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基于分布式B树编译的高效并发访问控制算法 总被引：2，自引：0，他引：2
《科技通报》2015,(8)
在云计算环境中,根据数据的海量性和分布性特点,需要对云存储数据库进行访问控制。传统的访问控制算法采用散点信任评估的访问控制算法,融合云存储安全评估图进行均匀分布,当云存储节点分裂时导致数据访问性能不好。提出一种基于分布式B树编译的高效并发访问控制算法,根据访问服务器的数量,计算B树的高度和精度边界,查找缓冲的内部节点构成的B树,具有相同属性个数的边缘概念处于同一层,由此进行并发控制数据分类,对于包含有多个属性的类别,将其中的多个属性合并成一个属性,实现对云存储系统的高效并发访问控制。仿真实验表明,采用该算法,具有较小的CPU负载,明显提高了分布式B树的访问效率,并发访问控制精度较高,减轻服务器开销,提高数据访问能力,优化存储性能。 相似文献
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激光扫描点云数据存储是目前地理信息系统和测量系统的一个重要研究方向,点云数据存储系统的效率影响着点云数据处理分析能力,从而影响地理信息的获得,以及对测量等方面工作造成影响。传统的激光扫描点云数据库存储系统,一直存在存储内存空间大,存储效率却很低的问题。提出基于OTSU多阈值分割的激光扫描点云数据存储系统设计方法,首先分析点云数据查询系统结构,了解用户需求,完成系统运行平台的选择及系统安全性的分析,从而完成点云数据存储和管理框图,然后利用OTSU多阈值分割方法对数据库数据进行分析,提高激光扫描点云数据存储系统查询结果的准确性,通过仿真实验证明,所提方法能够有效提高激光扫描点云数据存储系统效率且占用的内存较其他方法小,具有较高的实用价值。 相似文献
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引入多主体协商频率分析的云信任数据推荐算法 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(8)
通过对电子商务网络交易中的云信任度数据的准确推荐算法设计,提高对商家的定量评估性能。传统的云信任数据推荐模型采用单自由度协商模型,主观性较大,推荐效果不好。在云计算环境下,提出一种基于多主体协商频率分析的云信任数据推荐算法。利用了正向和逆向云发生器进行定性与定量概念的相互转换。构建多主体协商频率分析模型,采用信任属性云逆向生成器生成信任属性云,对属性云进行综合评定得到综合属性云,同时运用相似度计算原理给出信任度评定等级。采用方差作为标准测度函数,计算信任云权重,实现商家云信任数据推荐算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行多主体协商,得到的电子商务商家的云信任数据推荐的收敛性较好,对商家的信任评价准确,有效降低复杂虚拟的网络交易所带来的交易风险,更加完善了信任度评估机制。 相似文献
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本文首先介绍了云存储的技术架构和应用原理,然后分析了云存储系统及其应用过程中的数据安全性问题,最后提出了一种基于云计算环境下图书馆新的安全存储策略。新策略从数据传输到存储建立了相应的保护措施,有效保护了云存储数据安全。 相似文献
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云存储技术迅猛发展的同时也引起诸多安全问题,在云存储环境中,数据被外包给云服务器而处于用户控制之外,如何实施新颖可信的访问控制技术就变得非常关键。作为一类新兴的公钥加密技术,基于属性的加密算法以其灵活性被广泛应用在云存储访问控制方案的设计中。文章提出了一种基于属性加密的云存储访问控制方案,方案可以实现安全的云存储,系统采用基于角色的访问控制技术实现身份验证、对属性的加密/解密以及对非敏感数据的访问。最后通过仿真实验证明该方案是一种可以保证数据完整性和机密性的云存储访问控制。 相似文献
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传统的海量资源存储技术采用单机存储的方法,无法保证数据存储的高速度和大容量,并且一般采用固定频率工作,无法保证系统的高能效。为此提出一种基于能效控制的DctAF框架云缓存技术,以分布式缓存的系统能效作为研究对象,以DctAF缓存框架为模板建立了云平台的分布式缓存系统框架,采用T_PCA算法对缓存数据进行有效压缩,大大减小存储到云中的数据量。实验表明,T_PCA算法能够稳定的对数据实现压缩,系统数据压缩率大约为60.2%,分布式缓存技术的读写速度远远高于传统存储技术,且自适应频率模式具有更高的能效。 相似文献
