检索结果-内蒙古大学图书馆

网络空间安全 2018年第10期9卷 74-82页

作者：徐亚红杨庚白云璐汪伟亚南京邮电大学计算机学院网络空间安全学院江苏南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京中医药大学信息技术学院江苏南京210023

随着大数据应用日益广泛,数据预处理和隐私保护成为当前面临的重大挑战。主成分分析作为一种有效的数据降维方法,常用于数据预处理、机器学习和数据挖掘。在差分隐私保护框架下,论文提出基于输出扰动的主成分分析隐私保护数据发布算法,... 详细信息

随着大数据应用日益广泛,数据预处理和隐私保护成为当前面临的重大挑战。主成分分析作为一种有效的数据降维方法,常用于数据预处理、机器学习和数据挖掘。在差分隐私保护框架下,论文提出基于输出扰动的主成分分析隐私保护数据发布算法,与直接对数据加噪相比,该算法在相同隐私保护程度下,对数据添加噪声更小。考虑不同的隐私预算分配方式,设计均分加噪、正向加噪和反向加噪三种加噪方式。从理论上比较三种方式引入的噪声大小,并采用真实数据集验证,选择最优方式。在最优加噪方式下分析输入数据和输出数据的近似误差影响因素,寻找误差极小值。实验表明,该算法兼顾数据的安全性和可用性。

关键词：差分隐私主成分分析隐私预算分配近似误差

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一种改善BP神经网络性能的方法研究

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微型机与应用 2017年第6期36卷 53-57,61页

作者：高宇航南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病,因此,在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法,并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进BP神经网络。以非线性函数拟... 详细信息

BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病,因此,在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法,并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进BP神经网络。以非线性函数拟合为实例,从收敛速度和预测精度两方面对比分析两种方法,实验证明所提出的改进方法明显提高BP神经网络的收敛速度以及精度。

关键词： BP神经网络附加动量项动态学习速率陡峭因子可调激活函数

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基于QoS综合评价的服务选择方法

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计算机技术与发展 2017年第8期27卷 164-170页

作者：何干志刘茜萍南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

从海量服务中准确选择出符合用户真实需求的服务变得日益重要,而服务质量的评定在选择服务的过程中至关重要。基于QoS的已有服务选择方法,通常假定服务提供者和使用者给出的QoS数据都是真实可信的,但这一假设实际上很难得到保证。为此,... 详细信息

从海量服务中准确选择出符合用户真实需求的服务变得日益重要,而服务质量的评定在选择服务的过程中至关重要。基于QoS的已有服务选择方法,通常假定服务提供者和使用者给出的QoS数据都是真实可信的,但这一假设实际上很难得到保证。为此,提出了基于QoS综合评价的服务选择方法。该方法针对来自服务提供者的质量属性,基于历史数据的统计对当前QoS数据进行修正;而针对来自服务使用者的质量属性,基于具有时间系数的历史评价计算推荐用户和目标用户之间的相似程度,以权衡其历史评价的可靠程度,进而得出针对该目标用户的最终QoS参考评价。同时,采用熵值法计算用户的主客观合成权重,并基于提供者修正QoS发布信息和用户可靠的QoS参考评价信息完成服务选择。实例验证结果表明,所提出的方法有效可行。

关键词：服务选择用户相似度熵值法 QoS综合评价

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基于多叉树确定K值的动态K-means聚类算法

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计算机技术与发展 2017年第6期27卷 41-45,50页

作者：鲍黎明黄刚南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

K-means聚类算法是基于划分的经典聚类算法之一,因其简洁、高效得到了广泛的应用。K-means算法具有容易实现、时间和空间复杂度较小的优点。但该算法的初始聚类数K通常不能通过有效的手段事先确定,其初始聚类中心往往是随机选取的,易收... 详细信息

K-means聚类算法是基于划分的经典聚类算法之一,因其简洁、高效得到了广泛的应用。K-means算法具有容易实现、时间和空间复杂度较小的优点。但该算法的初始聚类数K通常不能通过有效的手段事先确定,其初始聚类中心往往是随机选取的,易收敛于局部最优解,造成聚类结果的不准确。基于多叉树确定K值的动态K-means聚类算法是对传统算法的改进,力求在迭代过程中动态分裂合并簇来确定最合理的聚类数,并且能在一定程度上解决聚类结果收敛于局部最优解的问题。文中还探索了相应的数据模型以支持所改进算法的研究,并从横向与纵向两方面与二分K-means算法作了对比实验。实验结果表明,改进后的K-means算法不依赖于全局数据集,更适用于分布式平台运算;算法相对效率随着数据集规模的增大,特别是在洪量数据集下具有明显的优势。

