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基于概率分布的无服务器计算弹性伸缩算法

计算机研究与发展 2024年

作者：李威李光辉赵庆林代成龙陈思江南大学人工智能与计算机学院澳门科技大学计算机科学与工程学院

在容器技术和微服务框架的普及背景下，无服务器计算为开发者提供了一种无需关注服务器操作以及硬件资源管理的云计算范式.与此同时，无服务器计算通过弹性扩缩容实时地适应动态负载变化，能够有效降低请求响应延时并且减少服务成本，... 详细信息

在容器技术和微服务框架的普及背景下，无服务器计算为开发者提供了一种无需关注服务器操作以及硬件资源管理的云计算范式.与此同时，无服务器计算通过弹性扩缩容实时地适应动态负载变化，能够有效降低请求响应延时并且减少服务成本，满足了客户对于云服务成本按需付费的需求.然而，无服务器计算中面临着弹性扩缩容需求导致的冷启动延迟问题.提前预热函数实例能够有效地降低冷启动发生频率和延时.然而，在云环境中流量突发问题极大地增加了预测预热函数实例数的难度.针对上述挑战，提出了一种基于概率分布的弹性伸缩算法（probability distribution based auto-scaling algorithm，PDBAA），利用监控指标历史数据预测未来请求的概率分布，以最小化请求响应延时为目的计算预热函数实例的最佳数量，并且PDBAA能够有效地结合深度学习技术的强大预测功能进一步提升性能.在Knative框架中，通过NASA和WSAL数据集对算法进行了验证，仿真实验表明，相比于Knative弹性伸缩算法以及其他预测算法，所提出的算法在弹性性能上提升了31%以上，在平均响应时间方面降低了16%以上，能够更好地解决流量突发问题，有效地降低了无服务器计算请求的响应延时.

关键词：无服务器计算函数即服务冷启动延时弹性伸缩深度学习

面向SIMD指令集的SM4算法比特切片优化

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 2097-2109页

作者：王闯丁滟黄辰林宋连涛国防科技大学计算机学院长沙410073

SM4算法是中国自主设计的商用分组密码算法,其加解密计算性能成为影响信息系统数据机密性保障的重要因素之一.现有SM4算法优化主要面向硬件设计和软件查表等方向展开研究,分别存在依赖特定硬件环境、效率低下且易遭受侧信道攻击等问题.... 详细信息

SM4算法是中国自主设计的商用分组密码算法,其加解密计算性能成为影响信息系统数据机密性保障的重要因素之一.现有SM4算法优化主要面向硬件设计和软件查表等方向展开研究,分别存在依赖特定硬件环境、效率低下且易遭受侧信道攻击等问题.比特切片技术通过对输入数据重组实现了并行化高效分组密码处理,可以抵御针对缓存的侧信道攻击.然而现有切片分组密码研究对硬件平台相关性强、处理器架构支持单一,并且并行化处理流水启动较慢,面向小规模数据的加解密操作难以充分发挥单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)等先进指令集的优势.针对上述问题,首先提出了一种跨平台的通用切片分组密码算法模型,支持面向不同的处理器指令字长提供一致化的通用数据切片方法.在此基础上,提出了一种面向SIMD指令集的细粒度切片并行处理SM4优化算法,通过细粒度明文切片重组与线性处理优化有效缩短算法启动时间.实验结果表明,相比通用SM4算法,优化的SM4比特切片算法加密速率最高可达438.0 MBps,加密每字节所需的时钟周期最快高达7.0 CPB(cycle/B),加密性能平均提升80.4%~430.3%.

关键词： SM4算法性能优化比特切片侧信道攻击 SIMD指令集

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基于误差分治的神经网络验证

软件学报 2024年第5期35卷 2307-2324页

作者：董彦松刘月浩董旭乾赵亮田聪于斌段振华西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

随着神经网络技术的快速发展,其在自动驾驶、智能制造、医疗诊断等安全攸关领域得到了广泛应用,神经网络的可信保障变得至关重要.然而,由于神经网络具有脆弱性,轻微的扰动经常会导致错误的结果,因此采用形式化验证的手段来保障神经网络... 详细信息

