服务质量(quality of service,QoS)作为Web服务非功能属性的代表,已被广泛作为重要的服务选择依据。现有QoS预测方法存在着难以兼顾运行效率与预测准确度的问题,且普遍忽略了服务器端的QoS预测。针对该问题,提出一种适用于服务器端环境...
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服务质量(quality of service,QoS)作为Web服务非功能属性的代表,已被广泛作为重要的服务选择依据。现有QoS预测方法存在着难以兼顾运行效率与预测准确度的问题,且普遍忽略了服务器端的QoS预测。针对该问题,提出一种适用于服务器端环境的轻量级QoS预测机制(LPM)。LPM基于卡尔曼滤波算法构建QoS状态转换模型来实现QoS预测,并借助预测准确度优化预测周期。实验结果显示,在存在显著量测噪声的应用环境中,LPM的预测准确度明显优于常规方法。LPM的QoS预测结果可为用户选择Web服务提供首要的客观依据。
口令恢复是口令找回和电子取证的关键技术,而加密的Office文档被广泛使用,实现Office加密文档的有效恢复对信息安全具有重要的意义。口令恢复是计算密集型任务,需要硬件加速来实现恢复过程,传统的CPU和GPU受限于处理器结构,大大限制了口令验证速度的进一步提升。基于此,文中提出了基于FPGA集群的口令恢复系统。通过详细分析Office加密机制,给出了各版本Office的口令恢复流程。其次,在FPGA上以流水线结构优化了核心Hash算法,以LUT(Look Up Table)合并运算优化改进了AES(Advanced Encryption Standard)算法,以高速并行实现了口令生成算法。同时,以多算子并行设计了FPGA整体架构,实现了Office口令的快速恢复。最后,采用FPGA加速卡搭建集群,配合动态口令切分策略,充分发掘了FPGA低功耗高性能的计算特性。实验结果表明,无论在计算速度还是能效比上,优化后的FPGA加速卡都是GPU的2倍以上,具有明显的优势,非常适合大规模部署于云端,以缩短恢复时间找回口令。
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