关键词： K-means 聚类分裂合并多叉树

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面向Redis的数据序列化算法研究

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计算机技术与发展 2017年第5期27卷 77-81,86页

作者：孙杜靖李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

为了解决实时计算中半结构化和非结构化数据的存储问题,借助内存数据库Redis可以存储键值型数据和支持全内存运算的优势,结合文件序列化、图像序列化、JSON序列化和Java对象序列化技术,设计了面向Redis的半结构化和非结构化数据的序列... 详细信息

为了解决实时计算中半结构化和非结构化数据的存储问题,借助内存数据库Redis可以存储键值型数据和支持全内存运算的优势,结合文件序列化、图像序列化、JSON序列化和Java对象序列化技术,设计了面向Redis的半结构化和非结构化数据的序列化算法。该序列化算法不仅解决了半结构化和非结构化数据无法直接存入Redis的问题,而且由于在序列化过程中实现了对这些数据的深拷贝,使得反序列化可以完美地还原初始数据。此外,序列化过程还支持通过加解密来保障数据安全。基于Storm平台的实验结果表明,所设计的序列化算法快速、有效且性能稳定。在海量数据实时计算中,无论使用哪种开发语言,将该算法与Redis数据库结合,既能利用Redis带来的高读写效率,又能存储任何半结构化和非结构化数据对象而无需重复开发代码。

关键词： Redis 序列化半结构化非结构化 Storm

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基于CryptDB的选择加密策略研究

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计算机技术与发展 2017年第3期27卷 136-141页

作者：张成果杨庚王伟南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

针对云中数据隐私保护问题,采用加密存储是一可行的选择。而在未解密的情况下,如何对密文进行计算成了近年来研究的热点。为提高密文计算效率,节约密文数据的存储空间,将选择加密策略与CryptDB密文数据库系统相结合,设计并实现了支持选... 详细信息

针对云中数据隐私保护问题,采用加密存储是一可行的选择。而在未解密的情况下,如何对密文进行计算成了近年来研究的热点。为提高密文计算效率,节约密文数据的存储空间,将选择加密策略与CryptDB密文数据库系统相结合,设计并实现了支持选择加密策略的CryptDB密文数据库系统。由于CryptDB使用多个洋葱加密模型,需将数据加密成多份以适用不同场景,对不敏感字段加密增加了计算时间及存储空间。针对这些问题,提出一种用户自定义的敏感字段检测算法,并且在原系统中创建和注册明文洋葱,修改元数据表,以及对自定义SQL语句的拦截和改写,实现选择加密策略。实验结果表明,在满足用户对数据表安全性要求的前提下,随着加密字段减少,密文计算时间和存储空间显著减少,提高了CryptDB系统的效率和实用性。

关键词：选择加密密文计算 CryptDB 密文数据库洋葱加密

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无双线性对的无证书聚合签密方案

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计算机技术与发展 2017年第8期27卷 115-120页

作者：王梦殊祁正华南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

无证书聚合签密是把多个用户对不同消息产生的不同签密聚合成一个签密,不仅保证信息传输的机密性和认证性,而且降低了信息传输的功耗,因此应用于大规模分布式通信中的多对一模式。聚合签密方案大多需要进行双线性对运算,效率不高。为此... 详细信息

无证书聚合签密是把多个用户对不同消息产生的不同签密聚合成一个签密,不仅保证信息传输的机密性和认证性,而且降低了信息传输的功耗,因此应用于大规模分布式通信中的多对一模式。聚合签密方案大多需要进行双线性对运算,效率不高。为此,提出了一种高效的无线性对的无证书聚合签密方案。该方案在随机预言模型下应用离散对数,对原有的无双线性对聚合签名算法进行了改进,形成了更为安全、高效的聚合签密方案。基于所提出的聚合签密方案安全模型,分析研究了随机预言模型下提出方案的不可伪造性和机密性,并对其有效性和可行性进行了验证。理论分析表明,所提出的方案在多个签密者存在的条件下,不仅具有机密性、不可伪造性,还具有更高的计算效率。

