分布式系统 11、安全性
分布式故障诊断系统 标准
分布式故障诊断系统标准
分布式故障诊断系统是一种用于检测和诊断分布式系统中故障的软件系统。
以下是一些常见的分布式故障诊断系统标准：
1. 可扩展性：系统应该能够轻松扩展以适应更大规模的分布式系统。
2. 可靠性：系统应该高度可靠，能够在发生故障时提供准确的诊断结果。
3. 灵活性：系统应该能够适应不同类型的分布式系统和故障场景。
4. 性能：系统应该具有高效的性能，能够快速检测和诊断故障。
5. 可维护性：系统应该易于维护和升级。
6. 安全性：系统应该具有足够的安全性来保护敏感信息。
7. 兼容性：系统应该与现有的监控和管理工具兼容。
8. 可视化：系统应该提供易于理解和使用的可视化界面，以便管理员可以快速了解系统的健康状况。
这些标准是分布式故障诊断系统的基本要求，但具体
的标准可能因应用场景和需求的不同而有所不同。
年国家开放大学电大《操作系统》复习题2022
年国家开放大学电大《操作系统》复习题2022《操作系统网考期末复习题>>一、选择题（选择一个正确答案的代码填入括号中）1．A-按照所起的作用和需要的运行环境，操作系统属于()。
B．系统软件2.C-操作系统是通过()来对文件进行编排、增删、维护和检索。
A．按名存取3.C-存放在磁盘上的文件()。
A.既可随机访问，又可顺序访问4.C-采用SPOOLing技术的目的是()。
B．提高独占设备的利用率5．CPU的处理速度远远高于打印机的打印速度，为了解决这一矛盾，可采用()A.缓冲技术6．C-操作系统中利用信号量和P、V操作，()。
C．可实现进程的互斥和同步7.F-分布式操作系统与网络操作系统本质上的不同在于()。
D．系统中若干台计算机相互协作完成同一任务8．J-进程控制块是描述进程状态和特性的数据结构，一个进程()。
D．只能有唯一的进程控制块9．J-进程状态从就绪态到运行态的转化工作是由()。
D．程序是静态概念，进程是动态概念11．M-某进程由于需要从磁盘上读人数据而处于阻塞状态。
当系统完成了所需的读盘操作后，此时该进程的状态将()。
D．从阻塞变为就绪12.Q-嵌入式操作系统的最大特点是()。
C．可定制性13．R-如果信号量S的值是O，此时进程A执行P(S)操作，那么，进程A会()。
C．进入阻塞态，让出CPU14.S-数据库文件的逻辑结构形式是()。
B．记录式文件15.S-设备的打开、关闭、读、写等操作是由()完成的。
C．设备驱动程序16.S-设备独立性是指()。
C．用户程序使用的设备与实际使用哪台设备无关的一种特性17．S-实时操作系统追求的目标是()。
C．快速响应18.SPOOLing技术可以实现设备的()分配。
C．虚拟19．UNIX系统中进程调度算法采用()。
D．多级反馈队列法20．W-为用户分配主存空间，保护主存中的程序和数据不被破坏，提高主存空间的利用率。
这属于操作系统的( )功能。
MIKEMIKE11基本原理
性能优化方法
分布式计算
利用分布式计算技术，将 计算任务分散到多个节点 上并行处理，从而提高整 体计算性能。
算法优化
针对特定应用场景，对算 法进行优化和改进，减少 计算复杂度和资源消耗。
数据压缩
采用数据压缩技术，减少 数据传输和存储的开销， 提高系统性能。
扩展性解决方案
模块化设计
采用模块化设计思想，将系统拆分为多个独立的 功能模块，便于扩展和维护。
和可扩展性。
共识算法的可插拔设计
03
支持多种共识算法，可根据不同场景和需求灵活选择和配置。
智能合约
基于Solidity的智能合约开发
提供一套完整的智能合约开发框架和工具，支持复杂的业务逻辑实现。
智能合约的部署和调用
通过MIKEMIKE11平台可以轻松部署和调用智能合约，实现自动化、可E11能 够同时处理多个任务，充分利用系统 资源，提高了计算速度。
区块链技术原理
区块链数据结构
MIKEMIKE11采用区块链数据结 构，确保了数据的安全性和不可
篡改性。
共识机制
通过共识机制，MIKEMIKE11实现 了分布式节点之间的一致性和协同 工作，保证了系统的稳定性和可靠 性。
金融衍生品定价
应用MIKEMIKE11解决 复杂的金融衍生品定价 问题，如期权、期货等， 为金融机构提供准确的 定价参考。
供应链管理应用案例
需求预测与计划
利用MIKEMIKE11对历史销售数据进行分析，预测未来市场需求， 并据此制定合理的生产和采购计划。
库存优化与控制
通过MIKEMIKE11建立库存模型，实现库存水平的实时监控和优化 调整，降低库存成本，提高资金周转率。
智能合约的安全性和可审计性
分布式发电系统及其优化考核试卷
C.提高能源供应的公平性
D.增强社区对能源的掌控能力
