检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2011年第7期32卷 103-113页

作者：饶翔王怀民蔡华周琦孙廷韬史殿习尹刚国防科学技术大学计算机学院湖南长沙410073 阿里巴巴云计算公司计算平台浙江杭州310023

提出了一种基于时间序列相似度的日志特征提取方法,通过将噪声采样信息按照特定类型标识建模为时间序列,使用Haar小波变换提取序列特征,基于跳表构造噪声模板库。目标日志时间序列通过与噪声模板进行相似度比较来确定其是否为噪声日志... 详细信息

提出了一种基于时间序列相似度的日志特征提取方法,通过将噪声采样信息按照特定类型标识建模为时间序列,使用Haar小波变换提取序列特征,基于跳表构造噪声模板库。目标日志时间序列通过与噪声模板进行相似度比较来确定其是否为噪声日志。基于真实云计算平台的实验表明,提出的方法能够有效提高故障特征的有效性。

关键词：事件日志时间序列相似度噪声过滤跳表云计算系统

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云计算系统虚拟设备的模糊测试技术研究

云计算系统虚拟设备的模糊测试技术研究

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作者：向浩中国科学院大学

学位级别：硕士

随着全球云计算市场份额的持续增长，作为云计算的基础，虚拟化技术得到了广泛的应用，同时，不可避免带来了很多安全问题，利用虚拟化平台漏洞进行攻击的恶意行为层出不穷。虚拟设备作为虚拟化平台的一个重要组成部分，是虚拟化平台安... 详细信息

随着全球云计算市场份额的持续增长，作为云计算的基础，虚拟化技术得到了广泛的应用，同时，不可避免带来了很多安全问题，利用虚拟化平台漏洞进行攻击的恶意行为层出不穷。虚拟设备作为虚拟化平台的一个重要组成部分，是虚拟化平台安全威胁的主要来源之一。本文针对KVM/QEMU虚拟化平台的虚拟设备，以模糊测试技术作为主要的技术路线，研究对虚拟设备进行自动化测试的方法。本文考虑到虚拟化设备多状态、多接口、多种类的特点，针对现有的测试方法在设备初始化、设备测试用例生成、测试用例的重放三个方面的不足，提出了一种有效的、大规模的、可感知目标的模糊测试框架。论文主要工作包含以下几个方面:　　(1)调研当前各种虚拟设备的测试方法，对比分析当前虚拟设备测试方法的优劣势。　　(2)针对KVM/QEMU虚拟化平台的虚拟设备，本文提出了一种有效的、大规模的、可感知目标的模糊测试框架。该框架主要实现1）感知目标设备，实现测试用例自动生成;2）在不启动操作系统的情况下，有效且快速实现设备状态的初始化;3）构造模糊测试执行引擎，自动重放测试用例。　　(3)设计并实现了一个模糊测试系统—Kuzzer@VARAS，将其部署到私有云平台的集群环境上多机并行测试，共发现5029个崩溃异常和1018个挂起异常，已验证12个虚拟设备安全漏洞，其中包含10个1day漏洞和2个0day漏洞。同时，测试框架具备自动生成POC的能力，依据已发现的设备漏洞的PoC代码，可进一步实现漏洞利用。　　实验结果表明，本文提出的云计算系统虚拟设备的模糊测试框架能有效的对基于KVM/QEMU开发的云平台进行安全漏洞的检测，从而帮助服务提供者及时防御或消除潜在的威胁，避免或降低不必要的损失。

关键词：云计算系统虚拟设备模糊测试信息安全

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云计算系统中能量有效的数据摆放算法和节点调度策略

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现代电子技术 2015年第9期38卷 80-82页

作者：倪斌河南司法警官职业学院河南郑州45000

云计算系统中数据中心的能耗问题早已成为人们广泛关注的一个重点问题,从绿色节能角度分析如何对云计算平台中的各种节点进行调度、对云计算系统中有效能量数据进行摆放是非常关键的问题。目前已有的节点调度策略无法在云计算系统中获... 详细信息

