基于危险理论的迁移工作流的迁移实例的安全、防御的代码创新机制(IJEME-V2-N6-12)

合集下载

基于自优化的SDN交换机动态迁移机制

基于自优化的SDN交换机动态迁移机制

基于自优化的SDN交换机动态迁移机制童俊峰;闫连山;邢焕来;崔允贺【摘要】In order to make full use of the resource of SDN controllers, as well as to improve the load balance degree among those controllers, a dynamic switch migration mechanism is proposed in this paper. The proposed dynamic migration solution is designed based on the Self-Optimizing Mechanism (SOM). It divides the network into several domains according to the deployment of SDN controllers. By comparing the relevant parameters of each domain, the proposed mechanism can quickly select appropriate target switches and migrating destinations. The load balance of multi-controller, flow latency and algorithm complexity are the main factors of the algorithm. The advantage of the algorithm is that it can flexibly manage the SDN control plane by local dynamic adjustment. Simulation results verify that the proposed mechanism can enhance the balance among controllers, and reduce the flow setup latency, while the computation complexity during the migrating process is kept at a reasonable level.%为提高SDN控制器的使用效率以及多控制器之间的负载均衡度,对多控制器的部署问题进行了研究,并提出了一种交换机动态迁移机制.该动态迁移机制基于周期性运行的自优化的算法实现,按照控制器的部署情况,将网络划分成多个域,通过分析各域内相关参数,分别找出负载最高和最低的控制器节点,并根据控制器负载和交换机请求率快速选择出最佳的迁移交换机和迁移目的地.控制器的负载均衡度、交换机请求的处理时延和算法的复杂度是算法设计中所考虑的主要因素.该算法的优点在于通过局部的动态调整实现了对SDN控制层的灵活管理.仿真结果表明,基于自优化的交换机动态迁移方案能够有效提高多控制器间的负载均衡度,减小流请求的处理时延,同时将运算复杂度保持在一个相对合理的水平.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)011【总页数】7页(P82-88)【关键词】多控制器;负载均衡;交换机;动态迁移;自优化【作者】童俊峰;闫连山;邢焕来;崔允贺【作者单位】西南交通大学信息科学与技术学院,成都 611730;西南交通大学信息科学与技术学院,成都 611730;西南交通大学信息科学与技术学院,成都 611730;西南交通大学信息科学与技术学院,成都 611730【正文语种】中文软件定义网络 (Software Defined Network,SDN)是一种新型网络架构.该架构实现了网络中控制层和数据层的分离,极大地提高了网络的可编程性和可管理性[1,2].SDN架构中控制器负责控制其域内的所有交换机,处理来自交换机的路径请求并且下发流表进行管理,是SDN的核心设备.由于控制器承担大量的处理任务,而受限于单个控制器的处理能力,在大规模网络中,往往需要部署多个控制器来满足管理需求.多控制器部署的一般方法是将网络划分成多个域,每个域由一个控制器管理,不同域之间的控制器通过通信协议完成信息交互.这种部署方式在一定程度上能够降低控制器的负载,但由于缺乏调整能力,当网络中出现流量变动时,传输延迟就会变大,导致控制器效率降低.具体表现为不同控制器之间的负载可能会出现较大的差异,从而使高负载的控制器的对数据流请求的处理能力降低,而低负载的控制器资源又不能得到充分使用.在多控制器部署这一问题上,国内外已经提出多种解决方案.文献[3]对网络中需要的控制器数量及部署的位置进行了研究.文献[4]以优化多控制器负载为出发点,提出了基于Capacitated K-Center的解决方案.由于这些方案是基于静态的部署,所以仍然无法满足网络中的动态流需求.文献[5]提出一种更为灵活的控制层方案,并且改进了Openflow协议[6],使交换机可以在不同控制器之间迁移.该方案只研究了迁移的技术实现,并未给出详细的迁移策略.文献[7]建立了网络的重新分配机制,实现了控制器动态部署.文献[8]通过竞争匹配,实现了控制器和交换机的最优分配.但对于网络进行整体规划和重新分配,算法的运算量和数据的存储量都很大,对网络本身的稳定性也有一定的负面影响,难以在大规模网络中应用.为了更好地解决多控制器部署的问题,本文提出了一种局部自优化的动态迁移方案.该方案在原有的静态部署方案之上,通过对比各控制器之间的负载情况,迁出部分高负载控制器所管理的交换机,从而达到改善控制器负载均衡度的效果.该方案所设计的交换机的迁移方式具有周期性和自发性,且每个控制器只负责收集和计算本域内的相关数据,从而减小了迁移过程中算法的复杂度.同时,由于负载均衡度得到提升,使相对空闲的控制器资源得到合理的利用,从而降低高负载控制器响应交换机请求的时间,提高了网络的整体性能.本文以F来表示SDN的网络配置.假定网络中共有N个交换机和M个控制器,其集合分别表示为和.A 表示控制器的容量,其大小由CPU、带宽及内存等因素决定的[9],本文将其定义为单位时间内可以处理的交换机请求的数目.控制器通常不能满负载运行[10],因此需要给每个控制器设定一个负载上限因子,负载比例超过上限因子值表示该控制器处于过载运行状态.本文中用L表示上限因子,其取值范围在0到1之间,各参数的定义如表1所示.SDN中数据包的转发过程可以简化成三部分,即交换机请求、请求处理和流表下发.其中,交换机请求和流表下发的过程与控制器和交换机的连接模式有关.多控制器部署一般采用带内模式[11],如图1所示,控制器仅与部分交换机相连.当si收到一个发往相邻域的交换机sk的数据包时,首先会在其缓存区进行流表匹配.若匹配不成功,si 会向控制器 cm发送一个 packetin报文.cm将根据报文内的信息计算出合适的转发路径,并将其封装在流表中.假设该数据包是沿着的路径传输的,由于 si和 sj在同一个域内,cm将封装好的流表下发给si和sj.通过两次转发后,该数据包最终到达sk.sk与 si在不同域内,且属于控制器cn管理,于是继续执行上述的请求步骤,由cn 将封装好的流表下发给sk,最终sk根据流表中的指令将数据包发送至目的主机.如图1所示,在上述转发报文过程中产生了两次路径请求(如图中①、④)操作及三次流表(如图中②、③、⑤)下发操作.基于上述分析,假设单个交换机si所发送的路径请求率为λim,则λim可表示为:其中,表示由控制器cm所管理的所有交换机的集合,R(i,j)表示单位时间内交换机 si 向 sj发送数据包所生成的新路径请求数.根据数据包的跨域转发原理,当交换机接收来自同域内其它交换机转发的数据包时,只接收下发的流表而不会生成新的路径请求(如图中③),而接收来自邻域的数据包时,则会生成新的请求(如图中④、⑤).所以,利用公式(1)计算请求率时要区分sj’与si不在同域内的情况.在数据包的转发过程中,交换机产生的路径延迟一般为微秒(μs)级别,而控制器处理时延通常为毫秒(ms)级别[8].因此在计算总时延时,路径延迟可以忽略不计.SDN控制器对packet-in报文的处理,是一个反馈型M/M/1排队过程[8].假设网络中交换机的路径请求服从Poisson分布[9],利用Little法则,可以得到单个控制器cm对路径请求的平均处理时间:其中,K表示网络中的节点总数,表示处理时间受到网络规模的影响.为了作量化处理,本文以控制器效用作为衡量控制器资源利用状况的指标.控制器的效用定义为交换机的请求率与控制器容量之间的数值关系.假设交换机si位于控制器cm管辖域内,则si对控制器cm容量资源的利用率可以表示为:显然λim越大,则si对cm的容量资源利用率越高.将同域内所有交换机的利用率相加并取对数,能够得到控制器cm的效用值Um以及网络中所有控制器效用的总和Utotal:Um值为负数,当控制器负载越高时,其效用值也越大.假设一定时间内网络中交换机的请求率之和(即控制器负载之和)保持不变,通过调整交换机和控制器的映射关系(即交换机的动态迁移),能够改变控制器效用的总和.为提高SDN多控制器的总体效用以及控制器之间的负载均衡度,本文提出一种交换机动态迁移机制,即 Self-Optimizing Mechanism (SOM).首先,将迁移过程分成准备和执行两个阶段.在准备阶段,控制器通过记录单位时间内收到的请求数及其来源,计算并存储各个交换机的请求率,生成各项参数.然后利用这些数据建立优先级列表.建立优先级列表的目的是对交换机进行排序,以挑选出最佳的待迁移交换机.在执行阶段,根据交换机的优先级列表确定迁移对象,同时匹配最佳接收控制器,并将交换机迁移到该控制器管理域内.在该阶段,控制器会定期获取网络的相关参数,包括链接、实时请求率、控制器容量及效用值等.通过这些数据设置控制器和交换机的优先级列表.定义.最高负荷控制器.指负载最高的控制器,用cmax表示.单个控制器的负载和其效用值相关.即效用值越大,表明控制器负载越高.所以最高负荷控制器cmax满足以下条件:同一时间内,最高负荷控制器cmax只有一个.准备阶段分两步执行,具体步骤如下: 步骤1.选择迁出控制器.假设网络中的控制器容量都相同,并且单位时间段内,各交换机的请求率保持不变.根据均值定理和公式(5)、公式(6)可以推导出:当控制器之间负载完全相等时,网络的总效用值可以达到最大值.虽然真实环境中效用不可能完全相等,但可以通过缩小高效用和低效用控制器之间的差值而起到优化作用.这就需要把高负载控制器所管理的交换机部分迁移至低负载控制器的域内.因此,这一步骤将挑选出最高负荷控制器作为迁出控制器.步骤2.根据选出的控制器,对其域内的交换机进行优先级排序.考虑到交换机的迁移对网络自身的数据传输等业务会产生一定影响,因此被迁移的交换机请求率不宜过大.所以当迁移的交换机对其控制器上的资源利用率较小,且与控制器之间的跳数较大时,可以将迁移对整个网络的造成的扰动影响降至最低.所以交换机的优先级排序将按照以下原则进行:公式(8)综合考虑了交换机si的请求率和与控制器cm之间的跳数dim,计算得出的pim值越大,表示交换机的优先级越高且越容易被迁移出去.目标交换机被挑选出后,紧接着执行迁移操作.首先要选取最佳接收控制器.接收控制器的选取需要符合效用值最大化的原则.根据之前的分析,效用值高的控制器应当迁移部分交换机到效用值低的控制器域内.由于同时间段内,网络中数据包的转发路径和交换机请求率是保持不变的,因此能够对交换机迁移后控制器的负载进行估算.假设在控制器cm管理域内的交换机si需要被迁出,则选取出的接收控制器cn应满足以下要求:其中uin和λin是通过计算si发送的路径请求而得出的迁移后si对控制器cn的请求率和效用值.在网络中寻找资源利用率最低的控制器,以使公式(9)中目标值达到最大.公式(10)确保迁移后控制器cm和cn的总效用值增加.公式(11)确保迁移后cn负载的增加值仍在允许情况范围之内.