随着动车组运营时间和运营里程的增长,动车组运维系统积累了大量的数据.利用高效的关联规则挖掘算法从动车组运维数据中快速发现有用的信息,对于提高动车组关键部件运维效率具有重要意义.针对动车组运维数据的数据量巨大、价值密度低的特点,设计一种基于近似最小完美Hash函数的AMPHP(approximate minimum perfect hashing and pruning)算法,相较于传统的直接Hash和修剪(direct hashing and pruning,DHP)算法,它可以过滤掉所有的非频繁项集,无需额外的数据库扫描.为了突破单机算法的性能限制,借鉴SON算法思想对AMPHP算法进行并行化改进,提出AMPHPSON算法,进一步提高算法性能.使用实际的动车组牵引电机运维数据进行测试分析,实验结果表明,AMPHP-SON算法具有很好的时间性能,且挖掘出的规则可以有效地指导动车组修程修制优化,从而达到提高动车组运维效率的目的.
针对云平台下外包数据流不可信、验证范围不可控等问题,该文提出一种具有访问控制的外包数据流动态可验证方法.该方法的核心思想是利用任意的Hash函数、双陷门Hash函数和CP-ABE(Cipertext Policy-Attribute Based Encryption)算法构成...
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针对云平台下外包数据流不可信、验证范围不可控等问题,该文提出一种具有访问控制的外包数据流动态可验证方法.该方法的核心思想是利用任意的Hash函数、双陷门Hash函数和CP-ABE(Cipertext Policy-Attribute Based Encryption)算法构成一种具有访问控制的动态可认证数据结构(AC-MTAT).该可认证结构可以实现对外包数据流的实时增加、更新和细粒度动态验证.此外,该可认证数据结构不仅能够验证外包数据流的完整性,还能够验证数据流序列的正确性.由于在传统默克尔Hash树(MHT)中引入双陷门Hash函数,AC-MTAT的构建过程可以分为两个阶段:离线阶段和在线阶段.这样构建AC-MTAT所需的主要代价可以放在离线阶段完成,大大提高了AC-MTAT在线实时构建效率.该文首先给出AC-MTAT方案的形式化定义和具体构建算法;然后,对ACMTAT方案的安全性进行证明,证明其满足正确性、可验证安全性和访问安全性;最后,分析了方案的实现效率,并通过实现一个AC-MTAT原型来评估算法的耗费时间,实验结果显示作者的方案对于外包数据流的验证是高效的和可行的,而且与现有方案相比,该方案在实时增长、高效更新、可控验证以及对数据流的适应性等方面更有优势.
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