检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第11期35卷 5279-5305页

作者：岳镜涛肖江张世桀程凤陈汉华金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(华中科技大学) 湖北武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室(华中科技大学) 湖北武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室(华中科技大学) 湖北武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

图式区块链采用有向无环图(directed acyclic graph,DAG)的并行拓扑结构,相较于基于串行拓扑结构的传统链式区块链,能够显著提升系统性能,已受到业界广泛关注.然而,现有图式区块链的共识协议与存储模型高度耦合,缺乏灵活性,难以适应多... 详细信息

图式区块链采用有向无环图(directed acyclic graph,DAG)的并行拓扑结构,相较于基于串行拓扑结构的传统链式区块链,能够显著提升系统性能,已受到业界广泛关注.然而,现有图式区块链的共识协议与存储模型高度耦合,缺乏灵活性,难以适应多元化应用需求.同时,大部分图式区块链在共识协议层面上缺乏灵活性,局限于概率性共识协议,难以兼顾确认延迟和安全性,尤其对于延迟敏感型应用很不友好.为此,提出弹性图式区块链系统ElasticDAG,其核心思想是将存储模型和共识协议进行解耦,让两者并行、独立地运行,从而灵活适配多元化应用.针对提升系统吞吐量和活性的需求,为存储模型设计自适应区块确认策略和基于划分的确认区块排序算法;针对降低交易确认延迟的需求,设计低延迟DAG区块链混合共识协议.实验结果表明,ElasticDAG原型系统在广域网下的吞吐量高达11 Mb/s,并具有10秒级确认性能.与OHIE相比,Elastic DAG在实现同等吞吐量的情况下,可将确认延迟降低17倍;与Haootia相比,Elastic DAG在实现同等共识延迟的情况下,可将安全性从91.04%提升到99.999914%.

关键词：图式区块链混合共识协议 BFT协议存储模型弹性区块链系统

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深度学习中的内存管理问题研究现状

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大数据 2021年

作者：马玮良彭轩熊倩石宣化金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室

近年来，深度学习已经在多个领域取得了巨大的成功。深度神经网络向着更深更广的方向发展，训练和部署深度神经网络模型都将面对巨大的内存压力。加速设备有限的内存空间已经成为限制神经网络模型快速发展的重要因素，如何在深度学习中... 详细信息

近年来，深度学习已经在多个领域取得了巨大的成功。深度神经网络向着更深更广的方向发展，训练和部署深度神经网络模型都将面对巨大的内存压力。加速设备有限的内存空间已经成为限制神经网络模型快速发展的重要因素，如何在深度学习中实现高效的内存管理也成为深度学习发展的关键问题。为此，介绍了深度神经网络的基本特征；分析了深度学习训练过程中的内存瓶颈；对一些代表性的研究工作进行了分类阐述，并对其优缺点进行了分析；对深度学习中内存管理技术的未来发展趋势进行了探索。

关键词：内存管理深度学习内存交换重计算内存共享压缩

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基于BERT与自编码器的概念漂移恶意软件分类优化

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软件学报 2024年

作者：赵浩钧邹德清薛文杰吴月明金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室大数据安全湖北省工程研究中心华中科技大学网络空间安全学院南洋理工大学计算机与数据科学学院集群与网格计算湖北省重点实验室华中科技大学计算机科学与技术学院

软件概念漂移指同类型软件的软件结构和组成成分会随着时间的推移而改变.在恶意软件分类领域,发生概念漂移意味着同一家族的恶意样本的结构和组成特征会随时间发生变化,这会导致固定模式的恶意软件分类算法的性能会随时间推移而发生下降... 详细信息

软件概念漂移指同类型软件的软件结构和组成成分会随着时间的推移而改变.在恶意软件分类领域,发生概念漂移意味着同一家族的恶意样本的结构和组成特征会随时间发生变化,这会导致固定模式的恶意软件分类算法的性能会随时间推移而发生下降.现有的恶意软件静态分类研究方法在面临概念漂移场景时都会有显著的性能下降,因此难以满足实际应用的需求.针对这一问题,鉴于自然语言理解领域与二进制程序字节流分析领域的共性,基于BERT和自定义的自编码器架构提出一种高精度、鲁棒的恶意软件分类方法.该方法首先通过反汇编分析提取执行导向的恶意软件操作码序列,减少冗余信息;然后使用BERT理解序列的上下文语义并进行向量嵌入,有效地理解恶意软件的深层程序语义;再通过几何中位数子空间投影和瓶颈自编码器进行任务相关的有效特征筛选;最后通过全连接层构成的分类器输出分类结果.在普通场景和概念漂移场景中,通过与最先进的9种恶意软件分类方法进行对比实验验证所提方法的实际有效性.实验结果显示:所提方法在普通场景下的分类F1值达到99.49%,高于所有对比方法,且在概念漂移场景中的分类F1值比所有对比方法提高10.78%–43.71%.

关键词：恶意软件静态分析概念漂移鲁棒性优化

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移动边缘计算中基于位置信息的安全skyline查询处理方法

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中国科学：信息科学 2021年第10期51卷 1721-1737页

作者：王缵丁晓锋周潘田有亮金海华中科技大学计算机科学与技术学院大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

针对移动边缘计算下查询的效率和安全问题,本文开展了面向位置信息的移动边缘计算安全skyline查询的研究.首先,提出了移动边缘计算场景下的安全skyline查询框架;其次,针对边缘服务器资源受限的特性,设计了新颖且统一的轻量级安全索引结... 详细信息

针对移动边缘计算下查询的效率和安全问题,本文开展了面向位置信息的移动边缘计算安全skyline查询的研究.首先,提出了移动边缘计算场景下的安全skyline查询框架;其次,针对边缘服务器资源受限的特性,设计了新颖且统一的轻量级安全索引结构;然后,考虑云边协同中的隐私问题,提出了基于移动边缘计算的安全skyline查询协议.安全性分析表明该协议在半诚实模型下是安全的.同时,实验评估发现其比现有协议具有更高的查询效率.

关键词：安全skyline查询位置信息移动边缘计算安全索引半诚实模型

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一种高效的面向动态有向图的增量强连通分量算法

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中国科学：信息科学 2019年第8期49卷 988-1004页

作者：廖小飞陈意诚张宇金海刘海坤赵进华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

强连通分量(strongly connected component, SCC)算法可以将一个有向图缩略为有向无环图(directed acyclic graph, DAG),广泛应用于可达性查询等有向图分析应用.尽管现有工作已经提出多种面向静态有向图的强连通分量算法,但是它们需要... 详细信息

强连通分量(strongly connected component, SCC)算法可以将一个有向图缩略为有向无环图(directed acyclic graph, DAG),广泛应用于可达性查询等有向图分析应用.尽管现有工作已经提出多种面向静态有向图的强连通分量算法,但是它们需要高额的运行时开销来反复对整个图进行全量计算,以响应现实世界中普遍存在的动态有向图结构的频繁变化.其实,在通常情况下,动态有向图每次改变量极小(少于5%).其允许我们以增量的方式对动态有向图进行强连通分量计算,以缩短响应时间.因此,为解决此问题,本文提出了一种高效的面向动态有向图的增量强连通分量算法Incremental Strongly Connected Components Algorithm,简称Inc-SCC,通过对不必要的计算进行裁剪以减少算法的数据访问量和计算量,并利用SCC的不相交性进行并行处理以提升SCC计算效率.其次,提出了一种启发式优化方法进一步加快算法收敛速度.实验结果显示,本方法可以用于实时响应有向图持续性动态变化,并且当整个有向图的边变化比例为5%时,本方法相对于现有算法的加速比可达2.8到12倍,当整个有向图的边变化比例为0.5%时,本方法相对于现有算法的加速比可达2.9到12倍.

关键词：强连通分量动态有向图增量计算收敛有向无环图

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基于原子混淆的通用侧信道漏洞修补方法

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网络与信息安全学报 2022年第2期8卷 100-111页

作者：邹德清张盼刘伟陈维杰陆弈帆大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心湖北武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北武汉430074 大数据安全湖北省工程研究中心湖北武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 北京京航计算通讯研究所北京100089

包含侧信道漏洞的代码在程序被执行时会表现出与输入有关的非功能性行为,攻击者利用微架构的侧信道攻击可获取这些行为,并通过分析行为与输入之间的关联模式恢复应用数据内容,达到窃取用户机密数据的目的。软件层的侧信道漏洞修补方法... 详细信息

包含侧信道漏洞的代码在程序被执行时会表现出与输入有关的非功能性行为,攻击者利用微架构的侧信道攻击可获取这些行为,并通过分析行为与输入之间的关联模式恢复应用数据内容,达到窃取用户机密数据的目的。软件层的侧信道漏洞修补方法带给程序的性能损耗较低,并且因为无须修改硬件或系统,可实现快速修补和大范围部署,成为密码算法实现采用的主流策略。现有修补方案与程序的具体实现深度绑定,需要人工介入,存在实现难度大、不通用的问题。针对以上问题,提出了一种结合动态混淆技术和硬件原子事务特性的通用侧信道漏洞修补方法。所提方法向侧信道漏洞代码中插入动态混淆访存操作,以达到隐藏真实访存地址的目的,并将漏洞代码和混淆访存封装为硬件原子事务,保障被封装的代码在运行时连续执行而不被中断,避免攻击者利用细粒度的侧信道攻击区分真实的访存操作和混淆的访存操作。基于LLVM编译器实现了原型系统SC-Patcher,引入了包括安全跳板和原子事务聚合等在内的多种设计,提高了方法的安全性和实用性。安全与性能测试结果表明,使用所提方法完成侧信道漏洞修补的程序,在几乎未增加额外性能开销的同时,能够有效抵抗侧信道攻击,防范攻击者从漏洞处还原有效的机密数据内容。

关键词：侧信道防御漏洞修补原子事务混淆执行

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一种冗余感知的高能效图计算加速器

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中国科学：信息科学 2024年第6期54卷 1369-1385页

作者：姚鹏程廖小飞金海周宇航徐鹏张伟曾圳潘晨高朱冰华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 之江实验室杭州311121

图作为一种灵活表达对象之间关系的数据结构,广泛地应用于各类重要的现实场景.近年来,随着性能提升速度放缓,通用处理器逐渐无法满足图计算应用的需求,并成为限制图计算发展的主要瓶颈.因此,面向图计算的领域专用加速器成为近年来的研... 详细信息

图作为一种灵活表达对象之间关系的数据结构,广泛地应用于各类重要的现实场景.近年来,随着性能提升速度放缓,通用处理器逐渐无法满足图计算应用的需求,并成为限制图计算发展的主要瓶颈.因此,面向图计算的领域专用加速器成为近年来的研究热点.通过定制化的硬件设计,图计算加速器可以在图计算应用中取得通用处理器数十倍的性能.然而,现有的图计算加速器在运行宽度优先算法时会频繁地重复访问幂律顶点的相关数据,进而导致了严重的冗余访存问题.在特定场景下,现有的图计算加速器的性能甚至低于通用CPU.为了解决该问题,本文提出一种冗余感知的高能效图计算加速器JiFeng.当幂律顶点完成迭代计算时,JiFeng通过跳过剩余的相邻边大幅减少其被重复访问的次数.JiFeng实现了一系列软硬件协同设计,在保证负载均衡的同时提升硬件的执行效率.为了验证JiFeng的有效性,本文采用FPGA原型系统对相关设计进行性能评估.JiFeng在典型的生成图和现实图上实现最高每秒遍历4612亿条边的性能和每秒每瓦特遍历125亿条边的能效比,并在2023年11月的图计算超算排行榜GreenGraph500的小数据集榜单上取得第2名的成绩.

关键词：图计算加速器宽度优先搜索冗余访存 FPGA

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面向忆阻器存内计算架构的高能效编解码机制

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中国科学：信息科学 2024年第8期54卷 1827-1842页

作者：黄禹郑龙刘海峰邱启航辛杰廖小飞金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 之江实验室杭州311121

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高... 详细信息

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高电阻状态下高出数个数量级.这为通过减少低电阻状态单元的数量来节省计算能源提供了机会.为此,本文提出了一套通用且高效的忆阻器编解码机制,可以无缝集成到现有加速器中,并且不会影响其计算结果.在编码部分,设计了一个基于减法的编码器,实现了低电阻状态到高电阻状态的编码转换,并将编码问题表述为图遍历问题以实现最优的编码结果在解码部分,配备了一个轻量级的硬件解码器,用于还原编码的计算结果,并且避免引入额外的计算时间开销。实验结果显示,本方案在机器学习和图计算等多个领域取得不俗效果,分别实现了高达31.3%和56.0%的能源节约.

关键词：存内计算忆阻器加速器高能效机器学习图计算

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联邦学习在高度数据异构场景下的泛化鲁棒性增强

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中国科学：信息科学 2024年第3期54卷 566-581页

作者：万伟胡胜山陆建荣李明慧周子淇金海华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 华中科技大学软件学院武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 分布式系统安全湖北省重点实验室武汉430074 湖北省大数据安全工程技术研究中心武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074

联邦学习(federated learning,FL)是一种以保护客户隐私数据为中心的分布式处理网络,为解决隐私泄露问题提供了前景良好的解决方案.然而,FL的一个主要困境是高度非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)的... 详细信息

联邦学习(federated learning,FL)是一种以保护客户隐私数据为中心的分布式处理网络,为解决隐私泄露问题提供了前景良好的解决方案.然而,FL的一个主要困境是高度非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)的数据会导致全局模型性能很差.尽管相关研究已经探讨了这个问题,但本文发现当面对non-IID数据、不稳定的客户端参与以及深度模型时,现有方案和标准基线FedAvg相比,只有微弱的优势或甚至更差,因此严重阻碍了FL的隐私保护应用价值.为解决这个问题,本文提出了一种对non-IID数据鲁棒的优化方案:FedUp.该方案在保留FL隐私保护特点的前提下,进一步提升了全局模型的泛化鲁棒性.FedUp的核心思路是最小化全局经验损失函数的上限来保证模型具有低的泛化误差.大量仿真实验表明,FedUp显著优于现有方案,并对高度non-IID数据以及不稳定和大规模客户端的参与具有鲁棒性.

关键词：分布式网络联邦学习异构优化泛化性鲁棒性隐私保护

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基于LightGBM及SHAP对1055例新型冠状病毒肺炎重型患者中西医结合及西医治疗的多中心回顾性研究

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北京中医药大学学报 2021年第12期44卷 1098-1107页

作者：卢云张梦月夏赫邹小静李炜金海陆枫房明浩成都中医药大学四川610075 华中科技大学计算机学院大数据技术与系统国家工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网络计算湖北省重点实验室华中科技大学同济医学院附属同济医院急诊科悉尼大学分布式与高性能计算中心悉尼大学计算机学院

目的通过回顾性分析,比较中西医结合治疗与单纯西医治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)重型的疗效,寻找影响COVID-19重型患者预后的风险预测因子,评价中医药在COVID-19重型患者治疗中的意义并指导临床诊疗方案。方法利用可解释性机器学习... 详细信息

目的通过回顾性分析,比较中西医结合治疗与单纯西医治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)重型的疗效,寻找影响COVID-19重型患者预后的风险预测因子,评价中医药在COVID-19重型患者治疗中的意义并指导临床诊疗方案。方法利用可解释性机器学习方法回顾性分析华中科技大学同济医学院附属同济医院主院区、光谷院区及中法院区先后收治的共1 055例COVID-19重型患者的临床诊疗过程。根据治疗方案分为中西医结合-中药组(以下简称"中药组")、中西医结合-中成药组(以下简称"中成药组")和西药组。西药组仅基于COVID-19诊疗方案予以抗病毒、氧气支持及对症等常规治疗,中药组、中成药组分别在西医常规治疗基础上加中药汤剂、中药汤剂联合中成药治疗。比较3组患者的临床疗效指标(总住院天数、危重转化率、插管死亡率)及实验室相关指标。结果白蛋白与球蛋白比值、白细胞计数、淋巴细胞计数较低的患者,中药组或中成药组相较于西药组可降低插管死亡率。中药组或中成药组的插管死亡率、转危重率低于西药组;中药组、西药组的总住院天数低于中成药组。结论在西医常规治疗的基础上加用中药汤剂或中成药治疗COVID-19重型患者,可通过提升患者免疫功能,达到降低插管死亡率、改善预后的效果。

关键词：新型冠状病毒肺炎重型中西医结合中成药机器学习

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