自优化机制及其算法会更改网络的原配置F,并最终产生一个新配置.最高负荷控制器则需要与其它所有控制器对比之后才会被列出,剩余的控制器作为潜在接收端.代码中使用CX来表示接收控制器集合.算法按照一定的周期自动运行和终止.在运行过程中,首先确定最高负荷控制器cmax和最佳接收控制器cx,并分别列出二者所管理的交换机集合Smax和Sx,令Smig=Smax表示可迁移的交换机集合(第5-10行).执行repeat迭代,从集合Smig中按规定找出待迁移交换机s(第13行).检查迁移条件,若满足公式(10)和公式(11),则执行迁移,更新Sx和cm并终止当前迭代(第14-17行).若 while循环条件未发生改变,则继续执行下一轮 repeat迭代,直到cmax≠cm时,表明最高负荷控制器的对象已经发生改变,优化完成,则当前周期内的while循环将会终止;若公式(10)和公式(11)的条件不能满足,表明s无法对外迁移,需要从Smig中移除(第 19 行).当检测到 Smig为空时,表明 Smig集合中的交换机被全部移除,控制器cmax管理域内的交换机已经无法迁移,此时while循环将会终止(第9行).这时会出现控制器负载过高而交换机又无法迁移的不正常情况,表明网络的整体负载过高,现有的控制器已经无法满足服务需求,需要通过部署新的控制器来解决.该算法的触发和终止都是按照预先设定的运行周期而自发进行的,不需要设定其它条件,即便迁移失败也不会陷入无限迭代过程.每运行一次称为一个周期,每个时间段内算法可自动运行若干次,因此称为自优化机制.该算法有两个优点,一是通过周期性的循环,不断降低控制器的最高负载值,从而使所有控制器的负载相对均衡;二是局部调整的策略中交换机的信息只在本域内计算和保存,领域之间只比较控制器的整体负载情况.通过与文献[7,8]中将网络中控制器和交换机整体重新分配,全体控制器和交换机均参与迭代的方案相比较,本文的方案大大降低了数据的运算量和存储量,减轻了控制器的决策负担.该部分通过仿真对文章提出的方案进行评估.仿真采用的是数据中心中最常见的Fat-Tree拓扑,利用仿真工具模拟数据包转发所产生的路径请求,并根据文中的各项公式构建相应的数据收集、存储和决策制定模块.为了接近商用数据中心的规模,设置拓扑的pod数为24.为了便于测量和计算,本文设定控制器的数量为12个,且均被部署在不同pod内的主机上.根据文献[12,13]的测量,数据中心内的交换机请求率在高峰时期可达到5000 K/s.为了有效评估方案的可行性,将仿真网络内的总请求率设定在3000 K/s至4000 K/s的范围内.而单个交换机每秒产生的请求数及请求路径都是随机设定的,这样能够更好地模拟出真实环境中交换机请求率波动的情况.同时根据参考文献[14,15]的部分测量结果,本文将控制器的容量定为1000 K/s.为了使不同控制器之间存在差异,将每个控制器上限因子L设定为从0.7到0.9不等的随机值.本文的仿真采用了两种不同的交换机请求率模型,将其分别命名为 Model-I和Model-II.如图 2所示,两种模型均被分成了100个运行时间段,每段时间为一小时.同一时间段内,网络内交换机的总请求率保持不变.其中,Model-I中交换机请求率服从均匀分布,变化区间为 3250 K/s-3500 K/s.而 Model-II中的总请求率在 3000 K/s到 4000 K/s之间规律性波动.综合这两种模型,可以比较全面地检验本文所提方案合理性和可行性.仿真中主要计算并记录三个指标值,分别是交换机请求在控制器中的最大处理时延,平均处理时延和控制器负载均衡指数.时延是根据控制器的容量和交换机的请求率综合计算得来的.其中,最大处理时延是网络中控制器处理一条交换机请求所耗费的最长时间,平均处理时延则是处理所有请求的平均时间,这两个都是衡量网络性能的重要指标.控制器的负载均衡指数是根据公式(2)得到所有控制器的负载值,并计算其标准差得到的.指数值越大,表明多控制器之间的负载差异就越大.仿真所执行的SOM动态迁移方案与静态部署 Capacitated K-Center (CKC)方案[4]进行了结果的对比.仿真过程中,首先进行静态的控制器部署,测定CKC方案中控制器的各项指标值.再执行SOM动态迁移进行优化,并记录优化后趋于稳定的各项指标值.图3和图4分别对应两种模型中的最长处理时延和平均处理时延.结果显示,SOM 方案对最长处理时延的优化效果十分明显,这是因为SOM在运行的过程中,不断地降低控制器的最高负载值,有效改善了部分控制器负载过高的情况,使得最长处理时延大大降低.平均处理时延也有所降低,但因为控制器的数量是固定的,可用的总资源有限,所以当总的请求率大幅上升或下降时,平均处理时延也会受到一定的影响.需要指出的是,当总体负载较高时,平均处理时延的优化效果更为明显.如图5所示,通过比较Model-I和Model-II中的负载均衡指数值,发现经过SOM 方案优化后的负载均衡指数在两种模型里都保持着较小的值,而且振动的幅度明显小于请求率本身振动的幅度.这表明基于SOM算法的动态迁移方案具有良好的稳定性,能够有效调节控制器之间的负载,使之最终达到相对平衡的状态.针对SDN网络中多控制器负载不均衡的缺陷,同时为了避免网络因重新新分配而产生的扰动和复杂计算,改进了控制器和交换机的动态分配机制,并且提出了基于自优化下的动态迁移方案.该方案利用分布式的思想,将整个网络划分成多个域,以独立的域为单位制定局部的迁移策略,这样仅用少量的计算量和数据存储量就可以实现对控制器和交换机之间映射关系的动态调整.仿真结果显示,引入自优化动态迁移机制后,相对于静态部署,网络的管理更加灵活,控制器的负载更加均衡,传输延迟得到有效改善.【相关文献】1 Xia WF,Wen YG,Foh CH,et al.A survey on softwaredefined networking.IEEE Communications Surveys amp;Tutorials,2015,17(1):27–51.2 Nunes BAA,Mendonca M,Nguyen XN,et al.A survey of software-defined networking:Past,present,and future of programmable networks.IEEE Communications Surveys amp;Tutorials,2014,16(3):1617–1634.3 Heller B,Sherwood R,McKeown N.The controller placement problem.Proc.of the first Workshop on Hot Topics in Software Defined Networks.New York,USA.2012.7–12.4 Yao G,Bi J,Li YL,et al.On the capacitated controller placement problem in software defined networks.IEEE Communications Letters,2014,18(8):1339–1342.[doi:10.1109/LCOMM.2014.2332341]5 Dixit A,Hao F,Mukherjee S,et al.Towards an elastic distributed SDN controller.Proc.of thesecond ACM SIGCOMM workshop on Hot topics in software defined networking.New York,USA.2013.7–12.6 Mckeown N,Anderson T,Balakrishnan H,et al.OpenFlow:Enabling innovation in campus networks.Acm Sigcomm Computer Communication Review,2008,38(2):69–74.[doi:10.1145/1355734]7 Bari MF,Roy AR,Chowdhury SR,et al.Dynamic controller provisioning in software defined networks.Proc.of the 9th International Conference on Network and Service Management.Zurich,Switzerland.2013.18–25.8 Wang T,Liu FM,Guo J,et al.Dynamic SDN controller assignment in data center networks:Stable matching with transfers.IEEE INFOCOM 2016-the 35th Annual IEEE International Conference on Computer Communications.San Francisco,CA,USA.2016.1–9.9 Yao L,Hong P,Zhou W.Evaluating the controller capacity in software defined networking.Proc.of the 23th IEEE International Conference on Computer Communication and Networks.Shanghai,China.2014.1–6.10 Krishnamurthy A,Chandrabose SP,Gember-Jacobson A.Pratyaastha:An efficient elastic distributed SDN control plane.Proc.of the third Workshop on Hot Topics in Software Defined Networking.New York,USA.2014.133–138.11 Akyildiz IF,Wang P,Lin SC.SoftAir:A software defined networking architecture for 5G wireless puter Networks,2015,(85):1–18.[doi:10.1016/net.2015.05.007] 12 Kandula S,Sengupta S,Greenberg A,et al.The nature of data centertraffic:Measurements amp;analysis.Proc.of the 9th ACM SIGCOMM Conference on Internet Measurement.New York,USA.2009.202–208.13 Benson T,Akella A,Maltz work traffic characteristics of data centers in the wild.Proc.of the 10th ACM SIGCOMM conference on Internet Measurement.NewYork,USA.2010.267–280.14 Cheng GZ,Chen HC,Hu HC,et al.Dynamic switch migration towards a scalable SDN control plane.International Journal of Communication Systems,2016,29(9):1482–1499.[doi:10.1002/dac.v29.9]15 Jarschel M,Lehrieder F,Magyari Z,et al.A flexible openflow-controller benchmark.Proc.of the 2012 European Workshop on Software Defined Networking.WashingtonDC,USA.2012.48–53.。