随着神经网络技术的快速发展,其在自动驾驶、智能制造、医疗诊断等安全攸关领域得到了广泛应用,神经网络的可信保障变得至关重要.然而,由于神经网络具有脆弱性,轻微的扰动经常会导致错误的结果,因此采用形式化验证的手段来保障神经网络安全可信是非常重要的.目前神经网络的验证方法主要关注分析的精度,而易忽略运行效率.在验证一些复杂网络的安全性质时,较大规模的状态空间可能会导致验证方法不可行或者无法求解等问题.为了减少神经网络的状态空间,提高验证效率,提出一种基于过近似误差分治的神经网络形式化验证方法.该方法利用可达性分析技术计算非线性节点的上下界,并采用一种改进的符号线性松弛方法减少了非线性节点边界计算过程中的过近似误差.通过计算节点过近似误差的直接和间接影响,将节点的约束进行细化,从而将原始验证问题划分为一组子问题,其混合整数规划(MILP)公式具有较少的约束数量.所提方法已实现为工具NNVerifier,并通过实验在经典的3个数据集上训练的4个基于ReLU的全连接基准网络进行性质验证和评估.实验结果表明,NNVerifier的验证效率比现有的完备验证技术提高了37.18%.

关键词：神经网络模型抽象符号传播线性近似分治

基于雾计算的智能医疗保健系统高效身份认证协议

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计算机工程与应用 2024年

作者：何明祥付青松李冠山东科技大学计算机科学与工程学院

智能可穿戴设备传感器收集用户的健康数据并通过无线信道传输到云服务器，数据传输过程存在计算延迟与安全攻击。雾计算辅助云计算完成数据分析，提高了云服务器响应效率，但对安全性提出了更高的要求。基于椭圆曲线Diffie-Hellman难题... 详细信息

智能可穿戴设备传感器收集用户的健康数据并通过无线信道传输到云服务器，数据传输过程存在计算延迟与安全攻击。雾计算辅助云计算完成数据分析，提高了云服务器响应效率，但对安全性提出了更高的要求。基于椭圆曲线Diffie-Hellman难题提出了一种安全高效的身份认证与密钥协商(AKA)协议，该协议结合智能卡、口令和生物特征识别技术，使用单向哈希函数与椭圆曲线保护用户的匿名性，使用随机数、时间戳确保传输消息的有效性，实现了相互身份认证并建立了三方会话密钥。非形式化的安全性分析表明，该协议可以抵抗目前所知的各种攻击，随机预言机(ROR)模型和Proverif形式化安全工具证明了协议的安全性。与相关文献对比表明，所提协议的计算开销是Li等人所提的协议的66%，通信开销减少了48%，具有更高的安全性和较好的性能。

关键词：雾计算身份认证密钥协商智能医疗保健系统

面向自助收银台场景下的遮挡目标全关联跟踪模型

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山东科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王金富赵建立房胜李哲山东科技大学计算机科学与工程学院

自助收银台监控视频中商品目标之间频繁发生的遮挡现象会导致目标外观信息缺失,同时静止状态商品的运动信息无法为目标关联提供有价值的跟踪线索,导致自助收银台场景下目标跟踪困难。本研究提出一种遮挡目标全关联跟踪模型,将自助收银... 详细信息

自助收银台监控视频中商品目标之间频繁发生的遮挡现象会导致目标外观信息缺失,同时静止状态商品的运动信息无法为目标关联提供有价值的跟踪线索,导致自助收银台场景下目标跟踪困难。本研究提出一种遮挡目标全关联跟踪模型,将自助收银台场景下商品目标逐帧运动造成的遮挡现象理解为一个渐变的推理过程。模型使用TBD范式在目标外观信息缺失和运动信息为零时,提出遮挡率和层次信息作为遮挡目标关联的辅助信息,并借助卡尔曼滤波算法对遮挡现象推理过程中多个目标和不同轨迹之间进行关联。实验结果表明,本研究方法能够提高自助收银台场景下的商品目标跟踪精度,且遮挡率和层次信息能够有效减少目标轨迹碎片的数量,多目标跟踪精度和身分识别分数分别达到80.7%和80.4%,比Byte Track模型分别提升10.6%和9.8%。

关键词：多目标跟踪目标检测全关联遮挡自助收银台

基于S4PR网的多类型不可靠资源AMSs自适应死锁控制策略

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计算机应用研究 2024年

作者：孙雅婷刘伟山东科技大学计算机科学与工程学院

由于自动制造系统(AMSs)产生的死锁为制造企业造成严重经济损失，为解决死锁问题，提出更精确、有效的死锁控制策略。该策略首先研究多类型不可靠资源对死锁的影响，扩展S4PR网建模，提出新的网结构表征死锁：资源严格极小虹吸，改进混... 详细信息