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.分布式发电系统中，可再生能源的比例越高，对环境的______越小。
（）
2.在分布式发电系统中，为了提高电能质量，常采用______来补偿无功功率。
（）
D.环境友好
10.以下哪些因素会影响分布式发电系统的并网决策？（）
A.发电成本
B.电网需求
C.可再生能源政策
D.技术可行性
11.分布式发电系统中的储能设备主要包括哪些？（）
A.蓄电池
B.飞轮储能
C.超导磁储能
D.压缩空气储能
12.以下哪些是分布式发电系统优化中的挑战？（）
A.系统复杂性增加
B.投资成本高
7.以下哪些技术可用于分布式发电系统的监控与控制？（）
A. SCADA系统
B.远程通信技术
C.云计算技术
D.物联网技术
8.分布式发电系统的经济性评估考虑的因素有哪些？（）
A.初始投资成本
B.运行维护成本
C.系统寿命周期
D.政府补贴政策
9.以下哪些是微电网的优势？（）
A.自给自足
B.高可靠性
C.灵活运行
3.分布式发电系统通常包括发电单元、______和负载三部分。
（）
4.在微电网中，当主电网发生故障时，可以通过______操作使微电网独立运行。
（）
5.分布式发电系统的优化目标之一是降低______，提高经济效益。
（）
6.储能系统在分布式发电中的作用是平衡______和负载之间的供需关系。
（）
7.分布式发电系统中的燃料电池属于______类型的发电装置。
分布式存储系统详解
传统SAN架构
FC/IP
孤立的存储资源：存储通过 专用网络连接到有限数量的 服务器。
存储设备通过添加硬盘框 增加容量，控制器性能成 为瓶颈。
第3页
分布式Server SAN架构
虚拟化/操作系统 InfiniBand /10GE Network
InfiniBand /10GE Network
Server 3
Disk3 P9 P10 P11 P12
P2’ P6’ P14’ P18’
Disk4 P13 P14’ P15 P16’ P7’ P11’ P19’ P23’
Disk5 P17 P18’ P19 P20’ P3’ P12’ P15’ P24’
Disk6 P21 P22 P23 P24 P4’ P8’ P16’ P20’
第10页
FusionStorage部署方式
融合部署
指的是将VBS和OSD部署在同一台服务器中。 虚拟化应用推荐采用融合部署的方式部署。
分离部署
指的是将VBS和OSD分别部署在不同的服务器中。 高性能数据库应用则推荐采用分离部署的方式。
第11页
基础概念 (1/2)
资源池：FusionStorage中一组硬盘构成的存储池。
第二层为SSD cache，SSD cache采用热点读机制，系统会统计每个读取的数据，并统计热点访问因 子，当达到阈值时，系统会自动缓存数据到SSD中，同时会将长时间未被访问的数据移出SSD。
FusionStorage预读机制，统计读数据的相关性，读取某块数据时自动将相关性高的块读出并缓存
到SSD中。
数据可靠是第一位的， FusionStorage建议3副本配 置部署。
如果两副本故障，仍可保障 数据不丢失。
分布式系统的数据一致性考核试卷
B.应用程序
C.中间件
D.网络设施
14.以下哪个概念用于描述分布式系统中数据在不同节点间的复制过程？（）
A.数据同步
B.数据分区
C.数据冗余
D.数据压缩
15.在分布式系统中，以下哪种情况可能导致数据不一致？（）
A.网络延迟
B.硬盘故障
C.操作系统故障
D.所有以上情况
16.以下哪个概念用于描述分布式系统中多个副本之间的数据同步状态？（）
2.描述分布式系统中的CAP定理，并解释为什么在实际应用中很难同时满足这三个属性。
3.详细说明Paxos算法的基本原理，以及它是如何解决分布式系统中的数据一致性问题。
4.讨论分布式系统中的数据分区和复制策略，包括它们的优势和可能带来的挑战。
标准答案
一、单项选择题
1. B
2. C
3. A
4. B
5. C
D.所有以上策略
13.分布式系统中，哪些技术可以用来减少数据冗余？（）
A.数据去重
B.数据压缩
C.数据加密
D.数据分区
14.以下哪些是分布式系统中的常见一致性协议？（）
A. Raft
B. Paxos
C. Gossip
D. HTTP
15.在分布式系统中，哪些因素可能导致读取到旧数据？（）
A.网络延迟
B.数据复制延迟
1.分布式系统中，CAP定理描述了三个基本属性，分别是_______、_______和_______。
2.在分布式系统中，为了提高可用性，通常会采用_______和_______的策略。
3.分布式一致性算法Paxos和Raft都是为了解决_______问题。
4.在分布式数据库中，_______一致性保证了客户端总是能读取到最新的写入数据。
