一种新型的分布式隐私保护计算模型及其应用

针对分布式数据共享及计算中的隐私保护问题,提出了一种适用于大规模分布式环境的隐私保护计算模型（PPCMLS）,该模型的核心为隐私安全模块,其将计算划分为本地计算和全局计算.通过综合运用同态加密、安全点积协议、数据随机扰乱算法等多种安全技术,在实现了多个节点在一个互不信任的分布式环境下合作计算的同时,任何节点无法获取其他节点的隐私信息及敏感中间计算结果.据此,又给出了基于该模型的分布式隐私保护方差计算、分布式隐私保护数据聚类算法.安全及动态性分析结果表明,该模型及其应用算法既可保证隐私数据的安全性,又避免了繁琐的一对多的交互加密过程,并在节点变化时,恢复计算仅涉及到变化的节点和构成隐私安全模块的3个节点,从而满足了大规模分布式环境所要求的高效性和良好的动态适应性.     

网格中多副本数据的后向预测调度算法

针对网格环境下追求最快响应时间的多副本数据检索应用,提出了一种调度算法,该算法考虑了数据副本分布状况对负载均衡的影响.在被检索数据的多个子集分布在网格中多个节点,并且以数据子集为单位存在不定数目的副本情况下,给出了一种估算存放副本的网格节点动态负载和延时的方法.基于估算出的这些参数,算法根据对响应时间的计算和对后向任务的预测将任务分配到网格节点.后向预测考虑了网格节点被选中访问其上各个副本的可能性.最后通过仿真程序分析了该算法的性能.     

网格负载均衡策略及其蚁群优化算法

以重庆大学CampusGrid建设和加入ChinaGrid的发展规划为背景,研究了多网格环境中出现共用节点(即同时为多个网格系统服务的节点)时资源利用率下降问题,并针对该问题提出了以提高资源利用率为优化目标的负载均衡算法。主要分为问题模型建立、算法设计、以及实验评估3个部分。提出的算法能较好解决该问题,并考虑了网络通信开销对算法执行效果的影响。实验表明,提出的算法能有效防止网格中出现共用节点时资源利用率的下降,并对网格动态变化的特性具有较强的适应能力。     

制造网格中基于节点行为信任的访问控制模型研究

为了给协同制造网格节点之间的资源访问和共享的交互行为提供信任度量,提出一种制造网格环境下基于节点行为信任的访问控制模型.将制造网格节点的关系划分为管理域内信任关系和管理域间信任关系,给出制造网格节点之间交互行为的信任关系描述和定义,以及节点间交互行为的信任度公式表达和计算方法,通过计算将制造网格中节点交互的信任情况反映到交互行为中.实验结果表明,该模型在一定程度上可有效用于解决制造网格环境中自私节点的动态性和不确定性带来的安全问题.     

基于信息差分保护的邻域推荐方法

为了减少推荐系统在挖掘用户行为大数据时隐私泄漏事件的发生,将差分隐私保护与协同过滤推荐算法结合,构建了一个差分隐私保护模型.采用一种引入偏置项优化的邻域的协同过滤模型,通过对该推荐模型计算过程中的平均值计算、偏置项计算、邻居选择、相似度计算等多环节设计,给出了一种基于差分隐私保护的邻域推荐算法.将平均值预测(IA)、基本的基于邻域推荐算法(BasicKNN)、带偏置项的基于邻域推荐算法(BiasedKNN)、隐私保护预处理邻域推荐算法(PPKNN)进行了试验对比.结果表明,文中提出的差分隐私保护协同过滤算法能够在保证差分隐私保护的前提下取得较好推荐准确度,且在略牺牲隐私保护效果的情况下,可获得更好的推荐效果.     

信息网格环境下的综合信任度评价模型

网格环境下的实体动态变化使得在实体的可靠运行与资源合理使用方面存在安全隐患,为了解决在动态网格环境下的安全问题,该文针对网格环境的动态特性,提出了一种评价动态实体信任度的模型。在给出了信任机制的几个主要概念的基础上,利用直接信任度、间接信任度、综合信任度构建了综合信任度评价模型(STDEM),并具体量化了各种信任度的评价参数,为网格系统中节点的可信性提供了一种评价方案。通过仿真实验对STDEM模型的相关参数进行了分析,并将综合信任度评价模型应用到了具体的数据网格系统中,验证了模型的有效性。     

物联网环境下基于身份匿签密的认证方法研究

针对节点访问中身份隐私和数据安全问题,提出一种适用于物联网环境下简单、高效的身份隐藏认证方法。结合双线性映射算法和基于身份匿签密(IBHigncryption)进行构造,利用用户口令和智能卡完成与传感器节点的双重身份认证和会话密钥协商,实现双方安全通信并确保只有合法终端用户才能获取节点收集的实时数据。提出的方法在随机预言模型下可证明语义安全,提供身份隐藏、随机值泄露保护和可否认性等安全特性,与现有同类研究相比,明显降低了传感器节点的计算量和通信量,能更好地满足物联网应用需求。     

一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后，结合网格计算环境的特点, 讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题，并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究，并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.     

