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可信固态硬盘_大数据安全的新基础

可信固态硬盘_大数据安全的新基础

  • 2021-06-26
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目标成本值最优的物联网WSS蠕虫抑制算法

物联网无线服务系统(wireless service system,WSS)是以通用的协议标准实现人与物、物与物 连的实时网络交互系统.该系统在设备中嵌入无线传感器节点以实现数据上传和决策下发,但传感器 点的同构性特点使得蠕虫传播问题日益严重.为此,在对现有蠕虫传播的流行病模型进行分类并总结各类模型特点的基础上,首先提出了具有睡眠状态和隔离状态的流行病模型,定义了系统中节点的状态 转换关系;其次,依据节点的射频通信距离。确定了具有实际传染能力的感染节点数量及范围;再次,引 入蠕虫与无线服务系统的目标成本函数,给出了基于目标成本值的完全信息动态微分博弈模型;然后, 证明了该博弈存在鞍点策略,利用状态变量、协状态变量和汉密尔顿函数求解鞍点策略并设计了保证目 标成本值最优的防御策略算法;最后,仿真实现本算法与2种蠕虫防御策略算法,通过各状态节点的变 化特点及目标成本值的对比实验进行性能评估.实验结果表明:基于改进流行病模型的最优防御算法在 抑制无线服务系统蠕虫传播方面有明显优势.

  • 2021-06-26
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物联网监测拓扑可靠性设计与优化分析

物联网结合各种主干传输很适合远程实时监测,但随着监测范围的不断扩大与应用的不断普及,监测系 统中断所造成的代价和影响与日俱增.系统的拓扑可靠性是保障远程监测系统可靠的一个重要方面,以三江源大面 积物联网远程生态监测中需要设立监测区域的实际需求为背景,提出了一种基于均匀分簇的可扩展的模块化传感 器节点部署方法,对设置传感器的拓扑结构层数、监测面积和监测节点数等参数的相互关系给出了量化的计算公 式,针对不稳定的信息传输环境给出了保障监测区域和远程主干拓扑可靠性的有效机制及量化分析方法,在此基础 上,重点给出了关键传输节点(簇头节点和协调器)拓扑可靠性的动态优化策略.理论分析和仿真结果表明:该机制具 有数据融合均匀、有效节能和灵活可扩展等特点,对提高物联网远程监测的可靠性有显著效果;同时,所得出的相关 理论对诸如农业、牧业和林业等相关行业的偏远大面积物联网远程实时监测的拓扑可靠性保障具有重要的理论和 实际应用参考价值.

  • 2021-06-25
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大数据管理系统的历史、现状与未来-

大数据 管理技术正在 经历 以 软件为 中 心 到 以 数据为 中 心 的计 算平 台 的 变 迁, 传统的 关 系 型 数据库管理 系 统无法满 足现在 以 数据为 中 心 的 大数据 管理的 需 求, 设计新型 大数据 管理 系 统迫在眉 睫. 首先回顾 了 数据管理技术 的 发展历 史; 之后 , 从大数据管理的 存储|数据模型 、 计算模式 、 查询 引 擎等方 面分析了大数据管理系 统 的现状,指出 目 前大数据管 痤 系 统具有模块化和松搞合的特 点, 弁进一 步介绍 了 大数据管理 系 统应 具备的数据特征、系統特征和应 用 特征,指出大数据管理 系 统技术还在 快速进化之 中, 预测未来的大数据管理 系统应 具备# 数据模型 并存 、 多计算模式融合 、可伸缩调整、新硬件攀动 、 自适应调 优等特点 .

  • 2021-06-25
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关于能源工业互联网安全的思考

工业互联网是发展驱动力 工业互联网的实践 能源转型革命下能源互联网发展 新基建下能源互联网形态 能源互联网建设基础是网络 能源互联网建设核心数据 能源互联网建设重点是安全 能源互联网数据安全是重中之重 加强能源互联网安全体系建设 能源互联网安全体系顶层设计 能源互联网安全架构 能源互联网安全的要素 能源互联网信息流安全国产化替代

  • 2021-06-24
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EasiSHA_一种软硬件协同的物联网可重塑终端架构

出了一种软硬件协同的物联网可重塑终端架构EasiSHA,采用以可重塑计算部件为核心的 终端体系结构,能够针对应用需求动态调整软硬件资源配置,在提供较高通用性的同时能够有效降低终 端的硬件冗余度.提出了一种软硬件任务调度机制,根据物联网应用运行时所需终端的性能指标,实时 动态改变计算任务的执行方式,在终端性能满足应用需求的前提下优化终端整体功耗.提出了一种计算 任务复用机制,采用软硬件协同的方式实现应用程序与标准计算任务之间的松耦合,减小应用程序与计 收稿日期:2012—07—25;修回日期:2012-09 11 基金项目:国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2011CB302803);中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA06010403);国家自 然科学基金项目(61003293);北京市自然科学基金项目(4112054);江苏省自然科学基金重点研究专项项目(BK2011007);国家科 技重大专项项目(2010ZX03006—006) 通信作者:李栋(1idong@ict.ac.cn) 万方数据 960 计算机研究与发展2014,51(5) 算任务之间的关联度,并结合云端任务共享机制实现任务的可复用性,能够有效优化物联网应用的开发 速度和成本.

  • 2021-06-24
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大数据合作资产的多元创新模式_齐佳音

互联网时代数据成为第五大生产要素,大数据合作资产成为解码数字经济创新逻辑的新型资产。本文采用扎根理论与网络志相结合的研究方法,以影响者营销这一新型营销模式为研究对象,从技术实践论视角探讨消费者主导型大数据合作资产创新的一阶效应与二阶效应。在此基础上,提出大数据合作资产的多元组合创新模式,即突变性创新、适应性创新和复制性创新的多元组合,剖析了多元创新模式中的长期与短期、回报与风险、合作与竞争等问题。研究结论扩展和深化了既有大数据合作资产适应性创新理论,对企业大数据合作资产创新实践具有启示意义。

  • 2021-06-24
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Xen基础架构安全性分析

Xen 是一个基于Hypervisor 和虚拟化的开源虚拟机监视器,由剑桥大学的lan Pratt 教授领导发起 Xen Hypervisor,运行在硬件层之上的“元”操作系统,用于协调硬件资源(CPU、内存)、各虚拟机之间进行环境隔离; Domain 0,一个运行上Hyerpvisro上修改过Linux Kernel的独特虚拟机,控制硬件IO资源,与Domain U交互。 Domain U 运行在Hypervisor上的虚拟机,分为PV和HVM

  • 2021-06-24
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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