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云计算中统一身份认证和数据标记方案研究

云计算中统一身份认证和数据标记方案研究

作者：尹彬彬华中科技大学

学位级别：硕士

云计算是一种新的计算模型，它将计算任务部署到云端，使得因特网成为一个由大量计算资源组成的资源池，终端用户可以通过网络以便利的、按需付费的方式获取计算资源。云计算为人们提供了一种全新的高效的信息化服务模式。云计算是IT... 详细信息

云计算是一种新的计算模型，它将计算任务部署到云端，使得因特网成为一个由大量计算资源组成的资源池，终端用户可以通过网络以便利的、按需付费的方式获取计算资源。云计算为人们提供了一种全新的高效的信息化服务模式。云计算是IT领域的深刻变革，它不同于现有的以桌面为核心的数据处理和应用服务都在本地计算机中完成的模式，而是把这些都转移到“云”中，由于云计算的服务模式的特点，导致用户信息、存储资源的高度集中，带来的安全风险也较传统方式高出很多。目前，安全问题已经成为制约云计算发展的最大瓶颈。身份管理、数据安全和访问控制等问题是云计算中存在的典型安全问题。针对联盟身份管理组织灵活性的问题，提出了基于OpenID的统一身份管理模型C-OpenID，同时针对云中虚拟桌面敏感数据的机密性保护问题，在基于属性的加密基础上引入数据标记技术。在文件标记中存储文件的密文访问控制信息，其思想是将访问控制策略变更导致的重加密过程转移到云端执行，实现机密文件数据的安全存储与动态密文访问控制。对基于OpenID的统一身份认证和虚拟桌面数据标记方案的架构、思想以及各模块之间的关系，核心模块的设计思想进行了详细设计。最后，基于windows平台，实现统一身份认证和数据标记方案的核心模块,并对方案下一步研究方向做了总结与展望。

关键词：云计算统一身份管理密文策略的属性加密算法虚拟桌面数据标记

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MUSER观测数据标记方法研究

MUSER观测数据标记方法研究

作者：陈蒙昆明理工大学

学位级别：硕士

射电天文是天文学中重要的观测手段,太阳射电天文是射电天文研究中的一个热点,世界各国广泛开展了太阳射电的研究工作,所采用的观测研究波段从约1毫米到30米。由于电磁干扰以及仪器设备误差等因素的影响,会导致射电望远镜数字接收机所... 详细信息

射电天文是天文学中重要的观测手段,太阳射电天文是射电天文研究中的一个热点,世界各国广泛开展了太阳射电的研究工作,所采用的观测研究波段从约1毫米到30米。由于电磁干扰以及仪器设备误差等因素的影响,会导致射电望远镜数字接收机所输出的数据经常存在失真等问题,导致最终采集获得的观测数据是异常的,这些失真或异常数据对最终成图有显著的影响。自动识别这些失真或异常数据,也就是进行数据标记(Flagging)是当前射电观测数据处理的重要工作,对最后的科学数据产出具有重要的意义。本文围绕由国家天文台建设的明安图超宽频太阳射电日像仪数据处理工作,重点研究了MUSER观测数据的数据标记问题。主要工作包括三个方面：一、通过对宁静太阳以及太阳爆发情况下所获得的可见度数据以及各天线互相关数据的分析,对正常观测数据范围的估计与检验,初步研究了异常失真数据评估的参考依据。二、借鉴FLAGCAL的标记方法,首先对实验观测数据进行MAD预标记,再进行VSR标记,最后对数据进行A标记,针对实验数据研究了适合MUSER观测数据自动标记方法的评价因子,通过实验对比分析所得的评价因子组合,对MUSER观测数据自动标记模型进行了初步研究。三、对MUSER观测数据自动标记模型的可用性进行初步考察。通过实验方法,对比工作二所获得的异常数据的准确度,针对实验数据讨论了该数据自动标记模型的可用性。整体来看,本论文研究结果对MUSER观测数据的标记取得了一定效果,有较好的实用性和参考价值。

关键词：数据标记 MUSER 观测评价因子

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基于压缩感知的无标签行为数据标记方法

西安邮电大学学报 2020年第2期25卷 64-67页

作者：宋辉张荣西安邮电大学计算机学院陕西西安710121

针对传统无标签行为数据标记方法需要事先计算行为类别数目的不足,提出一种基于压缩感知的无标签行为数据标记方法。按照无标签数据最大可能类别数目进行聚类,从各聚类簇中选择高可信数据,使用压缩感知的冗余字典矩阵对高可信数据进行识... 详细信息

针对传统无标签行为数据标记方法需要事先计算行为类别数目的不足,提出一种基于压缩感知的无标签行为数据标记方法。按照无标签数据最大可能类别数目进行聚类,从各聚类簇中选择高可信数据,使用压缩感知的冗余字典矩阵对高可信数据进行识别,通过动态匹配得到数据类别标签。实验结果表明,该方法对6种人体行为无标签数据的平均标记准确率达到96.80%,能够实现不计算行为类别数目进行数据标记。

关键词：无标签行为数据数据标记压缩感知

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污染源自动监控数据标记功能的实现与应用

产业与科技论坛 2020年第6期19卷 38-39页

作者：李勇于娜河北省生态环境信息中心

本文分析了河北省污染源自动监控数据应用过程中存在的问题,分析了自动监控数据未能有效标记的原因,并结合相关标准规范及河北省污染源自动监控超标(异常)数据处置操作规程,给出了污染源自动监控非真实数据有效实施标记的平台化工作机... 详细信息