基于免疫算法的迁移工作流实例安全工作位置选择

基于免疫算法的迁移工作流实例安全工作位置选择

种基 于免疫算法 的迁 移策略 ,该 方法借鉴生物 免疫系统 的特 性 ,将迁移实 例的需求 以及 安全要求编码 为抗 原 ,
将工作位 置的服 务信 息 以及安全性 能编码为抗 体 ,模拟免疫系 统的匹配过程 从而动态 的得 到迁 移路线 。该方法
不仅考虑迁 移实例 的任 务需求 ,而且对 迁移实 例的需求信息划 分安全等级 ,考虑工作位置 的安全性 ,从而 为迁
a d tesc rt ftewok tt n a c r igt e t i r e c iv ae uepa nn . h i lt n n e u i o rs i c o dn Ag n ’ rs i o d rt a he esfrr t ln ig T e s h y h a o o S k n o o muai o
rs l h w h t h lo tm f ciey a od emaiiu o t sg i cnl e u e epo a it f gaig eut so ta eag r h e e t l v ist l o sh s inf a t rd c st rb bl o r t s t i v h c , i y h i y mi n is n ea a k da de h n etesc rt f gaigis n e n t c R c e n n a c eu i o r t t c . a h y mi n na
Ab t a t n mi r t g wo k o s s m,t e s c rt n o t f mi a i g i s n e f r t e c mp ei n o h sr c :I g ai r f w y t n l e h e u i a d r u e o g t n t c o h o lt f t e y r n a o

迁移学习理论及机械故障诊断和寿命预测

迁移学习理论及机械故障诊断和寿命预测

THANKS
谢谢您的观看
03
基于人工智能的寿 命预测模型
如神经网络、支持向量机、随机 森林等,适用于复杂、非线性的 寿命数据。
寿命预测的实践应用与案例分析
航空航天领域
通过对飞机、火箭等关键部件的寿命预测, 确保飞行安全。
石油化工领域
通过对石油管道、化工设备等关键部件的寿 命预测,避免泄漏和事故。
交通运输领域
通过对汽车、火车等关键部件的寿命预测, 提高运行效率和安全性。
油液分析法
通过对润滑油、液压油等 油液的理化性质进行分析 ,判断设备内部磨损情况 。
机械故障诊断方法与流程
噪声分析法
利用噪声信号分析技术,对设备进行噪声检 测和故障诊断。
温度测量法
通过对设备温度的测量和分析,判断设备是 否出现异常发热或过热现象。
逻辑分析法
通过逻辑推理和分析,对设备进行故障诊断 和原因分析。
泄漏故障
由于密封不良、连接松 动或管道破裂等原因, 导致液体或气体泄漏。
失调故障
由于机械部件之间的配 合关系失调,导致设备
性能不稳定或异常。
机械故障诊断方法与流程
01
02
03
感官诊断法
通过观察、听诊、触诊等 方式,对设备进行初步检 查和判断。
振动分析法
利用振动信号分析技术, 对设备进行振动检测和故 障诊断。
贡献
本文的研究成果为迁移学习在机械故障诊断和寿命预测领域 的应用提供了新的思路和方法,为相关领域的研究提供了有 价值的参考。
未来研究方向与挑战
研究方向
未来研究可以进一步探索迁移学习在其他机械故障诊断和寿命预测任务中的应用,例如在不同类型机械之间的知 识迁移、跨域迁移学习等。

2024年网络安全知识竞赛题库及答案

2024年网络安全知识竞赛题库及答案

2024年网络安全知识竞赛题库及答案1、一般作为代理的堡垒主机上装有(),其上运行的是代理服务器软件。

A、一块网卡且有一个IP地址B、两个网卡且有两个不同的IP地址C、两个网卡且有相同的一个IP地址D、多个网卡且动态获得IP地址参考答案:A2、PKI的主要理论基础是OA、对称密码算法B、公钥密码算法C、量子密码D、摘要算法参考答案:B3、下列哪一种方法属于基于实体“所有”鉴别方法:A、用户通过自己设置的口令登录系统,完成身份鉴别B、用户使用个人指纹,通过指纹识别系统的身份鉴别C、用户利用和系统协商的秘密函数,对系统发送的挑战进行正确应答,通过身份鉴别D、用户使用集成电路卡如智能卡完成身份鉴别参考答案:D4、下列关于操作系统的说法,不正确的是:()。