云计算系统中数据中心的能耗问题早已成为人们广泛关注的一个重点问题,从绿色节能角度分析如何对云计算平台中的各种节点进行调度、对云计算系统中有效能量数据进行摆放是非常关键的问题。目前已有的节点调度策略无法在云计算系统中获得较好的节能功效,导致云计算中的数据摆放成为一个比较严重的问题。通过对云计算系统中能量有效数据摆放算法和节点调度策略进行分析,为增强数据摆放方法与节点调度的有效性奠定良好的基础。

关键词：云计算系统能量有效性数据摆放算法节点调度策略

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云计算系统多目标决策平台的设计与实现

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现代电子技术 2016年第14期39卷 28-31页

作者：薛慧君内蒙古电子信息职业技术学院内蒙古呼和浩特010070

采用传统层次分析方法在多目标决策过程中,决策者需要从大量的数据中挑选有效数据,增加了选择的风险性,容易受到不同变量间的干扰,导致无法获取有效的决策分析结果。因此,设计一种基于改进层次分析方法的云计算系统多目标决策平台,依据... 详细信息

采用传统层次分析方法在多目标决策过程中,决策者需要从大量的数据中挑选有效数据,增加了选择的风险性,容易受到不同变量间的干扰,导致无法获取有效的决策分析结果。因此,设计一种基于改进层次分析方法的云计算系统多目标决策平台,依据云计算系统结构,构建多目标决策平台,该决策平台包括数据库模块、辅助模型模块、方法模块以及用户接口模块,系统通过改进层次分析指标体系中的层次关系设置不同指标的权重;基于评价指标模型在方法库中采集点计分法以及改进层次分析方法等综合评估待选方案,实现云计算系统多目标决策方案的评价。实验结果表明,所设计平台具有较高的决策性能,可有效处理云计算系统中的海量数据,生成高质量的决策结果。

关键词：云计算系统多目标决策平台层次分析方法待选方案评价

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医疗联合体内基于云计算系统的脑卒中分级诊疗模式研究

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中国全科医学 2018年第4期21卷 462-464,470页

作者：杨晓光马力李娜王韬白波王晨首都医科大学附属北京天坛医院院办公室北京市100050 首都医科大学附属北京天坛医院全科医学科北京市100050 首都医科大学附属北京天坛医院信息中心北京市100050

建立和完善医疗联合体(医联体)内各医疗机构间信息共享平台,有助于加强医联体内各级医疗机构之间的协作,形成分级医疗、双向转诊、有序就医的新格局。本研究以慢性病中单病种致死、致残率较高的脑卒中为切入点,以北京天坛医院-丰台区医... 详细信息

建立和完善医疗联合体(医联体)内各医疗机构间信息共享平台,有助于加强医联体内各级医疗机构之间的协作,形成分级医疗、双向转诊、有序就医的新格局。本研究以慢性病中单病种致死、致残率较高的脑卒中为切入点,以北京天坛医院-丰台区医疗联合体为载体,整合疾病诊疗规范、质量管理及信息化管理的关键技术,开发脑卒中系统化干预医疗协同云计算系统,具有插件化和随选即用特点,实现信息共享、区域监测、协同会诊、远程预约等功能,由综合医院优势学科牵头,社区卫生服务中心、急救中心共同参与,构建脑卒中协同防治医联体模式。借此促进医联体内部医疗资源的纵向整合,形成有序衔接的分级诊疗服务体系和基于信息化手段的脑卒中分级诊疗模式,提高区域化的脑卒中诊治水平和基层诊疗能力,具有一定的社会效益和经济效益。

关键词：医疗联合体云计算系统卒中分级诊疗

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人工蜂群算法在云计算系统中的应用

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数学的实践与认识 2020年第24期50卷 275-284页

作者：倪中华商丘职业技术学院工程技术学院河南商丘476000

在云计算系统中,现有的研究工作无法解决服务器的故障率问题,并且没有提供故障恢复机制.针对云环境,提出了一种基于优先权的采用人工蜂群优化算法的资源分配与调度技术.首先,侦察蜂通过监视过去的资源利用率和所分配虚拟存储器的大小来... 详细信息

在云计算系统中,现有的研究工作无法解决服务器的故障率问题,并且没有提供故障恢复机制.针对云环境,提出了一种基于优先权的采用人工蜂群优化算法的资源分配与调度技术.首先,侦察蜂通过监视过去的资源利用率和所分配虚拟存储器的大小来预测服务器的工作负载和用户的资源需求.利用这个预测的工作负载,可以估计每个服务器的预期完成时间.然后根据期限和资源需求对请求资源的任务进行分类,再根据工作负载和预期完成时间对服务器进行分类,将每个任务分配给相应的服务器类别.最后该方法在Java的CloudSim环境中实现,并与现有技术在资源利用率、资源成功分配百分比、错过的截止日期百分比、服务器平均工作负载等方面进行了比较.

