云环境中基于多属性排序的密文检索方案

密文检索是云提供数据加密存储服务的重要辅助功能。目前云环境中密文检索的排序搜索算法只根据关键词的单一局部属性进行文档相关性分数计算,因此存在查准率不高的问题。针对这个问题设计了一种基于多属性排序的密文检索方案,其思想是首先通过文档关键词的局部属性和全局属性构建多属性特征向量安全索引,其次根据用户选择的排序方式确定各局部属性和全局属性的权值,然后调用多属性评分公式进行文档相关性分数计算,最后根据分数排序返回用户最感兴趣的检索结果。实验表明,该方法能够有效提高检索速度和检索结果的准确性。     

基于ASP的CSP进程描述与组合研究

前期工作中,为解决CSP模型检测不支持一次运行验证多条性质的问题,构建了基于ASP的CSP模型检测框架,但其存在着可描述并发进程形态不完善与可验证并发系统规模受限的问题。构建了全新的并发系统ASP描述体系,其解决了前期工作中前缀描述不允许出现类环状结构的问题,可完整描述各种形态的CSP进程。研究了并发组合进程生成技术,它可使多个进程自动化并发组合,并生成一个满足所有行为特性、具有一致结构特性的新进程,保持了验证框架内进程描述的一致性,有利于并发进程的抽象与验证。实验表明了基于ASP的CSP进程描述与组合进程生成技术的有效性,以及基于该ASP描述体系的系统性质验证的可行性。     

一种基于GPU的并行算法功耗评估方法

随着软件和硬件的不断发展,图形处理器(GPUs)已经广泛用于通用计算领域,并作为加速器来协助CPU加速程序的运行。为了追求高性能,GPU往往包含成百上千个核心运算单元,高密度的计算资源使其在性能远高于CPU的同时功耗也高于CPU,因此功耗问题已经成为制约GPU发展的重要问题之一。分析了并行程序在GPU上运行时消耗的功耗,提出了并行算法在GPU上运行的功耗评估方法,接着通过并行前缀求和算法对该方法进行了详细的论述与分析。在实验部分通过稀疏矩阵向量乘算法的实际应用对该方法的正确性以及敏感性进行了证明与分析。结果表明,对于给定的程序,在满足性能要求的前提下,最优线程块数、存储访问方式以及任务分配顺序是影响系统功耗的关键因素。     

基于Hadoop的并行共享决策树挖掘算法研究

共享知识挖掘是指通过学习不同事物之间的共享知识,将学习到的知识应用到未知事物来加快认知未知事物。针对大数据集中串行共享知识挖掘算法效率低下的问题,结合云计算技术,提出了一种基于Hadoop的并行共享决策树挖掘算法(PSDT)。该算法采用传统的属性表结构实现并行挖掘,但 其I/O操作过多,影响算法性能,为此,进一步提出了一种混合并行共享决策树挖掘算法(HPSDT)。该算法采用混合数据结构,在计算分裂指标阶段使用属性表结构,在分裂阶段采用数据记录结构。数据分析表明,HPSDT算法简化了分裂过程,其I/O操作是PSDT的0.34左右。实验结果表明,PSDT和HPSDT都具有良好的并行性和扩展性;HPSDT比PSDT性能更好,并且随着数据集的增大,HPSDT的优越性更加明显。     

一种基于压缩矩阵的Apriori算法改进研究

针对已有基于矩阵的Apriori算法存在的问题,提出了一种改进的基于压缩矩阵的Apriori算法。算法进行了以下方面的改进:增加了两个数组,分别用于记录矩阵行与列中1的个数,使得算法在压缩矩阵时减少了扫描矩阵的次数;在压缩矩阵中,通过增加删除不能连接的项集和非频繁的项集的操作,使得矩阵压缩得更小,提高了空间效率;改变了删除事务列的条件和算法结束的条件,以减少挖掘结果的误差和算法循环的次数。算法性能分析和实验分析证明,改进后的算法能有效地挖掘频繁项集,并且比现有的算法具有更高的计算效率。     

一种基于关系矩阵的决策表正域约简算法

研究了粗糙集属性约简问题,引入等价关系矩阵的诱导矩阵和矩阵的λ-截矩阵等概念来计算决策表的上、下近似集,进而给出基于关系矩阵的决策表正域求解方法,并从理论上证明了该方法的正确性。提出了粗糙集属性核的启发式约简,并用该方法计算最小约简,在属性动态增加时,用矩阵快速更新的方法来改变属性等价关系矩阵,可以快速地计算属性变化后的正域。最后,通过实例分析说明了属性约简的具体操作方法和算法的有效可行性。     