MDPA:基于MCL的社会网络差分隐私数据发布算法

社会网络数据发布的隐私保护是为了确保数据集中隐私信息的安全.针对社会网络数据发布所面临的隐私保护问题,引入严格的差分隐私保护模型,设计了一种基于马尔科夫算法(Markov cluster algorithm,MCL)并且满足ε-差分隐私的社会网络差分隐私数据发布方法.设计实现了满足ε-差分隐私(MCL differential privacy algorithm,MDPA)算法,以Si为抽样频率,对网络边权重添加满足ε的隐私保护预算,服从拉普拉斯分布的噪声.真实数据集上的实验结果表明,MDPA算法满足用户在社会网络中的差分隐私要求,并提高了数据效用性.     

分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘算法

隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究方向,其目的是要在不精确访问真实原始数据的条件下,得到准确的模型和分析结果.为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,研究了一种基于向量点积的分布式关联规则挖掘算法.此算法在分布式环境下,利用保持隐私数据挖掘的基本方法和安全两方计算协议,可以在不泄露任何隐私的基础上有效地对垂直型数据分布进行挖掘.     

基于数据网格的数字图书馆

数字图书馆和网格技术是两种重要技术,开发基于网格技术的数字图书馆,可以促进数字图书馆的新发展。介绍了网格技术中的有关概念,阐述了将网格技术引入数字图书馆是数字图书馆发展的必然趋势,提出了把数据网格应用于数字图书馆资源数据库的结构模型及其实现的一些关键技术。     

利用LSF调度程序的插件机制在Gfarm上实现Data aware调度

利用LSF调度程序的插件机制实现了一个可嵌入的调度模块, 该模块实现了对Gfarm作业的Data aware调度和对Gfarm系统文件副本的管理. 由于使用了插件技术, 调度模块易于实现和扩充, 且可以和系统中其他调度策略协同工作.     

基于OLAP的副本选择体系结构OLAPRES

针对当前副本选择算法处理时间随副本个数增加而急剧增加的问题, 提出一种基于OLAP技术的副本选择体系结构OLAPRES, 利用OLAP技术中的数据预处理和快速查询功能, 使大量副本中的快速选择成为可能并描述了基于OLAPRES副本选择的工作流程.     

极限事务处理技术初探

极限事务处理是在廉价的、标准化的硬件和软件平台上,基于分布式系统架构来实现大容量、业务关键型的事务处理应用,本文对两种发展中的极限事务处理技术进行了探讨。     

MAPINFO下矢量数据栅格化程序设计方法

论述了在mapinfo下将矢量数据转换为栅格数据的原理和开发方法，给出了部分程序的设计思路及实例分析。     

数据网格环境下基于语义的处理机制

为了克服现有数据网格体系中对数据源支持的不足,提出了一种基于语义的数据网格处理机制;给出了在OGSA和OGSA-DAI数据网格体系结构上支持基于语义的数据处理系统总体结构,包括利用基于本体的语义来封装各个异质数据源;通过Mediator-Wrapper结构实现了对各种异质数据源的支持,并构建虚拟数据源VDS来支持OGSA-DAI接口标准.讨论了基于语义的数据访问机制:利用语义知识扩展XML查询语言实现语义层次的数据访问能力;设计了新型的网格通信语言支持各结点在知识层面进行合作与协调.     

一种基于访问趋势的数据网格动态副本创建策略

当前的副本创建策略在选取热点数据时往往没有对访问突变做出反应, 造成副本频繁创建和删除的网格动荡. 针对上述情况, 本文引入文件访问趋势的概念, 提出一种基于访问趋势的数据网格动态副本创建策略(ADRS), ADRS根据历史数据访问情况计算出文件的访问趋势, 然后根据文件的访问趋势决定数据副本的创建和删除. 仿真结果表明, 在随机访问模式下, 对比最近访问最大权重算法(LALW), ADRS能有效地降低数据副本的创建次数, 提高网格副本利用率并且在节点空间有限的情况下不会影响网格的效率     

Data Exchange in Grid Workflow

In existing web services-based workflow, data exchanging across the web services is centralized, the workflow engine intermediates at each step of the application sequence. However, many grid applications, especially data intensive scientific applications, require exchanging large amount of data across the grid services. Having a central workflow engine relay the data between the services would resu＇lts in a bottleneck in these cases. This paper proposes a data exchange model for individual grid workflow and multiworkflows composition respectively. The model enables direct communication for large amounts of data between two grid services. To enable data to exchange among multiple workflows, the bridge data service is used.     

一种新型的数据网格动态副本策略

许多科学实验和工程应用会产生TB或PB级的数据.这样庞大的数据体需要分布在世界不同地点的众多计算资源协同处理,高性能网格为使这些数据高效传送到地理上不同的位置提供了理想的手段.当用户频繁的访问大量远程数据时,动态副本可以有效地减少网格中的带宽消耗和访问延迟.在多层数据网格架构基础上提出了一种新型的动态副本策略:快速瀑布模型算法.Op-torSi m仿真器也被修改用以适应这种新型的策略.仿真结果表明,在随机访问模式下,对比FastSpread,LRU和Economy-Zipf ,快速瀑布策略能有效地减少平均数据访问时间,并且其优势随着用户提交作业数量的增加而增大.     

一个面向数据密集型应用程序的网格工作流调度方案

采用网格工作流调度和数据感知调度相结合的方法,提出一个面向数据密集型应用的网格工作流调度方案.在CSF4网格元调度程序中以调度插件的形式实现了该方案,并且保证两个调度插件之间能够协同工作.实验结果表明,该方案能有效解决数据密集型网格工作流作业的调度问题,并且进一步完善了CSF4多调度插件协同工作机制.