关键词：云计算系统人工蜂群算法资源分配虚拟机

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基于云计算系统的空闲能耗优化方法研究

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电子测量与仪器学报 2018年第9期32卷 94-101页

作者：郭金良方芳王伟王彬任福继合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室

针对云计算系统中空闲能耗和响应性能不可兼得的问题,提出一种空闲能耗优化管理方法,该方法在响应性能约束的条件下能够调节服务进程CPU使用率。首先,通过分析云计算系统能耗和CPU频率、CPU使用率的关系,定义了一种能够反映云计算系统... 详细信息

针对云计算系统中空闲能耗和响应性能不可兼得的问题,提出一种空闲能耗优化管理方法,该方法在响应性能约束的条件下能够调节服务进程CPU使用率。首先,通过分析云计算系统能耗和CPU频率、CPU使用率的关系,定义了一种能够反映云计算系统空闲能耗变化状况的服务活跃度概念,并且给出了数学表达式和对单个节点服务活跃度的极值分析;然后针对云计算系统的空闲能耗和响应性能问题,提出了基于最小服务活跃度调度的空闲能耗优化方法 MSLIE。实验结果表明,基于单节点服务活跃度的极值理论分析与实际测试相符合,并且在多节点上MSLIE方法相比ME3PC和MINMIN方法在保证响应性能的前提下有效降低了云计算系统的空闲能耗。

关键词：云计算系统空闲能耗服务活跃度 MSLIE

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面向服务的云计算系统风险评测模型研究

面向服务的云计算系统风险评测模型研究

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作者：林凡厦门大学

学位级别：博士

云计算是集群计算、并行计算、网格计算不断发展的新一代产物，融合了分布式计算的多种概念和技术。云计算环境典型呈现出大规模分布式、结构复杂化、架构多样化、运算动态化和服务虚拟化的特点，其中虚拟化技术是云计算的关键技术之一... 详细信息

云计算是集群计算、并行计算、网格计算不断发展的新一代产物，融合了分布式计算的多种概念和技术。云计算环境典型呈现出大规模分布式、结构复杂化、架构多样化、运算动态化和服务虚拟化的特点，其中虚拟化技术是云计算的关键技术之一。虚拟化对面向服务(Web Service)提供为主的云计算系统供应商提出了更高的安全和质量要求，而传统研究大多聚焦于信息系统风险评估和网络入侵检测等领域，缺乏针对云计算的深入探索，因此进行面向服务的云计算系统风险评测研究是十分必要的。\n 本论文在对比研究信息系统风险评测技术的基础上，建立了一个面向服务的云计算系统风险评测模型。该模型以虚拟机节点和服务组件为中心进行分布式动态风险监测，并采用预测算法实现风险值的实时预测，最终提供系统整体的风险评估等级。该模型能对云计算系统的风险进行动态监测、识别、预测和评估，对系统局部和整体均具有较好的风险评测效果，可为云计算系统SLA（Service Level Agreement服务等级协议）和QoS（Quality of Service服务质量）服务选择提供参考基准策略。研究工作主要围绕以下三个方面进行:\n 1、提出了基于LSA-GCC(Latent Semantic Analysis-Generalized Clusterbased Classifier潜在语义分析和广义聚类分类器)的风险识别方法。该方法通过采集操作系统和Web服务进程的日志进行风险前馈识别，实现虚拟节点的底层粒度风险识别。此基础上采用改进的LSA-SAM(Latent Semantic Analysis-Secutity Assessment Model潜在语义分析安全评估模型)进一步提高检测异常事件的准确率。最后针对LSA-GCC和LSA-SAM分别采用MapReduce加速。实验结果表明风险识别加速比可分别达到12.56和15.3，具有较好的风险识别效果，即可作为虚拟节点安全防御的参考依据，同时也作为风险预测的主要指标参数。\n 2、提出了结合RBF（Radial Basis Function径向基神经网络）和AHP(Analytic Hierarchy Process层次化分析法）的层次化神经网络风险预测方法。该方法使用AHP构造带权重矩阵的风险层次化模式，模型由P（性能）、T（时间）、A（事件统计）、R（风险识别）四个指标和各指标的采集参数构成，并采用MRPGA并行遗传算法对RBF的核函数优化。实验结果显示，基于MRPGA-RBF并行遗传神经网络的风险预测方法得到的预测值和风险值高度一致，预测效果良好。\n 3、提出了基于云重心理论的系统风险评估方法。该方法采用逆向云发生器将各虚拟节点的风险预测值生成云滴后分别汇聚为五个指标云，再根据权重矩阵产生综合云，从而完成风险预测值到风险等级的定量转定性计算，实现对云计算系统的整体风险进行宏观评估。在此基础上用风险等级作为QoS主约束实现Web服务选择。通过与LRU(Least Recently Used最近最少使用)及MAIS(Multichannel Adaptive Information Systems)服务选择方法的对比实验，表明服务选择的成功率和效率均有较大幅度的提高。\n 通过面向服务的云计算系统风险评测模型的研究，以及对风险识别、风险预测、风险评估三个阶段方法的深入研究，借助本论文设计的风险评测模型，能够提高风险预测精度，获得系统整体风险等级，提高服务选择成功率，解决了云计算系统缺乏有效风险监测和管理的问题。