由于自动制造系统(AMSs)产生的死锁为制造企业造成严重经济损失，为解决死锁问题，提出更精确、有效的死锁控制策略。该策略首先研究多类型不可靠资源对死锁的影响，扩展S4PR网建模，提出新的网结构表征死锁：资源严格极小虹吸，改进混合整数规划(MIP)方法计算资源严格极小虹吸，添加修复子网保证AMSs活性；其次考虑资源故障问题，设计控制器与监督器确保系统稳健性，添加观察器，实现死锁控制自适应性；最后通过仿真实验验证该策略允许更多可达标记，得到多项式复杂度，对比分析其有效性与优越性。该策略研究复杂死锁与故障情况，为生产要求较高的制造过程提供稳健控制，在实际生产中实现高效化、智能化。

关键词：自动制造系统不可靠资源极小虹吸自适应死锁控制

基于程序流程图和图注意力网络的跨语言代码抄袭检测方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：张峰韦友良秦玉成山东科技大学计算机科学与工程学院

跨语言代码抄袭检测在软件知识产权保护和计算机程序设计类课程教学等领域有广泛的应用。然而，不同编程语言的语法差异降低了代码之间的相似度，导致抄袭检测的准确率较低。因此，本文提出一种基于程序流程图和图注意力网络的跨语言代... 详细信息

跨语言代码抄袭检测在软件知识产权保护和计算机程序设计类课程教学等领域有广泛的应用。然而，不同编程语言的语法差异降低了代码之间的相似度，导致抄袭检测的准确率较低。因此，本文提出一种基于程序流程图和图注意力网络的跨语言代码抄袭检测方法。首先，将代码转换为程序流程图，并利用图注意力网络提取程序流程图的特征作为代码的表示；其次，采用交叉匹配方法逐行对比代码的表示，以获得代码的相似特征向量；最后，拼接待检测代码的相似特征向量，并通过全连接神经网络计算抄袭的概率。实验结果表明，与现有的跨语言代码抄袭检测方法相比，本文提出的方法在查准率、查全率和F1值方面均有提高。其中，与基于属性计数的CLCDSA方法、基于抽象语法树的ASTLearner方法相比，F1值分别提高了11%和16%。

关键词：代码抄袭检测跨编程语言程序流程图图注意力网络

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一种改进近端优化的多目标流QoS调度策略

应用科学学报 2024年第3期42卷 499-512页

作者：刘星彤郑红黄建华华东理工大学计算机科学与工程系上海200237

软件定义网络可以搭载灵活的流调度策略来提升网络服务系统的服务质量,但随着业务流量复杂度的提升,现有的流调度算法会因场景匹配度的下降而导致性能受到影响。为此提出一种基于深度强化学习的智能路由策略。该策略通过软件定义网络收... 详细信息

软件定义网络可以搭载灵活的流调度策略来提升网络服务系统的服务质量,但随着业务流量复杂度的提升,现有的流调度算法会因场景匹配度的下降而导致性能受到影响。为此提出一种基于深度强化学习的智能路由策略。该策略通过软件定义网络收集各链路信息,基于长短期记忆网络与近端策略优化算法实现特征提取与状态感知,最终决策生成符合业务场景下服务质量(quality of service,QoS)目标的动态流量调度策略,并实现QoS最大化。实验结果表明,所提的方案与现有的路由策略相比可以使整套系统QoS指标提升7.06%,有效地提升了业务系统的吞吐率。

关键词：深度强化学习服务质量路由优化软件定义网络在线调度

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基于对象阈值变精度概念的启发式推荐方法

计算机工程与设计 2024年第4期45卷 1141-1148页

作者：张国锋杨凯辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051

针对启发式概念推荐方法进行优化,提出一种基于对象阈值变精度概念的启发式推荐方法。将模糊形式背景转化为对象阈值可变的变精度形式背景,在此形式背景的基础上定义概念构造的启发式信息;利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造... 详细信息

针对启发式概念推荐方法进行优化,提出一种基于对象阈值变精度概念的启发式推荐方法。将模糊形式背景转化为对象阈值可变的变精度形式背景,在此形式背景的基础上定义概念构造的启发式信息;利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造当前加权面积最大的概念,将这些概念组成强概念集合;在这个概念集合中利用组推荐方法对所有用户进行推荐。实验在MovieLens系列数据集和FilmTrust数据集上的一系列结果验证这种优化是有效的,能够大幅加强推荐的精度和性能。

关键词：形式概念分析概念格变精度概念对象阈值变精度概念强概念启发式算法推荐系统