操作系统概念(第九版)答案
操作系统概念(第九版)答案简介《操作系统概念(第九版)答案》是一本针对《操作系统概念(第九版)》教材的答案集合。
本文档旨在提供读者对操作系统相关概念的理解和应用基础。
目录1.引论2.进程管理3.处理机调度4.进程同步5.死锁6.内存管理7.虚拟内存8.文件系统9.输入与输出10.磁盘存储管理11.安全性和保护12.分布式系统13.多媒体操作系统14.实时系统第一章引论本章的目标是介绍操作系统的概念和功能，包括定义了什么是操作系统、操作系统的历史和发展、操作系统的分类以及操作系统的基本组成部分。
问题1：操作系统是什么？答案：操作系统是一个管理计算机硬件和软件资源的软件系统。
它为用户提供一个在硬件和软件之间进行交互的接口，同时协调和控制计算机的各个组件，以实现有效和可靠的计算机操作。
问题2：操作系统的历史和发展？答案：操作系统的历史可以追溯到大约20世纪50年代，当时计算机的使用范围相对较小，操作系统也比较简单。
随着计算机技术的发展，操作系统逐渐变得复杂而且功能强大。
在20世纪60年代，随着多道程序设计的发展，操作系统开始支持同时运行多个程序。
这就导致了对资源的合理分配和进程调度的需求。
同时，操作系统的文件系统和输入输出功能也得到了改进和扩展。
在20世纪70年代，个人计算机的出现使得操作系统变得更加普及。
同时，分时操作系统和分布式操作系统的概念也开始出现。
到了20世纪80年代和90年代，图形用户界面(GUI)的引入和互联网的普及使得操作系统更加用户友好和功能丰富。
现在，操作系统已经成为计算机系统中不可或缺的一部分，为计算机用户提供各种功能和服务。
问题3：操作系统的分类有哪些？答案：操作系统可以根据不同的标准进行分类。
以下是国际上常用的操作系统分类方法：1.目标计算机系统：大型机操作系统、小型机操作系统、微型机操作系统、嵌入式系统操作系统。
2.处理方式：批处理系统、分时操作系统、实时操作系统。
3.用户数量：单用户操作系统、多用户操作系统。
分布式离散事件系统的安全可诊断性算法
分布式离散事件系统的安全可诊断性算法欧阳丹彤;罗知雨;耿雪娜;张立明【摘要】The finite state automata was used to model distributed discrete event systems ,then we proposed an algorithm of safe diagnosability for distributed discrete event systems .First ,we got the global model of the system ,pruning and determining w hether the given system could be diagnosed or not .If the system could be diagnosed ,the safe-diagnostor of the system was constructed .Then the safe labels were added to the global model to determine whether the system was safe diagnosable or not .The experimental results show that the algorithm can judge whether the distributed discrete event system is safe diagnosable or not ,and the solution space is reduced .The state numbers are approximately reduced by 7 times in the best case ,and the state numbers are approximately reduced by 5 .45 times in the average case .%采用有限状态自动机对分布式离散事件系统建模,提出一种分布式离散事件系统的安全可诊断性算法.首先,获得系统的全局模型,剪枝并确定系统是否可诊断.若系统可诊断,则构建该系统的安全诊断器,在全局模型中添加安全标签,判断系统是否安全可诊断.实验结果表明:该算法可判断分布式离散事件系统是否安全可诊断,缩小了求解空间;最好情况下实例状态数约缩减至7倍,平均情况下实例状态数约缩减5.45倍.