关键词：无证书聚合签密随机预言模型无双线性对离散对数问题

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面向移动计算环境的混合式数据同步机制

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通信学报 2016年第8期37卷 1-12页

作者：徐小龙刘笑笑南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

提出混合式数据同步机制,有机融合集中式和ad hoc架构,设置自组织域(SOD,self-organization domain),减少了同步数据通信量和数据同步服务器负载;提出基于节点能力值的数据分发策略,根据移动终端综合处理能力值来建立SOD树分发路径,实... 详细信息

提出混合式数据同步机制,有机融合集中式和ad hoc架构,设置自组织域(SOD,self-organization domain),减少了同步数据通信量和数据同步服务器负载;提出基于节点能力值的数据分发策略,根据移动终端综合处理能力值来建立SOD树分发路径,实现同步数据的高效分发;还提出了基于轨迹变更的增量捕获策略,采用触发器捕获操作日志,用净化方法合并操作日志得到净增量数据。实验结果表明,混合式数据同步机制能更好地维护移动计算环境中数据的一致性,缩短同步响应时间,减少同步数据通信量,降低同步服务器负载。

关键词：移动计算数据同步混合式架构同步增量捕获

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分布式数据流聚类算法及其基于Storm的实现

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计算机技术与发展 2017年第7期27卷 150-155页

作者：万新贵李玲娟马可南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

为了提高数据流聚类算法的效率,设计并提出了基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法—CDD-Stream,并通过对其中网格结构的更新实施了并行化策略,进而设计并提出了一种分布式数据流聚类算法—DCD-Stream(Distributed Centroid Distance... 详细信息

为了提高数据流聚类算法的效率,设计并提出了基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法—CDD-Stream,并通过对其中网格结构的更新实施了并行化策略,进而设计并提出了一种分布式数据流聚类算法—DCD-Stream(Distributed Centroid Distance D-Stream)。该算法分为在线和离线两个部分,在线部分实时接收数据流,利用局部节点和全局节点实现了网格结构更新的并行化,完成了整体网格结构的增量更新;离线部分基于网格结构的更新结果进行全局聚类,并存储网格帧,供用户查询历史簇。充分利用Storm快速实时处理数据流并显著提高数据流挖掘算法性能的优势,设计并实现了基于Storm的DCD-Stream算法实现方案。该方案通过内存数据库Redis和消息中间件Kafka的应用对DCD-Stream算法的拓扑进行了合理部署与实现。对比验证实验结果表明,相对于其他算法,DCD-Stream算法在数据流对象上有相当高的聚类精度和更好的时效性,基于Storm的DCD-Stream算法实现方案是可行且有效的。

关键词：数据流聚类分布式质心距离密度网格 Storm

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CryptDB密文数据库系统并行方案研究

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计算机技术与发展 2017年第2期27卷 90-95页

作者：王伟杨庚张成果南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

加密数据库对隐私数据的加密存储保护是解决当前互联网中用户隐私数据泄露的一种可行方案。鉴于互联网中每日产生的用户隐私数据规模巨大,传统的串行计算会导致隐私数据的加密存储时间消耗较长。为提高加密存储等数据处理的速度,将MapRe... 详细信息

加密数据库对隐私数据的加密存储保护是解决当前互联网中用户隐私数据泄露的一种可行方案。鉴于互联网中每日产生的用户隐私数据规模巨大,传统的串行计算会导致隐私数据的加密存储时间消耗较长。为提高加密存储等数据处理的速度,将MapReduce并行框架与Crypt DB密文数据库系统进行有机结合,设计并实现了Crypt DB密文数据库系统并行加密和分布式存储的方案。并行方案采用任务调度算法、文件分割算法来提高其并行性和可控性,通过重写MapReduce框架中的Map方法来实现Crypt DB密文数据库系统的并行加密和分布式存储。基于由1个Master节点、3个Crypt DB节点和3个My SQL服务器构成的实验平台,进行了并行方案的实验验证及其性能分析。实验结果表明,所构建的并行方案在3个Crypt DB节点集群中的加速比可达到2.51,加密和存储时间节省了60.2%,可用于大规模关系数据的加密存储。

关键词：加密数据库 MapReduce Crypt DB系统并行加密分布式存储

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