案。     

基于混合云架构的深度语义密文检索

针对传统的云环境下密文检索方案基于统计学模型来生成文件向量和检索向量,并没有考虑文件和请求的深层次语义信息,提出一种基于混合云架构的深层次语义密文检索模型。通过私有云联邦学习神经网络模型构建向量生成模型,通过公有云存储密文数据。另外,提出密倒排索引表来存放文件向量,在公有云的检索过程中,保证检索信息不被泄露的情况下提高检索的效率。对真实数据集的分析和实验表明,提出的方案在安全性和搜索效率方面都优于目前同类型的密文检索方案。     

支持高效撤销的属性加密方案

属性加密(Attribute-BasedEncryption,ABE)将密钥和密文与一系列属性相关联,被广泛应用于云计算的访问控制中。针对现有撤销方案效率低下的问题,提出一种更高效、细粒度的访问控制方案。方案中采用的访问结构可以表达任意涉及布尔运算符的访问策略;在加密过程中,构建一种属性用户组随机密钥分发方法,并结合ABE实现双重加密,将所有撤销操作转化成属性级别细粒度的撤销;新方案的数据始终以密文形式存在于服务器上,降低了对服务器的安全限制,可以将大部分密文重加密任务转移给云服务器执行,有效利用云服务器的计算能力,提升系统的运行效率,减少通信开销。     

基于大数据的网络日志分析技术

传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题,研究了基于大数据技术的日志分析方案:由多台计算机完成日志文件的存储、分析、挖掘工作,建立了一个基于Hadoop开源框架的并行网络日志分析引擎,在MapReduce模型下重新实现了IP统计算法和异常检测算法。实验证明,在数据密集型计算中使用大数据技术可以明显提高算法的执行效率和增加系统的可扩展性。     

云计算环境下的改进型Map-Reduce模型

Map-Reduce模型在分配输入文件时没有考虑集群中大量异构节点的计算性能,导致运行map任务时网络数据传送量增加。针对该问题,提出一种云计算环境下的改进型Map-Reduce模型。根据集群中大量节点计算性能不同的特点,采用最小化最大计算时间的目标函数进行建模,利用遗传算法求解该模型得到分配方案。仿真结果证明了该模型的有效性。     

云计算中基于可转换代理签密的可证安全的认证协议

云用户与公有云之间的双向认证是云计算中用户访问公有云的重要前提.2011年,Juang等首次提出了云计算环境下采用代理签名的认证协议,其优点是用户只需到私有云中注册,然后在私有云的帮助下通过公有云的认证.但是,该方案存在3个缺陷:1)为保护用户的隐私,每次会话都需更新用户公钥;2)当私有云中的许多用户同时登录不同的公有云时,私有云会遭遇网络拥堵;3)用户的私有云与访问的公有云之间需要预先共享秘密.为弥补上述不足,提出了一种保护用户隐私的可证安全的可转换代理签密方案,基于该方案设计了一种一轮云计算认证协议.新方案的优点在于用户向私有云注册后,就能通过公有云的认证,而不需要私有云的帮助,并且它还能保护用户的隐私性、抗抵赖性.协议不需要在每次会话开始前更新用户公钥,同时私有云与访问的公有云之间不再需要预先共享秘密.在随机谕言机模型下证明了新协议的安全性,并且比较说明新协议在效率方面优于Juang等的协议.     

云计算中改进概率公钥加密的移动设备数据隐私保护方法

基于云计算的服务具有许多优势,但外包数据隐私保护一直以来都有待优化解决。针对云计算中资源受限的移动设备外包数据安全问题,提出一种基于改进概率公钥加密的隐私保护方法。使用概率公钥加密算法加密数据;在云中数据通过搜索其空间关键词进行文件检索;在确保数据准确性和隐私安全性的前提下,实现云计算中移动设备外包数据安全有效加密后的隐私保护。仿真实验结果表明,该方案不仅可以确保数据隐私和计算速度,同时能够减少通信开销。相比于双轮可搜索加密(TRSE)方案、可排序多关键词检索加密(MRSE)方案和实时循环移位加密(RRSE)等方案,该方案在可行性和计算效率方面都有所提升。     

