INTER-VMM:融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型

低能量消耗与物理资源的充分利用是绿色云数据中心构造的两个主要目标,需要采用虚拟机迁移模型来完成优化,为此提出了融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型INTER-VMM（Interrelation approach in virtual machine migration）。INTER-VMM设计了云数据中心的基于多维物理资源约束的能量消耗模型,是一种将主机负载检测、虚拟机选择及放置结合起来考虑的虚拟机迁移策略。在虚拟机选择中采用HPS（High CPU utilization selection）选择法,选择超负载物理主机上CPU利用率最高的一个虚拟机,让其进入候选迁移虚拟机列表中。在虚拟机放置中采用空间感知分配（Space aware placement, SAP）放置法,考虑了充分利用物理主机空余空间使用效率的方法。仿真结果表明,INTER-VMM比近几年来常见的虚拟机迁移策略具有更好的性能指标,对云服务提供商具有很好的参考价值。     

基于改进的花授粉算法的虚拟机分配策略

构造绿色云数据中心的两个主要目标是低能量消耗与物理资源利用效率的充分利用,为此需要采用虚拟机分配策略来完成优化。本文提出了基于改进花授粉算法的虚拟机分配策略（Flower pollination algorithm based virtual machine allocation, FPA-VMA）。FPA-VMA中一朵花或一个配子就对应于虚拟机映射到物理主机分配优化问题中的一个解;并且描述了云数据中心云客户端的资源请求模型和多维物理资源的能量消耗模型。FPA-VMA在花授粉的动态切换概率阶段的策略可以平衡全局最优解搜索和局部最优解搜索之间的切换,同时改善资源分配的全局收敛能力。真实的虚拟机数据的访问测试结果标明：FPA-VMA比常见的虚拟机分配优化策略有更低的能量消耗和更高的物理资源利用效率。     

虚拟机迁移中一种新的物理主机异常状态检测算法

提出了一种新的物理主机异常状态检测算法PHSDA(Physical host status anomalous detection algorithm)。PHSDA算法包括两个阶段;在超负载检测中,采用一种迭代权重线性回归方法来预测物理资源的使用效率情况;在低负载检测中,利用多维物理资源的均方根来确定其资源使用阈值下限,避免异常状态的物理主机数量的增加; PHSDA检测算法配合迁移过程中后续的虚拟机选择策略和虚拟机放置策略,就可以形成一个全新的虚拟机迁移模型PHSDA-MMT-BFD。以CloudSim模拟器作为PHSDA的仿真环境。经PHSDA策略优化过后的新虚拟机迁移实验表明：比近几年的BenchMark迁移模型比较起来,可以很好的降低云数据中心的能量消耗,虚拟机迁移次数减少,云服务质量明显提高。     

基于历史数据分析的容器云安全风险评估方法

容器云受到风险攻击会影响运维性能,无法有效保护内部存储的隐私数据安全。为了准确判断风险攻击类型,最大程度保证用户隐私数据安全,提出基于历史数据分析的容器云安全风险评估方法。根据云计算安全标准,对容器云风险等级进行分类;利用粗糙集算法挖掘容器云历史数据中的风险因素,获得风险因素归约集合;根据容器云的运行特点,通过德尔菲方法和决策隶属度矩阵计算安全风险权重。根据各风险间存在关联性,整合整体风险评估值,实现容器云安全风险评估。实验结果表明,该方法可以有效评估容器云安全风险,且评估结果较为准确,为用户保证隐私数据安全提供参考。     

基于粒子群算法的移动边缘计算任务分配方法

为提高移动终端任务分配效率,降低计算能量损耗,提出基于粒子群算法的移动边缘计算任务分配方法。通过构建异构网络获取完整的需要分配的任务,明确任务分配时所需的特定条件,即分配消耗和时延等。将分配任务转化成寻找分配结果的最优解,构建最优解模型,利用粒子群算法对模型实施求解,经过不断迭代和更新,生成最优边缘计算任务的分配结果。实验结果表明,粒子群方法在分配任务数量为20~100之间时计算时间在1 s~3.3 s;当任务数量为100时,本文方法能耗仅为4107 J;粒子群方法在任务达到率达到100%时,其时延仅为12.5 ms;其任务分配计算时间短、能量消耗小和数据传输的时延短,能较好地满足实际应用需要。     