A、操作系统为用户提供两种接口:命令接口和程序接口B、常见的个人操作系统有Windows系列和1.inux系列C、1.inux系统是一款闭源操作系统D、操作系统在计算机系统中位于硬件和应用软件之间,所以,操作系统既面向系统资源又面向用户参考答案:C5、以下哪一项是伪装成有用程序的恶意软件?OA、计算机病毒B、特洛伊木马C、逻辑炸弹D、蠕虫程序参考答案:B6、可以认为数据的加密和解密是对数据进行的某种变换,加密和解密的过程都是在O的控制下进行的。

A、明文B、密文C、信息D、密钥参考答案:D7、为了避免冒名发送数据或发送后不承认的情况出现,可以采取的办法是()。

A、数字水印B、数字签名C、访问控制D、发电子邮件确认参考答案:B8、在设计信息系统安全保障方案时,以下哪个做法是错误的:A、要充分切合信息安全需求并且实际可行B、要充分考虑成本效益,在满足合规性要求和风险处置要求的前提下,尽量控制成本C、要充分采取新技术,在使用过程中不断完善成熟,精益求精,实现技术投入保值要求D、要充分考虑用户管理和文化的可接受性,减少系统方案障碍参考答案:C9、下列关于木马病毒的特性,不正确的是()A、隐蔽性B、主动传播性C、自动运行性D、破坏性参考答案:B10、下列关于计算机病毒说法错误的是OA、有些病毒仅能攻击某一种操作系统,如WinD.OwsB、病毒一般附着在其他应用程序之后C、每种病毒都会给用户造成严重后果D、有些病毒能损坏计算机硬件参考答案:C11、计算机网络的安全是指()。

生成式人工智能服务的法律管理规定解读和风险分析及对策建议

生成式人工智能服务的法律管理规定解读和风险分析及对策建议

生成式人工智能服务的法律管理规定解读和风险分析及对策建议作者:尹琴郭晨萌李宁汤文玉崔宇唐恒来源:《中国信息化》2023年第11期随着ChatGPT大语言模型的火爆,我国也出现了“文心一言”“通义千问”等,生成式人工智能技术(AIGC)的应用对社会和行业产生了广泛的影响。

它可以帮助企业更快地生产高质量的内容,从而提高效率和降低成本。

然而,AIGC也存在一些潜在的风险和挑战,例如可能会被用于制造虚假信息、侵犯版权和知识产权等问题。

因此,在使用AIGC时需要注意社会责任,并采取措施确保其使用是负责任和有益于整个社会。

本文针对我国出台的《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》进行解读,并通过分析企业面临的版权归属、数据泄露风险、不良信息传播、深度伪造等风险,提出了开展登记备案、确保数据来源要合理合规、明确数据内容标识、做好隐私信息保护、建立审查过滤机制等相关对策建议。

2023年04月,国家互联网信息办公室根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规发布了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》(后面简称“管理办法”)。

该管理办法旨在促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用,确保其符合法律法规要求,尊重社会公德和公序良俗。

文件内容包括:定义生成式人工智能技术、提供者需遵守的法律法规要求、预训练数据和标注规则的要求、用户身份信息收集和使用的要求、用户投诉处理机制等。

该办法主要有21条,本文将进行分析解读。

(一)鼓励国产化管理办法中第三条明确提出国家支持人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作,鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源。

从中可以看出,国家对AIGC的重視,尤其是强调AI算法、框架等的国产自主可控性。

国产化首先可以减少对外国产品和技术的依赖,提高一个国家的经济独立性和国家安全。

其次,可以促进技术转移和提高技术竞争力,从而推动一个国家的经济发展。

(二)遵守法律法规和社会公德、公序良俗第四条明确提出“提供生成式人工智能产品或服务应当遵守法律法规的要求,尊重社会公德、公序良俗”。

基于NLP的油气非常规作业风险识别及管控措施推送

基于NLP的油气非常规作业风险识别及管控措施推送

103随着科技的飞速发展,人工智能(AI)逐渐深入到各个行业领域,为各行各业带来革命性的变革。

其中,自然语言处理(NLP)作为人工智能的重要组成部分,旨在让计算机理解和处理人类语言。

近年来,NLP技术在油气非常规作业风险管控方面的应用越来越受到关注。

本文旨在探讨如何利用基于NLP技术的信息系统,实现油气非常规作业风险的自动识别以及针对这些风险的管控措施的智能推送。

在油气行业中,非常规作业通常指那些涉及高风险、高成本、复杂度高、成功率低、周期长、技术要求高等特性的作业[1]。

这些作业的风险识别与管控是油气生产过程中的关键环节。

传统的方法通常是依靠人工经验或者简单的规则匹配进行风险识别,不仅效率低下,而且容易漏判或误判[2]。

而基于NLP技术的风险识别方法,可以更加精准、高效地识别出作业中的潜在风险,并通过智能推送管控措施,有助于提高油气非常规作业的安全性和效率。

通过本文的研究,旨在提供一个基于NLP技术的油气非常规作业风险识别及管控措施推送解决方案,以实现更加精准、高效的风险识别和管控措施推送,这将对提高油气非常规作业风险管控水平具有重要意义。

1 技术路线本文的技术路线主要包括以下步骤:首先,收集企业非常规作业管理制度规程和标准,梳理非常规作业类型、风险类型及管控措施,建立非常规作业JSA知识库。

其次,基于企业历史非常规作业许可记录、JSA记录和监督检查记录等过程数据,利用NLP技术建立非常规作业文本分类模型,实现作业类型识别、风险因素提取和管控措施分类。

最后,通过非常规作业管理系统集成JSA知识库和文本识别模型,实现非常规作业风险智能识别与管控措施关联推送。

技术路线如图1所示。

图1 技术路线图基于NLP的油气非常规作业风险识别及管控措施推送常江1 郭桂娇1 熊龙强1 夏星1 王磊1 阎红巧21. 长庆油田分公司 陕西 西安 7100212. 中石油安全环保技术研究院 北京 102206 摘要:本文介绍了一种基于自然语言处理(NLP)技术的油气非常规作业风险识别及管控措施推送方法。

中国高校技术转移网络空间演化与动力机制

中国高校技术转移网络空间演化与动力机制

CATALOGUE目录•引言•中国高校技术转移网络空间演化•中国高校技术转移网络空间结构•中国高校技术转移网络空间运行机制•中国高校技术转移网络空间演化动力模型构建•结论与建议背景意义研究背景与意义研究内容:本研究将围绕中国高校技术转移网络空间演化与动力机制展开,主要包括以下内容3. 高校技术转移网络空间演化的动力机制研究;研究内容与方法1980年代初期1990年代2000年代2010年代至今网络空间演化历程网络空间演化动力机制国家政策的引导和支持,为高校技术转移提供了良好的政策环境。

政策推动市场驱动人才流动技术创新市场需求和竞争压力,促使高校将科技成果转化为产品和服务。

人才流动和交流,为高校技术转移提供了智力支持和资源共享。

新技术的不断涌现,为高校技术转移提供了新的机遇和挑战。

网络空间演化特征与趋势特征中国高校技术转移网络空间呈现出多元化、复杂性和动态性的特点。

多元化表现在参与主体、活动类型和地域分布的多样性;复杂性表现在网络结构的复杂性和影响因素的复杂性;动态性表现在网络空间的演化和扩展是持续不断的过程。

趋势未来中国高校技术转移网络空间将朝着国际化、专业化、规模化的方向发展。

国际化合作将进一步加强,专业化程度将不断提高,规模化发展将更加明显。

同时,网络空间将更加注重创新生态系统的构建,形成产学研合作、创新创业人才培养等多位一体的创新生态系统。

03学科交叉合作增多网络空间结构特征01高校间合作紧密,形成多中心网络02区域性合作明显结构洞现象明显在高校技术转移网络中,结构洞现象较为明显,即某些高校在与其他高校合作中充当桥梁角色,具有较高的中介性。

小世界效应显著高校技术转移网络具有明显的小世界效应,即任意两个高校之间通常存在较短的路径长度。

网络扩张与节点增多张,参与技术转移的高校数量不断增加。

1 2 3政府政策对高校技术转移网络的构建和发展具有重要影响,如科技政策、教育政策等。

政府政策引导经济发展水平对高校技术转移网络的布局和演化具有重要影响,发达地区的高校技术转移活动通常更为活跃。

最新CISP必须练习题(F)100题_V18-03版(带答案)