异构云平台性能监控与分析研究

云计算是近年来兴起的一种新型的计算和服务模式,它采用多租户策略和按需付费计算模型,弹性地向用户提供看似无限的计算和存储资源。当前,云计算已经成为互联网环境下新型计算模式研究的焦点和热点。但是,云计算刚刚处于起步阶段,还没有形成统一的、公认的云计算标准。如何比较和评价多个不同公司、不同类型云平台的性能,为用户选择云平台提供依据,成为现在云计算性能评估的一个迫切需要解决的问题。针对以上问题,设计并构建了跨云平台的性能监控系统,该系统根据用户性能需求定义为多种云平台提供实时性能数据监控,进行跨云平台的性能比较分析,并且图形化地展示给用户。     

基于不可追踪模型的轻量级RFID认证协议

在Ha等提出的基于Hash函数的低成本RFID认证协议中, 敌手捕获 标签和读卡器之间传送的信息后,就可以实现跟踪攻击。在分析Ha等提出的低成本RFID认证协议的基础上,设计出了 效率更高的追踪攻击算法。Ha等提出的低成本RFID认证协议易于遭受追踪攻击,敌手可以从低位到高位,逐个比特位地猜测出合法的标签密钥的比特位,针对这一缺点提出了可以抵抗追踪攻击的改进协议,并用不可追踪模型形式化证明了该协议不可追踪的鲁棒性。     

基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法

针对现有相容粒度空间模型中网格点提取只考虑空间位置而忽略图像纹理特征的随机性、模糊性、关联性等不确定性的问题,提出一种基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法。首先,在CIELab颜色空间上构建相容粒度空间模型的对象集;其次,用云模型提取每层的网格点,进而构建基于云模型网格点的相容粒度空间模型;然后,提出基于云模型和相容粒的彩色图像检索的相似性度量;最后,用Corel图像库中的图像作为测试图像库进行仿真实验。结果表明,该方法有效地提高了图像的检索效率。     

基于属性加密的气象云数据访问控制策略研究

随着气象业务水平的不断提高,气象数据的云存储和即时共享问题也日益突出。针对云计算环境下气象数据存储与共享面临的身份认证和访问控制问题,提出了一种基于多方授权的属性加密的访问控制模型。该模型采用一种适合云环境下大数据的属性加密方案,解决了气象部门用户多类性情况下的资料细粒度访问控制问题,同时引入全局ID概念和多方授权机制,解决了不同机构用户在气象部门各资料存储机构间的访问权限问题。系统具有较高的安全性和良好的实用价值。     

Special Issue on the pervasive nature of HPC (PN-HPC)

This special issue on the Pervasive Nature of HPC (PN-HPC) collects an extension of the most valuable works presented at the sixth Workshop on Models, Algorithms and Methodologies for Hybrid Parallelism in New HPC Systems (MAMHYP-22), held in Gdansk (Poland) in September 2022, jointly with the 14th conference on Parallel Processing and Applied Mathematics (PPAM-22). New original papers related to the workshop themes are also included. The final aim is to provide a glimpse of the current state of knowledge related to the development of efficient methodologies and algorithms for HPC systems with multiple forms of parallelism.     

Dynamic steering of HPC scientific workflows: A survey

The field of scientific workflow management systems has grown significantly as applications start using them successfully. In 2007, several active researchers in scientific workflow developments presented the challenges for the state of the art in workflow technologies at that time. Many issues have been addressed, but one of them named ‘dynamic workflows and user steering’ remains with many open problems despite the contributions presented in the recent years. This article surveys the early and current efforts in this topic and proposes a taxonomy to identify the main concepts related to addressing issues in dynamic steering of high performance computing (HPC) in scientific workflows. The main concepts are related to putting the human-in-the-loop of the workflow lifecycle, involving user support in real-time monitoring, notification, analysis and interference by adapting the workflow execution at runtime.     

Cost-oriented proactive fault tolerance approach to high performance computing (HPC) in the cloud

Cloud computing offers new computing paradigms, capacity and flexible solutions to high performance computing (HPC) applications. For example, Hardware as a Service (HaaS) allows users to provide a large number of virtual machines (VMs) for computation-intensive applications using the HaaS model. Due to the large number of VMs and electronic components in HPC system in the cloud, any fault during the execution would result in re-running the applications, which will cost time, money and energy. In this paper we presented a proactive fault tolerance (FT) approach to HPC systems in the cloud to reduce the wall-clock execution time and dollar cost in the presence of faults. We also developed a generic FT algorithm for HPC systems in the cloud. Our algorithm does not rely on a spare node prior to prediction of a failure. We also developed a cost model for executing computation-intensive applications on HPC systems in the cloud. We analysed the dollar cost of provisioning spare nodes and checkpointing FT to assess the value of our approach. Our experimental results obtained from a real cloud execution environment show that the wall-clock execution time and cost of running computation-intensive applications in cloud can be reduced by as much as 30%. The frequency of checkpointing of computation-intensive applications can be reduced up to 50% with our FT approach for HPC in the cloud compared with current FT approaches.     

云计算与云安全

本文主要从云计算的定义、特点以及所面临的问题引入到云安全,讨论了云安全的概念、核心技术以及重点解决的问题。     

基于云的计算机取证系统研究

云计算是目前最流行的互联网计算模式,它具有弹性计算、资源虚拟化、按需服务等特点。在云计算的环境中,云计算中心直接提供由基础设施、平台、应用等组成的各种服务,用户不再拥有自己的基础设施、软件和数据,而是共享整个云基础架构。这种方式直接影响了云计算环境的安全性和可用性,给云计算带来了巨大的隐患。在分析和研究云计算环境下的安全缺陷和安全威胁的前提下,提出了一种基于云的计算机取证系统的设计方案———利用计算机取证技术解决云计算环境的安全问题,同时利用云计算技术和超算技术满足传统取证对高性能计算的需求。     

基于云计算的旅游气象服务研究

云计算是在分布式计算、并行计算、网格计算的基础上提出的一种新型计算模型。它提供了可靠安全的数据存储、强大的计算能力和方便快捷的五联网服务。云计算将给IT行业带来重大的变革,同样将对旅游产业信息化产生深远影响。本文介绍了云计算的相关概念并指出了云计算的主要技术特点,最后重点提出了云计算在旅游景区气象预测的应用。     

Environment-conscious scheduling of HPC applications on distributed Cloud-oriented data centers

The use of High Performance Computing (HPC) in commercial and consumer IT applications is becoming popular. HPC users need the ability to gain rapid and scalable access to high-end computing capabilities. Cloud computing promises to deliver such a computing infrastructure using data centers so that HPC users can access applications and data from a Cloud anywhere in the world on demand and pay based on what they use. However, the growing demand drastically increases the energy consumption of data centers, which has become a critical issue. High energy consumption not only translates to high energy cost which will reduce the profit margin of Cloud providers, but also high carbon emissions which are not environmentally sustainable. Hence, there is an urgent need for energy-efficient solutions that can address the high increase in the energy consumption from the perspective of not only the Cloud provider, but also from the environment. To address this issue, we propose near-optimal scheduling policies that exploit heterogeneity across multiple data centers for a Cloud provider. We consider a number of energy efficiency factors (such as energy cost, carbon emission rate, workload, and CPU power efficiency) which change across different data centers depending on their location, architectural design, and management system. Our carbon/energy based scheduling policies are able to achieve on average up to 25% of energy savings in comparison to profit based scheduling policies leading to higher profit and less carbon emissions.     

关于云计算的几点思考

云计算是以虚拟化技术为基础,以网络为载体提供基础架构、平台、软件等服务为形式,整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式。云计算技术的出现使得人们可以直接通过网络应用获取软件和计算能力,这一新的模式将会给传统的IT产业带来一场巨大的变革,云计算正在成为一种发展趋势。本文就云计算的发展前景和存在的风险谈几点思考。     

曙光高性能计算机在数值预报模式中的应用

文中首先介绍了中国气象局武汉暴雨研究所高性能计算机应用现状和目前的模式业务系统,针对气象预报模式精细化对计算能力的更高需求,中国气象局武汉暴雨研究所采用曙光高性能计算机集群对原有集群系统进行升级,升级后的计算节点CPU可提供11.40 TFlops的双精浮点计算能力;其次,讨论了升级后的高性能计算机几个关键技术的现状并对未来进行展望;最后以WRF模式为例,对升级后的高性能计算机的性能进行了分析,得到了较好的加速比。结果表明：新升级的集群系统将大大节省区域高分辨数值预报模式运算时间,有助于提高科研成果的转化效率。     

云存储安全网关关键技术研究

云存储安全网关能够提供安全、高效的数据存储备份服务,克服传统存储备份服务的不足。阐述了云存储网关的研究现状。总结了现有云存储网关研究相关的一些关键技术,其中包括多租户下的数据隔离和隐私保护,访问性能优化和重复数据删除技术,数据访问管理技术和透明加密技术。最后,总结全文并指出云存储网关未来的研究方向。