改进属性加密结合代理重加密的云计算安全访问控制策略

基于属性的密文加密(Attribute-based Ciphertext Encryption,ABCE)策略是一种在数据外包环境中控制数据访问的最有效方案之一,但策略的更新会限制ABCE策略的执行效率,加大计算开销。针对云计算的数据外包过程,提出一种扩展数据访问能力并提升策略安全性的新方案。针对多权限云中的大数据,结合改进属性加密,提出灵活、安全的访问控制模型;设计基于改进代理重加密的新型策略更新流程,制定高效的策略更新方案,降低计算开销。将该方案与其他方案进行了实验对比,结果验证了该方案在计算效率和数据吞吐量上的优势。     

一种面向公有云的密文共享方案

针对已有的密文共享方案存在客户端计算量过大、用户管理密钥过多、不支持个人共享等问题,将公有云引入到密文共享方案的设计之中,提出一种面向公有云的安全文件共享框架.基于该框架设计了一种面向公有云的密文共享方案.该方案将绝大多数计算和存储都外包给公有云,用户只需保存两个空间占用很小的私钥子项且客户端只需进行少量计算即可完成共享文件的解密.安全分析结果表明,该方案不仅能够对抗恶意用户的合谋攻击,而且在一般群模型和随机预言模型下能够对抗选择明文攻击.     

Metropolitan intelligent surveillance systems for urban areas by harnessing IoT and edge computing paradigms

Recent technological advances led to the rapid and uncontrolled proliferation of intelligent surveillance systems (ISSs), serving to supervise urban areas. Driven by pressing public safety and security requirements, modern cities are being transformed into tangled cyber‐physical environments, consisting of numerous heterogeneous ISSs under different administrative domains with low or no capabilities for reuse and interaction. This isolated pattern renders itself unsustainable in city‐wide scenarios that typically require to aggregate, manage, and process multiple video streams continuously generated by distributed ISS sources. A coordinated approach is therefore required to enable an interoperable ISS for metropolitan areas, facilitating technological sustainability to prevent network bandwidth saturation. To meet these requirements, this paper combines several approaches and technologies, namely the Internet of Things, cloud computing, edge computing and big data, into a common framework to enable a unified approach to implementing an ISS at an urban scale, thus paving the way for the metropolitan intelligent surveillance system (MISS). The proposed solution aims to push data management and processing tasks as close to data sources as possible, thus increasing performance and security levels that are usually critical to surveillance systems. To demonstrate the feasibility and the effectiveness of this approach, the paper presents a case study based on a distributed ISS scenario in a crowded urban area, implemented on clustered edge devices that are able to off‐load tasks in a “horizontal” manner in the context of the developed MISS framework. As demonstrated by the initial experiments, the MISS prototype is able to obtain face recognition results 8 times faster compared with the traditional off‐loading pattern, where processing tasks are pushed “vertically” to the cloud.     

云计算平台下的Web数据挖掘研究

近年来,计算机科学技术快速发展,在人们的生活、工作和学习中发挥着越来越重要的作用。计算机互联网的信息资源非常丰富,与此同时碎片化、海量的数据信息在很大程度上增加了人们获取有价值信息的成本和时间。当前云计算平台下的Web数据挖掘技术为海量数据信息的处理和分析提供了极大的便利,通过研究云计算平台下的Web数据挖掘,进一步完善和优化Web结构数据挖掘技术,降低大量数据信息存储和处理的成本,提高系统运行效率。本文简要介绍了云计算和Web数据挖掘,阐述了云计算平台下的Web数据挖掘系统。     

云计算反取证的关键技术及其应用

云计算技术的迅猛发展,其带来的商业运营和信息服务模式的变化,为越来越多的企业所接受后,作为信息系统核心的数据中心也开始一步步地朝着云计算数据中心发展。在云计算环境下,云计算信息系统主要由云计算数据中心和用户端组成。数据中心是核心,是大脑,是所有资源汇集之处,是信息的枢纽,它通过网络向企业或公众提供信息服务。本文将结合云计算关键技术,对计算机反取证技术进行研究,有利于计算机取证人员的取证有效性。     