最新CISP必须练习题(F)100题_V18-03版(带答案)

信息安全专业考试模拟练习题目(F)1.以下关于软件安全问题对应关系错误的是?A.缺点(Defect)-软件实现和设计上的弱点B.缺陷(Bug)-实现级上的软件问题C.瑕疵(Flaw)-一种更深层次、设计层面的问题D.故障(Failure)-由于软件存在缺点造成的一种外部表吸纳,是静态的、程序执行过程中出现的行为表现答案:D2.自主访问控制(DAC)是应用很广泛的访问控制方法,常用于多种商业系统中,以下对DAC模型的理解中,存在错误的是()A、在DAC模型中,资源的所有者可以确定谁有权访问它们的资源B、DAC是一种对单位单个用户执行访问控制的过程和措施C、DAC可为用户提供灵活调整的安全策略,具有较好的易用性和可扩展性,可以抵御特洛伊木马的攻击D、在DAC中,具有某种访问能力的主体能够自主地将访问权的某个子集授予其它主体答案:C3.恶意代码经过20多年的发展,破坏性、种类和感染性都得到增强。

随着计算机的网络化程度逐步提高,网络传播的恶意代码对人们日常生活影响越来越大。

小李发现在自己的电脑查出病毒的过程中,防病毒软件通过对有毒软件的检测,将软件行为与恶意代码为模型进行匹配,判断出该软件存在恶意代码,这种方式属于()A、简单运行B、行为检测C、特征数据匹配D、特征码扫描答案:B4.信息安全风险值应该是以下哪些因素的函数?()A、信息资产的价值、面临的威胁以及自身存在的脆弱性B、病毒、黑客、漏洞等C、保密信息如国家秘密、商业秘密等D、网络、系统、应用的复杂程度答案:A5.管理层应该表现对()、程序和控制措施的进行支持,并以身作则。

管理职责要确保雇员和承包方人员都了解(),其()角色和职责,并遵守相应的条款和条件。

组织要建立信息安全意识计划,并定期组织信息安全()组织要建()。

答案:教材第113页,第一段和第二段,请背诵下来,最好要理解。

6.主要的信息安全服务分为()、()、()、()、访问控制A、访问控制、数据加密、B、访问控制、加密、密秘性C、访问控制、加密、数据完整性、序列D、机密性、完整性、可用性、访问控制答案:D教材第346页,包括:鉴别、访问控制、数据保密性、数据完整性、抗抵赖。

国家信息安全水平考试NISP一级模拟题(15)

国家信息安全水平考试NISP一级模拟题(15)

国家信息安全⽔平考试NISP⼀级模拟题(15)NISP⼀级单选题(最新) (每⼩题2分,本题共50个⼩题,共100分,60分及格)12分聚焦⽹络爬⾍指选择性地爬⾏与预先定义好的主题相关的⽹页。

以下属于常⽤的聚焦爬⾍爬⾏策略的是()A.基于内容评价的爬⾏策略;B.基于链接结构评价的爬⾏策略;C.基于增强学习的爬⾏策略;D.以上都是正确答案是:D 你的答案是:D 此题得分:222分⽹络爬⾍按照系统结构和实现技术可分为多种类型,其中对已下载⽹页采取增量式更新和只爬取新产⽣的或者已经发⽣变化⽹页的爬⾍属于()A.增量式⽹络爬⾍;B.聚焦⽹络爬⾍;C.通⽤⽹络爬⾍;D.以上都不正确正确答案是:A 你的答案是:D 此题得分:032分⽹络爬⾍是搜索引擎的重要组成部分,但⽹络爬⾍也带来了⼀定的安全风险。

爬⾍被⾮法利⽤可能带来的危害包括()A.核⼼⽂本被爬;B.注册⽤户被扫描;C.影响正常⽤户的访问;D.以上都是正确答案是:D 你的答案是:D 此题得分:242分弱⼝令是⼀种危害性较⼤的安全漏洞,以下不属于针对弱⼝令攻击⽅法的是()A.穷举攻击;B.跨站脚本攻击;C.社会⼯程学攻击;D.直接破解系统的⼝令⽂件正确答案是:B 你的答案是:C 此题得分:052分分布式拒绝服务(DDoS)攻击是指攻击者利⽤分布式的客户端,向服务提供者发起⼤量请求,消耗或者长时间占⽤⼤量资源,从⽽使合法⽤户⽆法正常服务。

DDoS攻击主要表现出的特点不包括()A.攻击特征⾮常明显;B.攻击很容易防御;C.攻击由多个服务器同时发起;D.难以追踪真正的攻击发起者正确答案是:B 你的答案是:B 此题得分:262分分布式拒绝服务(DDoS)攻击具有多种分类标准。

其中根据攻击消耗⽬标资源特点,可将DDoS分为三类,下列选项中不属于此三类的是()A.攻击⽹络带宽资源;B.攻击系统资源;C.攻击应⽤资源;D.SQL注⼊攻击正确答案是:D 你的答案是:D 此题得分:272分传输控制协议(TCP)是⼀种⾯向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议,但其仍然存在着安全漏洞易被攻击者利⽤。

基于安全等级的虚拟机动态迁移方法

基于安全等级的虚拟机动态迁移方法

1
引言
随着互联网的发展,客户对互联网的需求种类 越来越多。例如,音频和视频服务类[1]的需求有带 宽和时延限制;网上银行类的需求有保证安全的要 求。但满足需求的应用却被部署到相同的底层物理 网络上,这大大影响了应用的性能,无法保证服务 的质量。网络虚拟化技术[2~4]为当前互联网的刚性
提供了一条有效的解决途径。其主要思想是将互联 网划分为多个虚拟网络(VN, virtual network),各个 VN 共享同样的底层物理网络资源,但可以有不同 的应用、服务和架构,以满足多样化的技术部署和 应用。网络虚拟化技术虽然大大提高了网络的灵活 性、应用的多样性,能够满足用户更多的需求,但 同时也带来了一定的安全威胁[5~8],其中,侧信道 攻击[9~11]就是当前云计算与数据中心环境[12]下多租
·166·
通 信


第 38 卷
户间信息泄露的主要途径。 目前, 防御侧信道攻击的研究主要有 2 种方 [13~16] 法 ,第一种方法是修改物理主机的软硬件。这 类方法可以成功防御特定类型的侧信道攻击,但不 适用于防御不同类型的侧信道攻击和未知类型的 侧信道攻击。第二种方法是基于移动目标防御的思 想,对虚拟机进行动态迁移。这类方法能够成功防 御不同类型的侧信道攻击,也不需要修改物理主机 的软硬件,但受制于虚拟机迁移算法的收敛时间和 迁移开销,难以适用于大规模的网络场景。 针对现有方法存在的局限性,根据文献[17]提 出的信任感知的安全虚拟网络映射算法,本文在第 二种方法的基础上,提出了一种基于安全等级的虚 拟机动态迁移方法。 首先, 在虚拟网请求映射之前, 客户根据虚拟机的安全需求将虚拟机划分为不同 的安全等级, 以此来减少虚拟机迁移的数量。 然后, 在虚拟网映射时,引入安全等级相同的虚拟机共享 物理主机资源的约束条件,以此来降低虚拟机迁移 的频率。

自适应风格迁移算法

自适应风格迁移算法

算法模型与架构
模型评估
1.为了评估算法模型的性能,需要采用合适的评估指标来对模 型输出进行评估。 2.常用的评估指标包括峰值信噪比(PSNR)和结构相似性( SSIM)等。
模型应用
1.自适应风格迁移算法可以应用于多种场景,如图像处理、视 频风格化等。 2.在实际应用中,需要根据具体场景和需求对算法模型进行适 当调整和优化。 以上内容仅供参考,具体内容可以根据您的需求进行调整优化 。
▪ 风格迁移的发展趋势
1.随着深度学习和神经网络技术的不断发展,风格迁移的技术 和应用也在不断进步和扩展。 2.未来,风格迁移技术可能会更加注重效率和实时性,以及更 高的图像质量和视觉效果。 3.同时,风格迁移也可能会应用于更多的领域和场景,如医疗 、教育、娱乐等。
自适应风格迁移算法
自适应风格迁移原理
数据集预处理
1.数据清洗:对于数据集中的噪声和异常值需要进行清洗,确保算法学习到的是真实的、有效的数 据特征。 2.数据归一化:对数据集进行归一化处理,使得不同特征的数值范围一致,提高算法的收敛速度和 稳定性。 3.数据增强:通过数据增强的方式扩充数据集,提高模型的泛化能力和鲁棒性。
数据集与预处理
自适应风格迁移算法
数据集与预处理
数据集与预处理
数据集收集
1.数据集的质量:收集到的数据集需要具备高质量和多样性,以确保算法能够学习到各种风格的特 征,提高迁移的效果。 2.数据集的规模:需要有足够的数据量来保证算法的泛化能力,避免过拟合现象。 3.数据集的标注:对于监督学习算法,需要对数据集进行准确的标注,以确保模型能够学习到正确 的映射关系。
1.通过对比估实验,验证了自适应风格迁移算法的性能优于传统风格迁移算法。
2.在不同数据集上进行测试,算法均取得了较高的准确率和用户满意度。

基于迁移学习的编程语言迁移系统

基于迁移学习的编程语言迁移系统

基于迁移学习的编程语言迁移系统编程语言迁移是指将一个编程语言的代码转换为另一种编程语言的过程。

随着不同编程语言之间的变革和发展,开发者需要将旧代码迁移到新的编程语言中,以适应新的技术和需求。

然而,编程语言之间的差异导致了迁移的困难和复杂性。

为了解决这个问题,基于迁移学习的编程语言迁移系统应运而生。

本文将介绍这样一个系统的原理、应用以及未来的发展方向。

1. 简介编程语言迁移系统是利用迁移学习技术实现的工具,旨在帮助开发者轻松地将一个编程语言的代码转换为另一种编程语言。

它通过利用源语言和目标语言之间的相似性,将代码从源语言映射到目标语言,并生成等效的代码。

这种系统可以大大降低开发者迁移代码的工作量和难度。

2. 原理基于迁移学习的编程语言迁移系统主要通过以下几个步骤实现:- 数据预处理:收集源语言和目标语言的代码样本,并进行数据清洗。

清洗后的数据将作为训练集和测试集。

- 特征提取:从源语言和目标语言的代码中提取相关特征,例如标识符、注释、控制结构等。

这些特征将用于构建模型。

- 模型训练:使用迁移学习算法,如深度神经网络或决策树等,构建一个从源语言到目标语言的转换模型。

模型的训练过程中,需要根据训练集的代码样本进行参数更新和优化。

- 模型评估:使用测试集的代码样本,评估模型的性能和准确性。

这可以通过计算准确率、召回率和F1值等指标来实现。

- 代码转换:在模型训练和评估完成后,系统将接受源语言的代码作为输入,通过已经训练好的模型,将其转换为目标语言的等效代码。

3. 应用基于迁移学习的编程语言迁移系统可以在许多方面应用,包括:- 语言升级:当一个编程语言的新版本发布时,开发者可以使用这个系统将旧版本的代码迁移到新版本中。

这个过程中,系统将自动识别和转换不同版本之间的差异和变化。

- 跨平台开发:开发者可以使用这个系统将一个平台特定的代码转换为另一个平台的代码。

这可以使开发者在不同平台上共享和复用代码,提高开发效率。

基于迁移学习的恶意软件分类迁移系统

基于迁移学习的恶意软件分类迁移系统

基于迁移学习的恶意软件分类迁移系统恶意软件(Malware)作为计算机安全领域的一个重要问题,给全球互联网用户带来了巨大威胁。

恶意软件的数量和复杂程度都在不断增加,传统的防御方法已经不再足够应对各种新的恶意软件攻击。

因此,开发一种高效准确的恶意软件分类系统对于保护计算机系统和用户的安全至关重要。

迁移学习(Transfer Learning)作为一种机器学习方法,可以通过借用源领域的知识,学习并应用于目标领域,来解决目标领域样本数量不足的问题。

在恶意软件分类的场景中,由于数据获取困难和数据标记成本高昂的原因,样本量有限是一个普遍存在的问题。

因此,基于迁移学习的恶意软件分类迁移系统成为了一种可行的解决方案。

本文旨在介绍基于迁移学习的恶意软件分类迁移系统的原理和实现方法。

首先,介绍迁移学习的基本概念和原理。

然后,讨论如何将迁移学习应用于恶意软件分类中。

最后,描述一个实际的恶意软件分类迁移系统的设计与实现。

迁移学习的基本概念和原理迁移学习是一种将已经学习到的知识迁移到新任务或新领域中的机器学习方法。

它通过借用源领域的知识,来提高目标领域的学习性能。

迁移学习的核心思想是,源领域和目标领域之间存在一定的相似性,可以将源领域的知识迁移到目标领域中。

在迁移学习领域,有三种常见的迁移学习场景:同领域迁移、异领域迁移和多任务迁移。

其中,同领域迁移指的是源领域和目标领域有相同的特征空间和标签空间;异领域迁移指的是源领域和目标领域有不同的特征空间或标签空间;多任务迁移指的是在同一个领域内,同时学习多个相关任务。

在恶意软件分类的问题中,源领域通常是指已经标记好的恶意软件样本集,目标领域是指需要进行分类的新的未标记样本。

将迁移学习应用于恶意软件分类将迁移学习应用于恶意软件分类可以分为两个阶段:预训练和微调。

预训练阶段是在源领域上进行的,目的是学习到源领域的特征表示和分类器。

在预训练阶段,可以选择使用常见的机器学习算法,如支持向量机(Support Vector Machine)或神经网络(Neural Network)等。

基于Hadoop架构的叠前深度偏移技术探讨

基于Hadoop架构的叠前深度偏移技术探讨
近年来,随着单点高密度采集需求的不断提升,由 此产生的海量数据的存储和计算问题给叠前深度偏移的 实际生产处理提出了更大的挑战。传统的基于集中存储 方式处理的算法,无论是数据存储还是数据 IO,都在 一定程度上限制了算法的计算效率和大数据处理能力。 Hadoop 架构支持分布式文件管理,对海量数据存储和读 写具有天然的支持,可有效应用于高性能算法开发,这 给面向大数据高效处理需求的计算和存储密集型算法提 供了良好的开发思路和应用平台。面向三维叠前深度偏 移的计算效率提升和实际推广力度提升的需求,本文基 于 MapReduce 并行框架,形成了一套算法效率高的技 术流程,为解决分布式文件系统由于文件分配不均引起 的负载不均衡的问题,通过研发动态数据分配算法,充 分考虑了集群资源与处理数据的均衡分配关系,面向实 际 计 算 需 求 动 态 调 整 数 据 块 的 大 小, 实 现 了 数 据 存 储 和读写的负载均衡,此外为了提升 MapReduce 框架在 Shuffle 阶段由于数据 IO 引起的效率,研发了 Map 阶段 文件分块存储 -Reduce 阶段多线程并行叠加的技术,通 过在 Map 阶段增加一个守护线程实现文件存储提升存储 效率,在 Reduce 阶段开启对应分块数目的线程数进行并 行叠加,提升了数据读取以及叠加效率,极大程度上实 现了 MapReduce 下的数据 IO 效率。 1 叠前深度偏移方法原理
三维波动方程的求解,对于各向同性介质,该方程可以
表示如式(1)所示 :
1
ν
2
∂2 ∂t 2
- ∇2
uF
( x; t; xs )
= δ ( x − xs )
f
(t)
(1)
其中 :x 表示空间域坐标,v 为速度,uF 为正传波场,