【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》【年(卷),期】2018(056)003【总页数】7页(P594-600)【关键词】分布式离散事件系统;安全;诊断器;故障诊断【作者】欧阳丹彤;罗知雨;耿雪娜;张立明【作者单位】吉林大学计算机科学与技术学院 ,符号计算与知识工程教育部重点实验室 ,长春130012;吉林大学计算机科学与技术学院 ,符号计算与知识工程教育部重点实验室 ,长春130012;长春理工大学计算机科学与技术学院 ,长春130022;吉林大学计算机科学与技术学院 ,符号计算与知识工程教育部重点实验室 ,长春130012【正文语种】中文【中图分类】TP301.6基于模型诊断(model-based diagnosis, MBD)方法具有设备独立性、易更新和维护等特点, 因此已逐渐成为故障诊断领域的核心方法, 很多领域都使用该方法进行系统诊断[1], 而且MBD问题可以转换为可满足性(SAT)[2-3]问题, 或使用文献[4]的方法进行求解. 文献[4]给出了可诊断性的充要条件. 在MBD中, 模型是否正确影响诊断的效果及效率, 不同模型条件下的可诊断性主要针对不同系统下的可诊断性问题. 常见的系统模型有离散事件系统(discrete event systems, DES)[5]、模糊DES[4]及分布式DES[6]等. 由于系统的复杂性逐渐增加, 模型的规模也逐渐增加, 为了降低模型规模及复杂系统的计算量, 人们提出了分布式系统. 在分布式系统中, 为了解决对大规模系统的全局模型进行可诊断性分析的困难, 全局模型被分割成多个有相同通信事件的局部模型或组件, 每个局部模型独立分析其可诊断性, 由于硬件原因, 局部可诊断性与全局可诊断性不一定相同, 因此分布式系统通过通信事件进行同步, 以获得全局模型的可诊断性. 一些经典的DES诊断方法同样在分布式系统诊断中使用, 如诊断器[4]、同步[7]等方法. 同时, 对分布式系统的诊断方法进行了许多改进[8-10], 从而更快速、更准确地判定系统的可诊断性.尽管在故障发生一段时间后可诊断的系统才能检测到该故障发生, 但如果没有及时完成检测, 则发生的故障可能会危害系统本身及人身财产安全. 为了避免安全事件的发生, 人们希望在系统执行被禁止事件序列前检测到故障的发生, 基于此, Paoli等[11]提出了判定DES的安全可诊断性. 在文献[11]的基础上, 刘富春等[12-14]提出了判定模糊DES、随机DES的安全可诊断性问题及对DES安全可诊断性的改进算法.本文提出一种分布式DES的安全可诊断性算法. 对于给定的分布式系统及被禁止事件序列集合, 首先使用同步[4]的方法得到系统的全局模型, 然后判断系统对给定故障是否可诊断, 确定系统对给定故障可诊断后, 构建系统对给定故障及相应被禁止事件集合的安全诊断器来判断系统在故障发生后是否发生被禁止事件序列, 假设未发生故障或故障发生后未发生被禁止事件序列, 则系统是可诊断的且是安全可诊断的, 否则系统不是安全可诊断的.1 预备知识1.1 分布式离散事件系统及其可诊断性图1 由3个局部模型构成的系统S1Fig.1 System S1 composed of three local models定义1(局部模型)[6] 第i个局部模型Γi定义为一个有限状态自动机Γi=(Qi,Ei,Ti,q0i), 其中: Qi为有限状态的集合; Ei为事件的集合, 包含3个互不相交的集合, 分别为故障事件集合Fi、可观测事件集合Oi和通信事件集合Ci;Ei,Oi,Fi只发生在Γi中; Ti为转移函数集合, Ti⊆Qi×Ei×Qi; q0i为系统的初始状态. 例如, 包含3个局部模型的分布式离散事件系统S1如图1所示. 通过对系统中全部局部模型进行同步转换, 可得到表示整个系统的自动机, 该自动机即为系统的全局模型. 为方便定义同步转换, 本文假设对每个局部模型中的任意状态s, 都存在自转换其中ε表示空事件. 当Γi的状态只在Γi中发生的事件改变, 其他局部模型Γj(i≠j)的状态不发生改变时, Γj发生自转换. 假设系统由m个局部模型构成, 即存在m元转换(t1,t2,…,tm), 则该系统的同步转换为其中: ψ表示同步事件集合且ε∉ψ; ev(ti)表示ti的事件标签.图2 局部模型Γ2自同步得到的系统GFig.2 System G obtained by self-synchronizing local model Γ2图2为图1中Γ2的诊断器以可观测事件为同步事件, 自同步得到系统G. 系统内不同的局部模型间通过两个局部模型间相同的通信事件进行同步转换, 可得到系统的全局模型. 假设系统由n(n≥1)个局部模型组成, 则系统{Γ1,Γ2,…,Γn}的全局模型定义如下.定义2(全局模型)[6] 系统的全局模型γ定义为自动机γ=(Q,E,T,q0), 其中：状态集合Q⊆Q1×Q2×…×Qn; 事件集合初始状态q0=(q01×q02×…×q0n); 状态转换集合T⊆(T1×T2×…×Tn), 满足Cj为通信事件.