基于云计算的医学图像检索系统

为了提高海量医学图像检索效率,提出一种基于云计算的医学图像检索系统。采用Brushlet变换和LBP算法提取医学示例图像的频域和空域特征,采用具有分布式、并行处理能力云计算将任务分配到各个工作节点共同完成医学图像检索,采用仿真实验对系统的性能进行测试。结果表明,相对于B/S单节点的医学图像检索系统,云计算的医学图像检索系统提高了图像检索速度和效率,尤其对于大规模医学图像检索优势更加明显。     

基于动态能量感知的云计算任务调度模型

针对传统云计算任务调度模型出现的计算量大、能耗高、效率低、调配精度差等问题,基于动态能量感知设计了一种新的云计算任务调度模型;以动态能量感知为基础,选取资源分配服务器的中央处理器的使用率、存储器的占用率、控制器的负载率等3个参数,构建三维云计算任务节点投影空间,将上述参数向量投影到空间中;引入动态能量感知建立云计算任务调度模型,采用虚拟技术将多个服务器合并成一台服务器,对调度任务进行需求分析和分类,采用能量感知算法将待调度任务分配给满足调度需求的虚拟资源,将任务调度到服务器资源上,实现任务调度;实验结果表明,基于动态能量感知的云计算任务调度模型在从小任务集和大任务集两个角度都能给有效缩短调度时间,降低调度能耗。     

云计算在安防视频监控领域的应用研究

大数据来临的时代下,安防视频监控系统与云计算技术的结合是未来的发展趋势,云计算的优势在于将大量的数据采取分布式的存储、计算、检索来大大提升安防视频监控的数据运用的效率,本文从云计算在安防视频监控中使用的必要性,社会发展需求和云计算当前平台的运用进行了简要的综合和介绍。为安防系统云计算的推广和深入发展提供一些借鉴。     

基于CMM/CMMI的云计算能力评价研究*

将CMM/CMMI思想引入云计算领域,从多个角度研究云计算的关键能力,通过文献研究和文献计量确定其评价指标,构建云计算能力成熟度模型,初步形成较完整的云计算能力评价体系。该评价体系力图在研究视野和方法上实现创新,以期对指导各类云计算系统能力的评价具有积极的意义。     

一种基于QoS参数归约的云计算环境能效评估方法

高性能、低功耗且具有QoS保障的高能效问题是云计算领域的一个研究难点。目前的研究主要是通过限定一个约束条件寻求另外指标的最优来实现三者之间的折衷或均衡,缺乏一种有效的能效计算方法和评估模型将三者整合,以更好地描述云环境能效的“程度”。提出一种云环境下QoS参数的归约方法和加权的能效模型,把系统性能作为一个关键因素引入QoS,并将离散的多个QoS参数度量值归约到同一个量纲区域内,获得评价权重矩阵,求得用户最终的QoS评价值,以单位能耗所提供的整体QoS水平值作为能效值,并且建立云数据中心的能效分级标识,最终将云环境下能效值刻画为一个定性的概念,实现了对云环境下能效的定性评估。此外,分别对单机环境和同构、异构的云计算环境中云数据中心的能效进行了评估分析,并进行了实验验证。实验结果表明,所提出的能效模型和评估方法在评价云系统的QoS水平和能源消耗方面是有效的。     

基于开源软件的云监控平台设计与实现

最近几年,基于云计算的互联网服务迅速增长,数据中心的基础设施和应用资源不断增加。需要及时、高效的监控和管理资源的可用性,保证云服务的可靠性。通过对云监控的内容和特性的研究,提出一种管理云计算资源的云监控系统架构,重点对分布式架构、逻辑处理模块和云监控接口进行设计,实例中完成对私有云中物理主机、虚拟机、应用服务的批量监控,实现数据的存储和展示。