基于时态断言的迁移工作流实例安全研究的开题报告

基于时态断言的迁移工作流实例安全研究的开题报告

基于时态断言的迁移工作流实例安全研究的开题报告一、研究背景随着信息化时代的到来,企业及组织中的工作流技术得到了广泛的应用。

流程实例的安全问题已引起了越来越多的注意。

针对工作流实例的安全管理是保证组织内部信息资源安全的必要步骤,因此研究工作流实例的安全管理和控制机制具有重要意义。

现有的工作流实例安全研究大多关注于访问控制、数据隐私等方面,而很少涉及到迁移过程中的安全性问题。

然而,在实际的应用中,由于需要迁移工作流实例到新的环境中继续执行,迁移过程中的安全问题需要得到重视。

同时,由于工作流实例的本质特点,需要考虑其动态性和自适应性,因此需要研究一种基于时态断言的迁移工作流实例安全管理机制。

二、研究内容本研究旨在研究一种基于时态断言的迁移工作流实例安全管理机制,内容主要包括以下几个方面:1.工作流实例的迁移过程和机制,包括迁移前后的状态和数据的一致性保证。

2.基于时态断言的安全管理机制的设计与实现,主要考虑在迁移过程中对实例的安全性进行保证。

3.实验设计和实验结果的分析,利用现有的工作流管理系统构建实验平台,对所提出的机制进行效果验证。

三、研究方法本研究采用文献调研、建模分析、实验验证等方法进行研究。

具体方法如下:1.通过调研现有相关文献,分析工作流实例迁移过程中可能存在的安全问题。

2.利用建模技术对工作流实例的迁移过程和机制进行描述和分析。

3.针对工作流实例迁移过程中的安全问题,提出基于时态断言的安全管理机制。

4.利用现有的工作流管理系统构建实验平台,对所提出的机制进行效果验证。

四、预期成果本研究预期可以实现以下成果:1.对工作流实例的迁移过程和机制进行深入研究和分析,为工作流迁移研究提供一定的参考。

2.提出基于时态断言的安全管理机制,能够有效地防止工作流实例在迁移过程中受到攻击和篡改。

3.构建实验平台并进行验证实验,为实际应用提供可行性依据。

五、论文结构本文的整体结构如下:第一章:绪论。

主要介绍本研究的背景和意义,以及研究内容和方法等。

风险情境下的IT外包知识转移效果改进决策

风险情境下的IT外包知识转移效果改进决策

风险情境下的IT外包知识转移效果改进决策陈果;齐二石【摘要】By building a Stackelberg game model, we study knowledge transfer strategies of both the contractee and the contractor in IT outsourcing under risk.We analyze the influence of the risk attitude and the firm-specificity of the transferred knowledge of the contractee to the effect of knowledge transfer in IT outsourcing .The results show that, if the risk awareness of the contractee is not strong enough, the contractee should not transfer its knowledge;the contractee can partially improve the effect of knowledge transfer by enhancing its sense of risk and overall improve the effect of knowledge transfer by enhancing the firm-specificity of the transferred knowl-edge.Finally, we propose the strategies of the contractee to improve the effect of knowledge transfer in the long run and short run.Numerical examples are given to illustrate the effectiveness of these strategies.%通过建立风险情境下的IT外包知识转移Stackelberg模型,研究了发包方与服务商的知识转移策略,分析了发包方的风险态度和转移知识的企业专用性对知识转移效果的影响机理.研究结果发现,风险意识不够强的发包方不应进行知识转移,增强发包方的风险意识可以局部改进知识转移效果,增强发包方转移知识的企业专用性可以全面改进知识转移效果.最后提出了发包方在长、短期内的知识转移效果改进策略,并用算例验证了策略的有效性.【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2017(026)001【总页数】10页(P156-165)【关键词】知识转移;IT外包;风险态度;企业专用性;Stackelberg博弈【作者】陈果;齐二石【作者单位】天津大学管理与经济学部,天津 300072;天津大学管理与经济学部,天津 300072【正文语种】中文【中图分类】F224.32发包方与服务商之间高效的知识转移是IT外包成功的关键[1]。

基于梯度提升决策树与混合型迁移学习的材质属性标注模型

基于梯度提升决策树与混合型迁移学习的材质属性标注模型

基于梯度提升决策树与混合型迁移学习的材质属性标注模型张红斌;邱蝶蝶;邬任重;殷依;朱涛;姬东鸿【期刊名称】《中国科技论文》【年(卷),期】2018(013)020【摘要】A novel material attribute annotation model based on gradient boosting decision tree (GBDT) and hybrid transfer learning is proposed.A new material attribute dataset named MattrSet is created firstly.Several features i.e.LBP, Gist, SIFT are extracted to characterize the images.GBDT algorithm is applied to complete annotation by optimizing the annotation model based on the log-likelihood loss function.Furthermore, a hybrid transfer learning strategy is designed to resolve the problem of missing data or unbalanced data.Experimental results show that:1) GBDT algorithm improves the annotation performance about 2.78% compared to the best competitor before transfer learning.2) Basic transfer learning strategy further improves the annotation performance about 11.02% compared to the best competitor.3) A reasonable combination of the models after using the hybrid transfer learning strategy further improves the annotation performance about 22.5% compared to the best basic transfer learning, and promotes the accuracy about 16.80%compared to the best competitor.%提出了基于梯度提升决策树(gradient boosting decisiontree,GBDT)与混合型迁移学习策略的材质属性标注模型,创建全新的材质属性数据集MattrSet,提取图像LBP、Gist、SIFT特征;引入GBDT算法,基于对数似然损失函数优化标注模型,实现图像的材质属性标注;设计混合型迁移学习策略,弥补样本缺失或不平衡问题,并进一步改善标注性能.实验结果表明:迁移学习前,梯度提升决策树算法的标注性能较最强基线提升2.78%;执行基本迁移学习策略后,标注性能比迁移学习前提升11.02%;合理地组合模型并执行混合型迁移学习策略,标注性能比基础迁移学习提升22.5%,较最强基线提升16.80%.【总页数】10页(P2378-2387)【作者】张红斌;邱蝶蝶;邬任重;殷依;朱涛;姬东鸿【作者单位】华东交通大学软件学院, 南昌 330013;华东交通大学软件学院, 南昌330013;华东交通大学软件学院, 南昌 330013;华东交通大学软件学院, 南昌330013;华东交通大学信息工程学院, 南昌 330013;武汉大学国家网络安全学院, 武汉 430072【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于梯度提升决策树与混合型迁移学习的材质属性标注模型 [J], 张红斌;邱蝶蝶;邬任重;殷依;朱涛;姬东鸿;2.基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型 [J], 林森; 郭桂祯; 刘蓓蓓3.基于梯度提升决策树模型的冷连轧机颤振研究 [J], 周晓敏;郝勇凯;丛文韬;魏志彬;温国栋4.基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型研究 [J], 程泽凯;闫小利;程旺生;袁志祥5.基于梯度提升迭代决策树模型的渔船转移数据挖掘 [J], 李怡德;鲁峰;朱勇;徐硕;孙璐因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于Petri网模型的工作流实例迁移算法

基于Petri网模型的工作流实例迁移算法

基于Petri网模型的工作流实例迁移算法
李强;刘亚军
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2007(28)21
【摘要】工作流实例迁移是工作流演化研究中的一个重要问题.目前,大部分的工作流实例迁移策略是基于版本控制的,工作流实例不能及时迁移到新模型中运行.分析了工作流实例迁移过程中所存在的动态变更错误,并结合自由选择网的经典理论,提出了一种基于Petri网模型的工作流实例迁移算法.根据工作流实例迁移后的状态可达性,来确定该实例能否正确迁移,算法的时间复杂度是多项式的.
【总页数】3页(P5086-5087,5099)
【作者】李强;刘亚军
【作者单位】东南大学,计算机与科学工程学院,江苏,南京,210096;东南大学,计算机与科学工程学院,江苏,南京,210096
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.工作流管理系统动态变更模型与实例迁移方法研究 [J], 高新勤;李宗斌;杜轩
2.判断工作流Petri网模型结构变化兼容性的算法 [J], 王霞;李志敏;李慧
3.迁移工作流系统中的迁移域组织与动态迁移实例寻址研究 [J], 李洪霞;王晓琳;曾广周
4.基于免疫算法的迁移工作流实例安全工作位置选择 [J], 李浩;韩芳溪;王晓琳
5.基于Petri网的迁移工作流模型研究 [J], 党妍;张蕾
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于能耗降低的虚拟机动态迁移算法