定义3(局部可诊断性)[6] 若局部模型Γ中发生故障fi后又发生了有限个可观测事件, 则fi在该局部模型中是可诊断的, 即fi是局部可诊断的, 即∀pf,sf, ∃l∈Ν: |ObsΓ(sf)|≥l ⟹ (∀中发生故障fi),其中: pf表示以初始状态p0为起点, 以fi发生后的状态为终点的路径; sf表示pf 的后续路径; Obs表示可观测投影的映射函数; Obs-1表示可观测投影的逆映射函数[2].由文献[6]知, 如果fi是局部可诊断的, 则fi是全局可诊断的.1.2 离散事件系统的安全可诊断性系统中可以发生多类故障事件, 每类故障事件包含多个故障事件, 假设对于第i类型故障fi的被禁止事件序列集合为Φi, Φi∈E*, 其中E*为E的闭包[2]. 为了满足安全性, 在某类故障fi发生后, 避免系统执行Φi.定义4(非法语言)[11] 非法语言是一个集合, 它包含了在i类型故障fi发生后被禁止的事件序列Φi.其中[s∈Ψ(Efi)](i=1,2,…,m)}([v∈Φi, v为u的子序列]),其中: Ψ(Efi)表示以第i类故障事件结尾的路径; L/s表示语言L中发生在事件s的后续路径.如果一个系统是安全可诊断的, 则该系统首先是可诊断的.定义5(可诊断性)[4] 语言L可诊断的条件如下:(∀i∈Πf)(∃ni∈)(∀s∈Ψ(Efi))(∀t∈L/s)(‖t‖≥ni⟹D),其中D为ω∈Obs-1[Obs(st)]⟹Efi∈ω.定义6(Fi确定与不确定性)[4] 若诊断器中存在状态q, ∀(x,l)∈q满足Fi∈l, 则称q 是Fi确定的. 反之, 若诊断器中存在状态q,∃(x,l),(y,l′)∈q且Fi∈l, Fi∉l′, 则称q是Fi不确定的.定义7(安全可诊断)[11] 语言L安全可诊断的条件如下:1) 可诊断性条件同定义5;2) 安全性条件为: (∀i∈Πf)(∀t∈L/s), 且‖t‖=ni, tc为t满足可诊断条件D的最小前缀, ‖tc‖=ntc, 则Ø.2 安全诊断器的构造文献[11-12]分别提出了DES和模糊DES的安全可诊断性, 但在实际应用中很多系统以分布式的方式建模, 因此本文提出一种分布式DES的安全可诊断性. 本文只考虑单一类型的故障事件和单一类型被禁止事件的情况, 即i=1. 安全诊断器是在非法语言识别器的基础上构造的, 在构造非法语言识别器前需先定义非法语言标签. 定义集合={fiu|fi∈Efi, u∈Φi}, 通过可得到非法语言标签.定义8(非法语言标签)[11] 非法语言的标签函数为其中： Bi表示故障发生后又执行了相应的被禁止事件串; S表示无故障事件发生或故障事件发生后未执行相应的被禁止事件.通过非法语言的标签函数能构造系统的非法语言识别器.定义9(非法语言识别器) 对系统Γi中发生的故障fi及对应的被禁止事件集合Φi构造的非法语言识别器Gr为有限状态自动机Gr={Qr,E,Tr,q0r}, 其中： Qr为状态空间,Qr∈Q×πl(s), πl(s)=π(s)×l(s),l(s)为故障标签,q0r=(ε,N-S); Tr：Qr×E×Qr为状态转换函数,Tr((s,πl(s)),σ)=(t,πl(t)), s,t∈Qr, σ∈E,转换规则为通过非法语言识别器可获得添加安全标签的自动机：Γm=Γi×G1×…×Gm=(Qm,E,Tm,q0m),其中Γm中的一个状态z=[q,(s1,π(s1)),…,(sm,π(sm))].图3为G对f2,{o3}构造的非法语言识别器Gr.定义10(安全诊断器) 若存在自动机γ=(Q,E,T,q0), 则该自动机对fi和Φi的安全诊断器为文献[10]证明了定义10的安全诊断器能诊断出系统是否是安全可诊断的.图4为安全诊断器图3 非法语言识别器GrFig.3 Illegal language recognizer Gr图4 安全诊断器定理1[11] 对一个包含故障fi的可诊断语言L和产生L的自动机Γ=(Q,Ε,T,q0), fi 构建的安全诊断器包含状态q和中存在元素(x,l), 其中对fi是安全可诊断的当且仅当q,q′不满足下列条件:1) q为Fi不确定状态;2) q,q′状态如下:① q为Fi确定状态;② q′为Fi不确定状态.因图4中存在F2不确定状态[(y3,F2-B2),(y3,N-S)], 因此由定理1知该系统不是安全可诊断的.3 分布式离散事件系统判定安全可诊断算法3.1 分布式离散事件系统的安全可诊断性判断系统是否安全可诊断前, 首先需将局部模型通过同步操作构成系统的全局模型, 根据定义2, 可由下列算法构建系统的全局模型.