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基于零知识理论的改进RDIC远程数据云存储协议被引量：2: 2018年; 针对现有RDIC远程数据云存储协议中,存在的对元数据包含相关数据信息忽略的问题,提出一种基于零知识理论的改进RDIC远程数据云存储协议。首先,对安全云存储的远程数据完整性检查算法框架进行设计,并针对RDIC远程数据云存储协议存在的问题进行分析;其次,针对上述分析发现问题,基于零知识理论对RDIC远程数据云存储协议进行改进,并给出新协议的安全性分析结果;最后,通过原型评估对所提算法的实用性进行验证。; 刘永花; 关键词：零知识完整性

基于MapReduce的增量式全文Lucene引擎并行检索被引量：5: 2018年; 为提高Lucene针对大数据的检索效率,提出基于Map Reduce的增量式全文Lucene引擎并行检索方法。首先,对Lucene索引原理结构进行研究,并基于增量索引改进、提高缓冲区索引容量以及降低磁盘文件索引书写频率,实现索引创建效率提高的效果;其次,针对单进程Lucene索引效率提升有限的情况,基于Hadoop框架下并行Map Reduce计算模块,构建并行Lucene全文检索引擎,实现大数据检索的并行化执行;最后,通过构建大数据全文检索仿真环境,显示所提并行检索方式相对单一进程检索方式,可大幅提升检索精度和执行效率。; 刘永花杨丽娜王静宇; 关键词：大数据

利用贝叶斯预测和反向传播神经网络训练snort入侵检测规则方案的研究: 2013年; 在网络安全问题中,一种分布式拒绝服务(Distributed deny of services)攻击严重威胁着现有的互联网.针对DDOS攻击基于神经网络算法的防护,因为现有算法收敛性能不高,过滤DDOS攻击包的速度过慢,无法投入大规模商业使用.本文针对这个问题,提出借助SNORT入侵检测平台,利用捕捉的网络数据包进行数据规整化,利用贝叶斯模式对正常数据和异常数据进行初步分离,使得能减少冗余训练数据对神经网络的输入,之后利用改进的反向传播神经网络进行前期数据训练,使训练产生的数据对检测模型进行优化,并且自动生成防御规则.其优势在于:1)在linux系统上实现部分改进,使得现有包过滤效率增强,在攻击目标端生效之前可进行攻击拒绝;2)使用贝叶斯模型减少重复数据和不必要数据的输入,改进的神经网络算法使得训练收敛速度加快,方便规则的重新制定学习,以防新攻击.实验表明,本文方案在一定程度上提高了原有基于神经网络防护DDOS攻击的处理速度,也能够防护若干未知DDOS攻击,训练算法的收敛速度也得到进一步提升,并且该方案能在软件层面上提升自适应抗DDOS软件的性能.; 马博慕德俊袁丁

基于剩余能量和覆盖率感知的分簇协议: 2016年; 保持目标区域的覆盖是无线传感网络(WSN)应用的最根本目标,因此,设计能量有效算法进而最大化覆盖时间成为大型网络的核心问题。为此,提出分布式、能量和覆盖感知路由(DECAR)协议实现网络覆盖最大化的目标。在簇头(CH)选举中,考虑节点的剩余能量和节点的覆盖重叠度,使得具有较高的剩余能量节点、覆盖重叠度高的节点有更多的机会成为CH,进而避免了剩余能量较小的节点成为CH而产生节点过早失效使网络寿命缩短的问题,平衡了网络能量消耗。在数据传输阶段,构建由CH组成的数据传输主干线,提高数据传输效率。仿真结果表明,与CPCP-ea,EEUC协议相比,提出的DECAR协议具有较长的网络寿命和良好的数据覆盖率。; 韩艳王静宇谭跃生; 关键词：无线传感网网络寿命

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国家自然科学基金(F020705)