关键词：云计算系统服务质量风险评测模型 MRPGA并行遗传算法服务等级协议

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云计算系统中基于子序列特征向量的海量日志异常检测方法

云计算系统中基于子序列特征向量的海量日志异常检测方法

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第18届全国信息存储技术学术会议

作者： RAO Xiang 饶翔 TIAN Qing 田青 ZHU Hong-yu 朱鸿宇 WANG Huai-min 王怀民 Jiangnan Institute of Computing Technology Wuxi 214000 江南计算技术研究所无锡 214000 National University of Defense Technology Changsha 410073 国防科技大学计算机学院长沙 410073

云计算系统由于规模巨大、行为复杂、运行时组成部件失效频繁，其系统可靠性、可用性面临重大挑战。异常行为检测是提高云计算系统可靠性、可用性的重要辅助机制。日志数据由于其普适性被广泛应用于云计算系统异常行为检测中。本文基于... 详细信息

云计算系统由于规模巨大、行为复杂、运行时组成部件失效频繁，其系统可靠性、可用性面临重大挑战。异常行为检测是提高云计算系统可靠性、可用性的重要辅助机制。日志数据由于其普适性被广泛应用于云计算系统异常行为检测中。本文基于日志数据对云计算系统进行异常行为检测，针对日志数据量巨大导致异常检测效率低下的问题，从线程级日志序列出发，将异常检测问题建模为线程序列模板匹配问题，并基于Hadoop平台进行故障注入实验。实验结果表明，本文提出方法在保证一定精确度的前提下能实现线程日志序列的快速匹配，进而辅助提高异常检测效率。

关键词：云计算系统海量日志异常行为检测子序列特征向量

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基于HFLAOWA算子的云计算系统优选

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控制工程 2021年第8期28卷 1669-1675页

作者：陈雪娟广东理工学院信息技术学院广东肇庆526114

考虑犹豫模糊语言信息描述专家评价数据的全面性和便捷性,构建了基于犹豫模糊语言Archimedean有序加权平均(hesitant fuzzy linguistic Archimedean ordered weighted averaging,HFLAOWA)算子的多属性群决策模型。首先,基于严格Archimedean t-模运算和严格Archimedean t-余模运算定义新的犹豫模糊语言基本运算法则;其次,提出HFLAOWA算子用于对多个犹豫模糊语言元的综合集成,并探究HFLAOWA算子的优良特征,分析了HFLAOWA算子的几类常见形式;最后,建立基于HFLAOWA算子的多属性群决策模型,并将其用于处理云计算系统优选问题。实验结果表明,构建的群决策模型不仅使用范围更广,还能够让专家依据自身偏好进行决策。

关键词：犹豫模糊语言信息 Archimedean运算信息集成算子云计算系统

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