算法1 构建全局模型算法.Function: GS( );Input: 局部模型{Γ1,Γ2,…,Γn};Output: Γ;if 系统安全可诊断, return系统可诊断;if系统不可诊断, return 系统不可诊断;Begin1) Initialization: A←{Γ1,Γ2,…,Γn}\{Γi};2) while A≠Ø do3) 从A取出与Γ1有相同通信事件Ci的Γi;4) Γi←Synch(Γi,Γj,Sync(ti,tj),Ci);5) end while6) AbstractKeyPath(Γi);7) Γ←Γi;8) DR(Γ);9) Check1(Γ);End.算法1中步骤4)使用函数Synch(Γi,Γj,Sync(ti,tj))先将两个局部模型同步获得一个新的模型, 再将结果保存在Γi中；步骤6)中AbstractKeyPath(Γi)为对系统剪枝保留关键路径, 即只保留包含故障的语言及可诊断性与其相同的语言; 步骤8)中DR(Γ)为构建诊断器；步骤9)中Check1(Γ)为检查系统是否安全可诊断, Check1( )可能有两种结果：1) 若系统包含Fi不确定状态环, 则返回系统不可诊断;2) 若系统不包含Fi不确定状态环, 则返回系统可诊断.若系统可诊断, 则根据定义8和定理1构建系统的安全诊断器, 用以判断系统是否安全可诊断.算法2 安全可诊断性判断算法.Function: SDR( );Inputs: Γ;故障事件fi;被禁止事件集合Φi;Outputs: if 系统安全可诊断, return系统安全可诊断;if 系统不可安全诊断, return系统不可安全诊断;Begin1) Lable(Γ);2) DeleteUnobEvents(Γ);3) Check(Γ);End.算法2中步骤1)函数Lable(Γ)为使用前状态与相应事件, 根据定义9计算非法语言标签; 步骤2)中函数DeleteUnobEvents(Γ)为删除系统中的不可观察事件, 只保留可观测路径; 步骤3)中函数Check( )为检查系统是否安全可诊断, Check( )可能有两种结果:1) 若系统不满足定理1, 则返回系统不可安全诊断;2) 若系统满足定理1, 则返回系统安全可诊断.3.2 复杂性分析由上述分析可知, 判断系统安全可诊断算法的复杂性主要为: 1) 构造全局模型的复杂性; 2) 构建安全诊断器的复杂性; 3) 根据判断系统是否安全可诊断的复杂性.设全局系统最大状态数量为(|Q1|×|Q2|×…×|Qm|×…×|Qn|),最大转换数量为(××…××…××|E|).因此在最差情况下, 时间复杂度为O(×|E|), 其中: Qm表示故障所在局部模型； Qi 表示所有局部模型中状态最多的局部模型的状态数量. 对给定故障事件和被禁止事件集, 对系统构造时, 可知中每个状态的状态转换最大数量为3, 则系统最大转换数量为(××…×9×…××|E|).在最差情况下, 时间复杂度为中状态最大数量为(××…×9×…×),转换最大数量为(9×|E|), 检查是否满足定理1的复杂性为O(×|E|). 因此判断系统是否安全可诊断的复杂性为O(×|E|).4 实验及实例分析4.1 实验实验采用的测试环境为:DellIntel(R)Core(TM)******************, Windows 64位系统, 8 GB内存, 920 GB硬盘, eclipse编译器.使用的测试用例分别是系统S1、故障事件f1、被禁止事件串集{o2}, 系统、故障事件f2、被禁止事件串集{o3}, 系统S2、故障事件f1、被禁止事件串集{o5}, 如图5所示. 在S1基础上扩展出的系统S3, 故障事件f1, 被禁止事件串集{o5}, 如图6所示. 不能对空系统进行诊断, 否则出现故障.图5 系统模型S2Fig.5 Model of system S2图6 系统模型S3Fig.6 Model of system S3实验首先通过算法1将输入的局部事件同步为全局模型, 并判断是否可诊断. 对于测试用例, 本文方法求解时间较短, 可忽略不计. 表1列出了算法执行前后系统的状态数. 由表1可见, 本文方法极大程度地缩减了状态数, 最多缩减7倍, 平均缩减5.45倍. 实验结果为S1不可诊断;,S2,S3安全可诊断.表1 诊断前后状态数对比Table 1 Comparison of state numbers before and after diagnosis系统求解前状态数求解后状态数缩减倍数S11427S'11427S21644S31953.84.2 实例分析将图1中的局部模型同步为全局模型G1, 如图7所示. 其中‖表示同步, 数字1,2,3分别表示全局系统中的状态1,2,3. 对G1,f2和Φ2={o2}构建安全诊断器如图8所示. 由定理1知系统S1对f2和Φ2={o2}是安全可诊断的.