可信赖云计算的通信终端攻击行为识别算法

木马植入等恶意攻击行为给通信终端带来了严重威胁,为此,提出一种可信赖云计算下的通信终端攻击行为识别算法。利用数据采集模块获取通信终端镜像的数据流,通过可信性验证机制将可信任链扩展到云计算环境的虚拟机管理器和通信终端,检测通信终端运行环境的可信性后,攻击行为识别模块采用贝叶斯算法判断数据流是否包含攻击行为,并通过计算攻击行为数据的最大后验概率判断攻击行为所属类别,并将检测结果反映给管理模块,结合速率限制模块限制含有攻击行为的数据流,直到通信终端所受攻击行为结束。实验结果表明：该算法加入可信性动态验证机制能有效提升通信终端访问安全性,并能保证数据在通信终端遭受攻击行为时的顺利传输;不同程度干扰环境下的通信终端攻击行为识别平均绝对百分误差始终低于0.25%。     

基于混合式非结构化对等网络的桌面网格平台

利用非结构化对等网络的可扩展性与非集中性的特点,设计与实现了一个基于混合式非结构化对等网络的桌面网格平台UDGP(Unstructured P2P Desktop Grid Platform).UDGP平台中的节点角色分为工作机对等实体、管理机对等实体、应用程序对等实体,共同的协同与合作完成并行分布式计算.利用了一个通用的混合式对等网络通信库JXTA,JXTA框架方便了对等实体直接或间接的通信,保证了对等实体组的自组织特性与安全性.构建了平台的测试环境,以生物多序列比对作为案例程序,实验结果表明UDGP平台的加速比与计算时间比同类系统性能较好,具有稳健性、高效性与可扩展性的特点.     

基于线性回归与最小二乘法的物理主机状态异常检测方法

提出一种基于线性回归与最小二乘法的物理主机状态异常检测方法EPADA（Efficient Physical host status Anomalous Detection Approach）。EPADA可以预测出所有物理主机在将来一段时间内的资源使用率情况,在实体迁移过程中被用来判断物理主机是超负载或低负载。当某个主机超负载时,则将一些虚拟机迁移到其他主机上以减少SLA违规率。当某个主机低负载时,该主机切换到睡眠状态以减少能量消耗。EPADA物理主机状态异常检测方法通过CloudSim来实现和仿真,仿真结果表明了EPADA的良好性能。     

基于萤火虫群优化的虚拟机放置方法

利用虚拟机放置策略对云数据中心的物理资源利用效率进行优化十分必要。提出了基于萤火虫群优化的虚拟机放置（glowworm swarm optimization based VM placement,Gso-wmp）方法。GSO-VMP方法将物理主机的处理器使用效率表示为荧光素值，当一个虚拟机被放置到物理主机上时，该物理主机的荧光素值都要进行更新；能够在局部径向范围内搜索到更多的可用物理主机，完成虚拟机放置，减少了虚拟机的迁移次数，从而间接地节省了物理主机的能量消耗。使用CloudSim作为GSO-VMP的仿真环境进行仿真，实验结果表明，GSO-VMP方法使得云数据中心的能耗降低、多维物理资源利用率提高。     

基于子模式的人脸局部遮挡智能识别方法

为了提升局部遮挡情况下人脸的识别效率和精度，提出一种基于子模式的人脸局部遮挡智能识别方法。利用自适应小波变换方法多尺度分解人脸图像，基于此，引入小波模极大值算法和Canny算子，有效提取图像边缘特征；引入局部方向纹理模式算子，经过计算获取各个子模式特征值，同时采用边缘返回值确定计算人脸图像纹理特征时的权重分配，将梯度和纹理信息进行融合，实现人脸局部遮挡智能识别。实验结果表明，所提方法的遮挡人脸误识率始终低于0.2%,当遮挡率为25%时，所提方法的人脸识别率仍可达94%,可以为人脸识别的深入研究提供依据。