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在CStor云数据库访问中,细粒度云存储数据的信息特征存在个体较大差异,访问路径产生多频偏移,数据访问调度性能受限。传统方法中采用PSO局部搜索方法进行访问路径修正,搜索效率低,个体更新较慢。提出一种基于细粒度云存储数据迭代恢复匹配的云数据库访问路径偏移修正算法,以PSO多信息融合Pareto支配集为指导,构建多信息融合细粒度数据的主特征模型,采用迭代恢复匹配方法增加了局部搜索提高搜索到全局最优解的几率,实现路径偏移修正。仿真实验采用3组测试集对CStor云数据库进行访问调度和路径偏移修正,结果表明采用该算法,实现对访问路径的动态实时修正,收敛距离较小,提高了CStor云数据库访问和数据挖掘性能。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
云计算环境下,需要对云数据特征进行深度融合,提高对云数据的调度和决策能力。传统的云数据融合算法采用置信增益概率分配算法,当云数据出现多重特征时,融合深度不够,信息提取效果不好。提出一种基于贝叶斯粗糙集的云数据深度融合算法。引入了置信增益函数贝叶斯粗糙集,得到贝叶斯粗糙集云数据模型构建,在特征空间关系中进行特征合并,进行决策表决策属性分区处理,提高融合精度,依据信任函数最大化原则确定新对象的决策属性取值,实现云数据深度融合算法改进。仿真实验表明,采用该算法,能有效提高数据融合深度和精度,稳健性较好,可以明显的抑制噪声的影响,并提高20 d B左右的特征空间增益,算法在高维空间中仍体现出了较为明显的数据融合优势,该算法在云计算和云数据信息处理等领域具有较好应用前景。 相似文献
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分析了云图书馆数据存储的安全问题,构建了云图书馆数据存储的安全模型,并提出了一系列安全策略,以期提高云图书馆数据存储服务的安全性与用户满意度。 相似文献
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在云对等网络中在线异常点的实时搜索和准确检测关系云对等网络的稳定和安全,由于云对等网络的在现异常点检测受到大量对等合法数据的干扰,网络波动幅度不大,检测困难。提出一种基于密度部分存储优化的云对等网络在线异常点检测算法,通过计算局部节点数据的在线时间复杂度实现对路由交换数据序列的初始特征和先验信息的预估计,适当增大存储空间开销来换取时间效率,实现零跳搜索和对异常点的准确检测。研究结果表明,采用该算法进行云对等网络的异常点检测,检测准确率大幅提高,执行开销降低,保证了对云对等网络安全性,提高了动态监测能力。 相似文献
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基于改进粒子群算法的散乱点云数据配准 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2016,(10)
提出了一种基于改进的粒子群与ICP算法相结合的点云数据配准算法,该算法主要依据点云数据之间的曲率相似度函数,采用改进的粒子群算法在两组待配准点云中搜寻到与之相匹配的点对集合进行初始配准,再将得到的配准结果作为迭代ICP算法的初始位置进行二次精细配准,从而实现两组散乱点云的配准。实验表明,该算法可以有效避免遗传算法可能陷入的局部最小值,与仅使用ICP算法相比,配准的运行时间大大缩短了,且稳定性和可靠性较好。 相似文献
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针对复杂网络环境不同网络交易的特点,提出了采用变权重云模型网络拓扑理论对网上交易信任度及信任度变化量化评估方法。首先构建了基于云模型的信任度评估模型的总体结构,研究标准信任云生成器网络拓扑算法,通过调整网络拓扑权重向量,提出使用标准信任云生成器系统迭代的信息相似度为定量评估参数,设置信任云信息点的响应的频率计数器从而有效降低迭代算法的运算成本,构建标准信任云逆向生成器对网上交易信息进行完整逆向跟踪评价体系。结合淘宝网真实数据进行实验仿真,仿真结果表明该算法能更真实定量地反映商家信任度,有效降低复杂虚拟的网络交易所带来的交易风险,一定程度上完善了信任度评估机制。 相似文献
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提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。 相似文献
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【目的/意义】安全风险问题是个人云存储应用进一步发展的重要障碍。开展个人云存储安全风险评估,可
以为云存储制定与技术相适应的管理和法规体系提供理论指导。【方法/过程】通过云安全风险文献调研和专家咨
询,构建个人云存储安全风险评估指标体系。采用信息熵和层次分析法,计算个人云存储安全风险评估指标权重,
选择个人云存储服务平台进行实证分析。【结果/结论】技术类风险是阻碍个人云存储服务发展的首要原因,数据处
理安全是技术类风险的根源。管理类风险、法规类风险因素也不容忽视,内部人员管理、运营管理是管理类风险主
要源泉,法规遵从是法规类风险的主要因素。应建立以技术为依托,以管理、法律法规为支撑的个人云存储服务安
全风险控制保障体系。 相似文献