图7 全局模型G1Fig.7 Global model G1图8 安全诊断器综上所述, 本文提出了一种分布式DES安全可诊断性的判断算法, 通过使用非法语言识别器, 添加安全标签获得安全诊断器, 从而得到诊断结果. 实验结果表明: 用该算法进行安全可诊断性判断的时间在可接受范围内; 在空间上, 最好的实例状态数缩减到7倍, 平均状态数缩减了5.45倍.参考文献【相关文献】[1] 欧阳丹彤, 李江娜, 耿雪娜. 离散事件系统故障的极小观测序列 [J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2016, 43(4): 147-152. (OUYANG Dantong, LI Jiangna, GENG Xuena. Minimal Observation Sequences of Faults in Discrete Event System [J]. Journal of Hunan University (Natural Sciences), 2016, 43(4): 147-152.)[2] Cai S, Su K. Configuration Checking with Aspiration in Local Search for SAT[C]//Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence. Palo Alto: AAAI Press, 2012: 434-440.[3] Wang Y, Ouyang D T, Zhang L. Variable Quality Checking for Backbone Computation [J]. Electronics Letters, 2016, 52(21): 1769-1771.[4] Sampath M, Sengupta R, Lafortune S, et al. Diagnosability of Discrete-Event Systems [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 1995, 40(9): 1555-1575.[5] Kilic E. Diagnosability of Fuzzy Discrete Event Systems [J]. Information Science, 2008, 178(3): 858-870.[6] Pencolé Y. Diagnosability Analysis of Distributed Discrete Event Systems[C]//Eureopean Conference on Artificial Intelligence. [S.l.]: DBLP, 2004: 43-47.[7] JIANG Shengbing, HUANG Zhongdong, Chandra V, et al. Apolynomial Algorithm for Testing Diagnosability of Discrete-Event Systems [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2001, 46(8): 1318-1321.[8] 王晓宇, 欧阳丹彤, 迟晋进, 等. 分布式离散事件系统的可诊断性判定策略 [J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(5): 1541-1549. (WANG Xiaoyu, OUYANG Dantong, CHI Jinjin, et al. Strategy in Judging Diagnosability of Distributed Discrete Event Systems [J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2015, 45(5): 1541-1549.)[9] 李占山, 陈超, 叶寒锋. 基于时序的离散事件系统的可诊断性 [J]. 计算机科学, 2012, 39(8): 210-214. (LI Zhanshan, CHEN Chao, YE Hanfeng. Diagnosability of Discrete Event Systems Based on Temporal [J]. Computer Science, 2012, 39(8): 210-214.)[10] YE Lina. Optimized Diagnosability of Distributed Discrete Event Systems through Abstraction [D]. Paris: Université Paris, 2011.