本文分析了河北省污染源自动监控数据应用过程中存在的问题,分析了自动监控数据未能有效标记的原因,并结合相关标准规范及河北省污染源自动监控超标(异常)数据处置操作规程,给出了污染源自动监控非真实数据有效实施标记的平台化工作机制及建议。

关键词：污染源自动监控数据标记

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基于标记替换的数据使用与打印方法研究

计算机光盘软件与应用 2011年第1期14卷 105-105,128页

作者：周立伟张玉霞史锋常生文郝梅昌吉州气象局新疆昌吉831100 中国移动通信集团新疆有限公司昌吉分公司新疆昌吉831100

本文以防雷装置检测报告的生成为例，采用标记替换的机制，应用数据库与XML文档之间的数据交换技术，研究实现各类报告、报表、清单等对数据库数据的使用及打印方法。

关键词：数据项数据数据标记标记替换

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

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国防科技大学学报 2020年第3期42卷 56-65页

作者：高翔刘和光陈志敏姚秀娟王春梅中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室北京100190 中国科学院微波遥感技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(C... 详细信息

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。

关键词：空间频轨资源卫星网络资料地球静止轨道协调态势训练集合数据标记卷积神经网络

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标记关联的多声呐多目标航迹融合方法

哈尔滨工程大学学报 2020年第9期41卷 1346-1352页

作者：生雪莉陈洋郭龙祥郝豪言周媛媛殷敬伟哈尔滨工程大学水声技术重点实验室海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部哈尔滨工程大学水声工程学院

为解决基于高斯混合概率假设密度滤波器的多声呐多目标跟踪算法无法提供目标航迹问题,本文提出了一种标记关联的航迹生成、融合方法。该方法通过关联算法、外推法实现了航迹标记更新,解决了目标航迹生成问题。通过标记关联信息,实现了... 详细信息

为解决基于高斯混合概率假设密度滤波器的多声呐多目标跟踪算法无法提供目标航迹问题,本文提出了一种标记关联的航迹生成、融合方法。该方法通过关联算法、外推法实现了航迹标记更新,解决了目标航迹生成问题。通过标记关联信息,实现了航迹融合。仿真试验表明:该方法不仅可以滤除假目标干扰,还可以准确地提供目标航迹信息。

关键词：目标跟踪假目标(信息理论) 数据融合数据标记线性系统卡尔曼滤波器状态估计关联规则

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基于事务依赖的错误隔离及修复技术

计算机应用研究 2007年第10期24卷 99-100,103页

作者：刘云生周富成华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

为了提高数据库恢复过程服务的有效性,给出基于数据项的分类标记方法的错误隔离模型,同时给出基于事务依赖关系数据修复算法。该模型和算法能够有效地减少修复错误所需的时间。

关键词：事务依赖错误隔离数据标记模糊值

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智能家居中日常行为分割与标记方法研究

智能家居中日常行为分割与标记方法研究

作者：张超大连海事大学

学位级别：硕士

在智能家居环境下,通过部署的传感器来获取环境数据,利用行为识别知识处理这些数据,来感知居民需求,为居民生活提供帮助。虽然行为识别技术经过长期的发展已经有了很大的进步,但是在很多方面仍然具有不少挑战。例如在动态传感器数据流... 详细信息

在智能家居环境下,通过部署的传感器来获取环境数据,利用行为识别知识处理这些数据,来感知居民需求,为居民生活提供帮助。虽然行为识别技术经过长期的发展已经有了很大的进步,但是在很多方面仍然具有不少挑战。例如在动态传感器数据流分割方面,现有的技术有时会把同一个活动划分为多个传感器片段,或者把多个活动合并为一个活动。其次,在数据标记方面采用人工标记不仅耗时费力,而且容易出错。在特征提取方面只采用预定义特征或者离散特征没有关注传感器的时间序列属性等问题。针对上述问题,本论文进行以下三个方面的研究:（1）针对动态传感器数据流分割边界难以确定等问题,本文提出一种基于边界传感器互信息的时间加权分割算法。首先统计训练集中作为边界的传感器组,然后统计每个边界传感器组在整个训练集中出现的个数以及作为边界的个数,用来计算每个传感器组的边界占比,最后统计每个边界传感器组的时间跨度。接下来进行分割得到分割后的传感器片段,然后利用分割后的片段进行活动识别。通过与现有方法进行对比,表明本文的方法具有更高的实用性。（2）针对数据标记工作费时费力并且容易出错等问题,本文提出一种基于半监督的数据标记改进算法。首先利用相似度比对公式,通过少量预定义活动数据对大量未标记数据进行标记,然后对不满足阈值的未标记数据进行聚类标记。通过与现有方面进行比对,表明本文的数据标记算法在数据标记方面具有较高的准确率。（3）针对特征提取过程中存在的问题,本文在预定义特征和离散特征的基础上,利用频繁序列来补充传感器之间的时间序列特征,同时利用TF-IDF算法来优选活动特征,减少特征向量的维度,并通过实验,表明本文的特征提取算法在准确率、精确率和召回率方面具有较多的优势。最后,本文利用Java实现上述算法,在Weka平台和华盛顿州立大学的智能家居系统CASAS的数据集得到实验结果并采用相关的评价标准对实验结果进行评价及比较,进而验证本文算法实用性。

关键词：智能家居行为识别数据分割数据标记特征提取