基于能耗降低的虚拟机动态迁移算法

基于能耗降低的虚拟机动态迁移算法李飞标;虞慧群;范贵生【摘要】在云计算环境中,有效的虚拟机动态迁移算法有助于降低能耗和SLA违反率.本文提出了一种改进的虚拟机动态迁移算法,通过双阈值策略、基于最小迁移代价的虚拟机选择策略和目标物理节点的概率选择策略来降低能耗,并降低SLA违反率.仿真实验表明,该方法在虚拟机动态迁移中能够降低系统的能源消耗,同时也降低了SLA违反率.%In cloud computing environment,an effective live migration algorithm of virtual machine can greatly reduce energy consumption and the violation rate of SLA.This work proposes an improved virtual machine live migration algorithm,which adopts the double thresholds strategy,the virtual machine selection strategy based on the minimum cost of migration,and the probabilistic selection strategy of the target physical nodes.The simulation experiments show that the proposed algorithm can reduce the system energy consumption and the SLA violation rate in the virtual machine live migration.【期刊名称】《华东理工大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(043)005【总页数】6页(P692-697)【关键词】云计算;虚拟机;动态迁移算法;能耗;SLA违反率【作者】李飞标;虞慧群;范贵生【作者单位】华东理工大学计算机科学与工程系,上海200237;上海市计算机软件测评重点实验室,上海201112;华东理工大学计算机科学与工程系,上海200237;华东理工大学计算机科学与工程系,上海200237【正文语种】中文【中图分类】TP393云计算是一种新的服务模式和商业计算模型,而云数据中心是当前云计算一个非常重要的应用形式,它基于云计算架构,并以松耦合形式提供计算、存储和网络资源。

第一届中国研究生网络安全创新大赛揭榜挑战赛题目

第一届中国研究生网络安全创新大赛揭榜挑战赛题目

第一届中国研究生网络安全创新大赛揭榜挑战赛题目题目h WAF防护有效性自动化评估答疑邮箱:背景:给出具有漏洞的网站或靶机系统,含有Web类高危漏洞,然后针对这个靶机系统前置流行WAF,要求挑战者针对WAF保护下的靶机展开自动化绕过尝试,最终输出可以绕过的PaylOad清单,并保障最终Payload可用作后续的渗透利用。

竞赛题目详细描述:题面是一个专项Web漏洞靶机系统O ,该系统含有SQL注入、任意文件上传、任意文件下载/包含、RCE (命令注入、代码执行)主要高危漏洞。

在该环境中依次部署5个WAF类产品,其中至少包含1一2个商用WAF (赛题评审前不提供具体WAF名称)。

要求开发一套WAF规则自动化绕过工具,能够针对每个WAF保护下的各类漏洞做自动化绕过尝试,并最终输出可用的PaylOad。

考察选手对WAF检测的认识以及编程能力,挑战内容如下:1、能够针对WAF保护下的高危漏洞(至少3个)进行自动化绕过尝试2、输出的绕过Payk)ad,必须具备渗透利用价值,不能只是PoC 评价方式:1、输出可利用的绕过型Payk)ad列表2、系统设计与WAF自动绕过算法题目2:网页登录报文自动化构造答疑邮箱:背景:在对大量目标进行渗透测试过程中,使用各类web漏扫对发现的资产进行漏洞探测时,有相当多的资产是需要登录之后才能探测到漏洞的。

传统的扫描器基本只能针对单一特定页面录制自动化登录脚本实施自动化渗透,需要开发一套漏扫爬虫数据自动化处理工具,能够实施批量化登录页面识别加自动化登录获得会话功能。

竞赛题目详细描述:题面是500-1000个含有表单提交的交互页面地址,其中10%为登录页面地址。

开发一套工具,能够导入这些地址后实施页面内容获取, 并自动对登录页面进行识别和筛选,并在筛选完后使用预制的账户名和口令字典进行爆破。

考察选手编程能力,挑战内容如下:1、表单提交页面地址必须含各类表单请求提交功能,相似功能不能超过10%2、必须有一半为综合页面中含有登录功能,而非全部是登录入口页面3、各个登录页面的表单请求参数必须完全不同评价方式:1、能够支持资产列表导入2、输出登录表单准确率高于80%题目3:轻量级设备数据保护答疑邮箱:背景:数据全生命周期安全保护很大程度上依赖设备本身的安全级别。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

1. Introduction Migrating workflow[1] is a technique based on mobile agent. And MI is the main body of implementing business process for its mobility; working place(WP) represents the workflow participant, which is a local area network composed of a sever for MI and some working machines, providing the runtime environment, runtime services and workflow services for MI. The mobility of MI brings flexibility for migrating workflow, but malicious WP can manipulate the codes of MI to change the way MI implementing tasks to obtain unfair interest when MI on it. For example, WP can alter the codes designed to compare prices, making MI believe that malicious WP provides lower price even if not the case, and as a result, affecting the final results obtained by MI. To solve the problem, Xiong Yunping[2,3] et al. introduced a method for detecting the integrity of MI based on immune when MI migrates from one WP to another or have finished tasks on a WP. But it could not locate the specific location of an attack, and also have no effect on temporary attacks which are added after MI began to implement tasks and restored to the original state after attacked successfully. Most importantly, it needs extensive computation, and did not give a way what MI should do after detected attacks. Li Tao[4] made a study of artificial immune in network security, and Zhou Zhenyu[5] et al. applied the danger theory in instruction detection system by designing a instruction detecting model. Gao Lanning[6] et al. used danger theory in security assessment of WP. But all of them provided only some theoretical framework which have some distance from reality. MI could finish different tasks by different parts of codes. This paper divides the whole codes of MI into different blocks based on their functions, denoted by {BL1,…,BLn}. According to the running mode of MI, MI will implement one task block[7] composed of several blocks on a WP. So this paper presents an initiative mechanism: first, it finds that if there are some changes in the block that MI will implement later; if so, further determine whether such changes dangerous. If dangerous, MI will then take measures to amend the codes, and obfuscate[8] the amended codes to avoid being attacked again. This mechanism improves the efficiency of MI
I.J. Education and Management Engineering 2012, 6, 67-74 Published Online July 2012 in MECS () DOI: 10.5815/ijeme.2012.06.12 Available online at /ijeme
Corresponding author: E-mail addrative Mechanism of Safe-guarding the Codes of Migrating Instance in Migrating Workflow Based on Danger Theory
compared with the method introduced in [3], and makes MI avoid temporary attacks and being attacked again,which are illustrated with the experimental results at the end of this paper. This paper is organized as follows. Section II gives some informations on danger theory.Section III presents the mechanism in detail. In section IV, experiments and discussions are presented, and in section V, conclusions and future works are given. 2. INTRODUCTION TO DANGER THEORY With the in-depth study of immunology, there are many progresses in the theory. Certain types of dead cell contain in their cytoplasm copious amounts of a molecule called uric acid, in a crystalline form. Uric acid can be danger signals, releasing into a certain region around the dead cell, forming a hazardous zone[9]. Dendritic cells(DCs) in the hazardous zone will then be activated. DCs has three states: immature DCs(iDCs), semimature DCs(smDCs) and mature DCs(mDCs). iDCs have the ability of discovering non-selfs and accepting a variety of exogenous or endogenous signals. According to the discovered non-selfs and accepted signals, cell differentiation will happen: iDCs into smDCs or mDCs, based on certain rules[10].smDCs and mDCs can produce different co-stimulatory signals and secret different activators,which determine whether the immune response should be activated. After having eliminated risks successfully, the dangerous singnal disappeared, and the effector cells transformed into memory cells, waiting for eliminating the same risks when emerged again. Danger theory gives good explanations about some questions that can not be explained by artificial immune system, such as,why some non-selfs could not activate the immune response. 3. THE INITIATIVE MECHANISM FOR GUARANTEEING THE SAFETY OF mI’S CODES Definition 1(Code security of MI). The code security of MI is that the codes should not be modified for malicious purposes, and the expected codes’ logic(such as control flow sequences)should not be maliciously altered, ensuring that the implementation of tasks relies on the designer’s original intent. According to danger theory and the implementing characteristics of MI in migrating workflow, this paper constructed a new MI architecture with the function of perceiving dangers based on the structure presented in [1], which was shown in Fig.1. Identity Certificate:Passport+Visa
相关文档
最新文档