提出了基于抽象解释框架自动合成数组程序不变式的方法,它能够分析按照特定顺序访问一维或者多维数组的程序,然后合成不变式.该方法将性质(包括区间全称量词性质和原子性质)集合作为抽象域,通过前向迭代数据流分析合成数组性质.证明了该方法的正确性和收敛性,并通过一些实例展示了该方法的灵活性.开发了一种原型工具,该工具在各种数组程序(包括competition on software verification中的array-examples benchmark)上的实验展示了方法的可行性和有效性.
针对云服务中由于资源超额预定造成负载不均衡的云虚拟机异常,提出了一种基于密度空间的局部离群因子(Local Outlier Factor Based on Density Space,LOFBDS)算法。LOFBDS算法参考DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applicati...
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针对云服务中由于资源超额预定造成负载不均衡的云虚拟机异常,提出了一种基于密度空间的局部离群因子(Local Outlier Factor Based on Density Space,LOFBDS)算法。LOFBDS算法参考DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,将云虚拟机在密度空间中的性质融合至LOF算法之中,提出对云虚拟机的判断规则,以达到优化对正常云虚拟机的检测过程,提高检测效率。实验结果表明,所提出的算法对云服务负载不均造成的云虚拟机异常有着良好的检测效率,并且时间花费较少。
针对云存储环境中单授权中心的安全性问题,提出一种以CP-ABE模型为基础,同时基于联盟区块链的可撤销多授权机构访问控制模型(Revocable Multi-Authority Access Control Based on Consortium Blockchain,RMACB).该模型以树形结构描述属...
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针对云存储环境中单授权中心的安全性问题,提出一种以CP-ABE模型为基础,同时基于联盟区块链的可撤销多授权机构访问控制模型(Revocable Multi-Authority Access Control Based on Consortium Blockchain,RMACB).该模型以树形结构描述属性授权中心(Attribute Authority,AA),同时利用可信证书链(Trusted Certificate Chain,TCC)和成员服务提供商(Membership Service Provider,MSP)对联盟链上的节点进行身份管理和权限控制.将用户密钥嵌入到密文中去,实现可撤销的云访问控制技术,由云服务提供商来执行重加密过程,减轻了数据所有者的加密负担.实验验证了提出方案具有更低的计算成本和较高的安全性.
日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像进行自动分类.基于大角度光谱日冕仪(Large Angle and Spectro...
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日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像进行自动分类.基于大角度光谱日冕仪(Large Angle and Spectrometric Coronagraph Experiment,LASCO)C2的白光日冕仪图像,根据是否观测到CME对图像进行标记.将标记分类的数据集用于VGG模型的训练,该模型在测试集分类的准确率达到92.5%.根据检测得到的标签结果,结合时空连续性规则,消除了误判区域,有效分类出CME图像序列.与Coordinated Data Analysis Workshops(CDAW)人工事件库比较,分类出的CME图像序列能够较完整地包含CME事件,且对弱CME结构有较高的检测灵敏度.未来先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory,ASO-S)卫星的莱曼阿尔法太阳望远镜将搭载有白光日冕仪(Solar Corona Imager,SCI),使用此分类方法将该仪器产生的日冕图像按有无CME分类.含CME标签的图像将推送给中国的各空间天气预报中心,对CME进行预警.
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