[11] Paoli A, Lafortune S. Safe Diagnosability of Discrete Event Systems [C]//Proceeding of the IEEE Conference on Decision and Control. Piscataway, NJ: IEEE, 2004: 2658-2664. [12] LIU Fuchun, ZHANG Qiansheng, CHEN Xuesong, et al. Safe Diagnosability of Fuzzy Discrete Event Systems [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2012, 17(3): 252-257.[13] LIU Fuchun, QIU Daowen. Safe Diagnosability of Stochastic Discrete Event Systems [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2008, 53(5): 1291-1296.[14] 刘富春, 罗苹. 具有多项式时间复杂性的离散事件系统安全诊断 [J]. 控制理论与应用, 2017,34(6): 717-722. (LIU Fuchun, LUO Ping. Polynomial-Time Verification of Safe Diagnosability of Discrete-Event Systems [J]. Control Theory & Applications, 2017, 34(6): 717-722.)。
java分布式面试题
java分布式面试题一、概述在分布式系统中，Java是最常用的编程语言之一。
因此，在Java开发者的面试中，分布式相关的问题也是常见的。
本文将介绍一些常见的Java分布式面试题，帮助读者准备面试。
二、题目列表1. 什么是分布式系统？2. 分布式系统与集中式系统的区别是什么？3. 为什么要使用分布式系统？4. 分布式系统的优点和缺点是什么？5. 分布式系统中数据一致性的问题如何解决？6. 如何进行负载均衡？7. 分布式系统中的服务发现是如何实现的？8. 分布式系统中的消息传递是如何实现的？9. 什么是分布式缓存？10. 分布式事务是如何保证一致性的？11. 如何确保分布式系统的高可用性？12. 分布式锁是如何实现的？13. 分布式系统中的服务熔断机制是什么？14. 分布式系统中的服务降级是什么？15. 分布式系统中的CAP理论是什么？三、题目详解1. 什么是分布式系统？分布式系统是由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协作，共同完成一个任务。
分布式系统的目标是提高系统的性能、可扩展性和可靠性。
2. 分布式系统与集中式系统的区别是什么？集中式系统是由一台计算机负责处理所有的任务，而分布式系统是由多台计算机共同负责处理任务。
分布式系统可以提供更高的性能和可靠性，但需要解决数据一致性、负载均衡等问题。
3. 为什么要使用分布式系统？使用分布式系统可以将任务分布到多台计算机上，从而提高处理能力和可靠性。
分布式系统还可以提供更好的扩展性，允许系统根据需求动态增加或减少计算资源。
4. 分布式系统的优点和缺点是什么？优点：- 提高系统的性能和可扩展性- 提高系统的可靠性和容错性- 允许系统动态增加或减少计算资源缺点：- 数据一致性的问题- 需要解决负载均衡和服务发现等问题- 系统的复杂性增加，开发和维护成本增加5. 分布式系统中数据一致性的问题如何解决？数据一致性是分布式系统中的一个重要问题，可以通过以下方法解决：- 采用分布式事务机制- 使用分布式锁来保护共享资源- 采用分布式缓存来提高读写性能6. 如何进行负载均衡？负载均衡是将请求均匀地分配到多个服务器上，提高系统的性能和可靠性。
Distributed Safety
S7 分布式故障安全系统使用入门S7 Distributed Safety System Getting Started摘要 安全工程的目的是通过使用安全为导向的技术安装，尽可能地使对人员和环境的危害最小化。
本文档通过一个简单实例来描述西门子分布式故障安全系统的概念、配置、编程以及通讯，去除掉手册过多的文字性描述，以便用户能够用较短的时间增强对西门子分布式故障安全系统的了解。
关键词 安全，分布式安全，PROFISAFE通信，安全处理器、安全信号模板Key Words Safety, