基于遗传迭代优化的云计算下海量数据分类查询

由于传统的数据分类查询方法查询失效所承担的额外操作代价不同,无法有效实现优化分类查询,提出一种基于变异遗传散布的云计算环境下海量数据优化分类查询方法,对于含有云计算环境下海量数据的数据库,给出遗传迭代查询散布及数据间的查询响应函数,获取云计算环境下海量数据灰度散布值,融入遗传执行算子数据,获取遗传变异散布分类查询系数,在充分宽的尺度和平移区域中获取最大类别之间的匹配值,得到数据查询响应函数,将其转换成变异遗传散布控制量,从而实现云计算环境下海量数据的优化分类查询。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。     

云计算环境下数据分布式强制安全访问方法研究

提出一种基于PURPOSE的云计算环境下数据分布式强制安全访问方法。该方法利用数据的所有者、数据的使用者、云计算服务、授权管理系统、密钥管理以及虚拟分组管理构成数据安全访问框架,并对其中部分组成模块的工作进行了介绍。将数据安全访问控制根据对系统初始化、数据加密、数据解密、数据重新产生密钥、数据重新加密等步骤的分析实现,并采用用户私钥随机化机制,来抵御合谋攻击。实验证明,本文所提方法可以提高云计算环境下数据访问的安全性,减少文件存储空间,提高数据运行效率。     

云计算下海量激光雷达数据动态存储系统设计

伴随网络技术迅速发展与广泛应用,云计算逐渐成为对海量数据计算主要运算形式。由于数据通过高维形式储存,造成严重存储开销。文中以海量激光雷达数据为研究对象,在云计算下对存储系统进行优化设计。对于海量激光雷达数据,采用New-blocking分块策略,设定分块阈值包括最小分块因子值和最大分块因子值,利用阈值判定是否对文件分块,通过定义文件均匀度获得文件分块大小数据值;运用增加副本策略,根据文件热度判断其被访问情况,增加此文件block副本缓解负载。为进一步解决负载问题,运用数据动态平衡模型对激光数据进行监控、合并、拆分及数据移动等步骤处理,使物理节点通过迁移虚拟节点完成资源重分配,从而实现数据动态存储系统优化设计过程。实验证明,该系统能够有效存储激光雷达数据并达到系统资源使用率最大化的目的。     

大数据环境下网络主动入侵海量数据的检测方法研究

提出基于半监督混合模型的海量入侵数据检测方法。利用蚁群算法进行入侵数据的特征选择,在结合半监督的混合模型分类方法进行入侵数据的分类,利用混合模型对数据样本空间的聚类分布进行描述,利用数据函数将聚类的信息与分类算法相结合,进行数据分类时对没有标示的数据样本进行考虑,对入侵数据进行检测。克服传统方法存在的弊端,提高了分类器的泛化能力,保证数据分类的效果,提高了入侵数据检测的准确性,完成对大数据环境下网络主动入侵海量数据检测的研究。实验的结果表明,利用本文方法能有效地提高入侵数据检测的准确性。     

大数据环境下云计算分布式数据管理和分析技术工具的研究

云计算对海量的数据高效管理,云端数据精确精准快速查询也成为越来越重要的问题,并形成新的面向云计算的数据管理研究领域。本文介绍了当前研究现状,并对常见分布式数据分析方式和工具进行分析。     

云计算环境下基于矩阵加密的查询算法研究

在云计算环境下,常常会基于对数据密文索引的构建来实现快速查询数据的目的。针对密文向量的密文关键词索引向量、查询构建方式进行了设计,以MRSE框架为指导,采用矩阵加密法通过MKQE框架所定义的向量加密密钥。在使用向量进行处理时,对新密钥的生成算法进行设计,同一索引的密钥在数据更新后也进行动态的更新,保证了原索引能够在数据变化以后仍被查询到。可基于密文这一背景下展开查询、计量等工作,因此在历史查询中,云服务供应商无法对伪查询进行构造。仿真实验结果表明本文提出的数据安全查询算法性能优良。     

异构分布式数据查询系统设计分析

对分布式存储的异构数据源来说,通过LDAP与各数据库的集成能够更好地提高系统的效率。从系统设计、系统模型、LDAP与异构数据库的集成3个方面,对异构分布式数据查询系统的设计进行了分析。     

浅谈大数据云计算环境下的数据安全

随着互联网的兴起,大数据、云计算逐渐成为时代的代名词,为社会经济的发展带来了巨大动力。但是,在大数据云计算环境下,数据将面临着较大的安全隐患,一旦数据被切除或篡改,就会造成不可估量的损失。本文就大数据云计算环境下的数据安全问题进行了相关研究。     

大数据云计算环境下的数据安全问题研究

当前我国信息技术快速发展,使得大数据云计算在我国得到了普遍的推广及运用。大数据背景下,计算机中的各项数据得到虚拟化,能够让人们更便捷地获取到各类信息。在大数据云计算的环境下,使得网络中的各类数据能够以最快速的方式得到传播与分享,充分体现出了当代互联网的优势。然而,也引发了相应的数据安全问题。由于信息传播不具有一定的保障性,使得用户产生了巨大的经济方面的亏损。因此我们要切合实际,在运用互联网发展大数据云计算的过程中要提高对数据的维护能力,确保各类信息的安全传输,才能更好地实现资源的共享。     

浅析MapInfo环境下的查询方法

本文针对地理信息系统开发平台MapInfo,讨论了实现查询的几种方法,并根据具体应用中的实际情况,指出了几种复杂的查询,并给出了实现思路。     

基于虚拟化技术的数字图书馆分布式云计算数据中心研究

首先分析了虚拟化技术和云计算模式的发展趋势,然后探讨了云计算环境下数字图书馆的虚拟化建设,研究了数字图书馆虚拟化资源在云计算环境中的集成与共享机制,并对云计算环境下虚拟化数字图书馆的组织模式进行了探讨。     

模糊云计算环境下特定数据目标资源识别定位

在模糊云计算环境下,需要对特定数据进行识别定位,实现目标数据信号的准确检测和访问。传统方法采用先分层后分支的数据目标资源识别定位算法,定位识别性能计算复杂度较大,准确度不高,提出一种基于通信开销缩减和冗余任务删除的特定数据目标资源识别定位技术。首先对DAG图中的任务进行任务归并,然后将DAG图分层,从整个任务图的全局出发考虑任务的优先级,构建模糊云计算模型,设计模糊云计算核函数,创建多个线程的信息流特征编码,考虑对整个任务图调度时间起决定作用的关键任务,设计通信开销缩减算子,将调度列表头结点分配到使其具有最小最早完成时间的处理器内核上,提高对特定数据的目标资源定位识别性能。仿真实验得出,该算法定位精度较高,对目标资源的冗余任务进行有效删除,明显提高了任务调度效率,收敛性能较好。     

寄心海上云:云计算环境下的知识管理

云计算是通过网络对IT基础设施和服务交付与使用的新模式,它具有价格低廉、易于扩展、按需服务、资源虚拟化等特点.云计算有3个服务层次,即IaaS、PasS、SaaS.目前云计算已经形成了巨大的产业链,云产品也层出不穷,其中著名的有:Google云计算平台、IBM的蓝云、Amazon弹性云、微软云.云计算的特点和规模使其成为推动知识管理的新的强大动力,表现在:更低的成本、更好的共享、更强的能力和更佳的安全性.云计算对知识管理的作用就是形成了知识云.文章阐述了微软动手实践实验室的云计算实施.     

基于云计算平台的分布式数字图书馆框架模型研究

首先简要分析云计算平台的基本特征、技术优势及其在数字图书馆中的应用。之后,基于"面向全国的广播电视大学数字图书馆建设项目"的研究成果,结合云计算平台、SOA、VPN等技术,提出一种新型的分布式数字图书馆构架模型。本文详细介绍该架构模型的主要组成部分、层次结构、关键技术及其与现有数字图书馆系统的融合等内容,并将其应用到全国广播电视大学数字图书馆的建设中进行验证。该系统能够通过服务注册和开放API机制,动态整合地理位置分布的图书馆资源和服务,以满足不同层次和规模的用户需求。     

云计算数据安全与隐私保护

一直以来,对于云计算平台而言,数据安全和隐私保护是企业和用户最关心的问题.本文通过对云计算相关的数据生命周期的各个阶段的研究,根据对其数据的安全性和隐私保护问题的影响进行了一个简洁全面分析,并在此基础上提出了一种针对云计算平台有效的隐私保护策略及算法,优化了数据加密与系统资源的配置.     

Blockchain-based Data Trading in Edge-cloud Computing Environment

With the continuous growth in the amount of data generated in the edge-cloud environment, security risks in traditional centralized data management platforms have been concerned. Blockchain technology can be applied to guarantee safety and information transparency in data caching and trading processes. Therefore, a blockchain-based secure cost-aware data caching scheme is proposed to optimize the placement and prevent the tampering of cache data. In this scheme, under the constraints of transmission cost, edge cache size, a quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm is used to solve the data cache placement problem with the greatest content caching gain. A blockchain-based secure decentralized data trading model is proposed to solve the trust problem among the buyers, sellers, and agent nodes and increase incentives for users to trade data. A double auction mechanism is used to maximize social welfare. The experimental results reveal that the proposed data caching and trading scheme can reduce the data transmission cost, improve the cache hit ratio, and maximize social welfare.     

私有云环境下的资源竞价机制研究

在私有云构建过程中需要整合专用计算资源和志愿计算资源,高度动态性是志愿计算资源的显著特征.本文为了克服整合志愿计算过程中由于其高度的动态性引起整合后平台效率下降的难题,构建了高度动态环境下的经济模型,并设计相应的竞价机制,提出了竞价算法.测试表明,采用本文的资源竞价机制可以有效克服私有云环境下志愿计算动态性带来的问题,且可以保证任务的时效性方面较以往的竞价模型也有了很大的提高.     

基于云计算技术的大数据下企业危机管理系统研究

在大数据环境下,企业危机产生具有突发性、不确定性和危机数据、信息量大的特点,危机应对已经超出了企业的处置能力。为解决这一问题,应用云计算技术构建大数据下的企业危机管理系统,研究云计算平台上Iaa S、Pas S和Saa S三个危机管理云服务平台系统框架建设,并分析其主要实现功能和技术,为企业低成本高效率地进行危机管理提供帮助。     

基于云计算技术的大数据下企业危机管理系统研究

在大数据环境下,企业危机产生具有突发性、不确定性和危机数据、信息量大的特点,,危机应对已经超出了企业的处置能力。为解决这一问题,应用云计算技术构建大数据下的企业危机管理系统,研究云计算平台上IaaS、PasS和SaaS三个危机管理云服务平台系统框架建设,并分析其主要实现功能和技术,为企业低成本高效率地进行危机管理提供帮助。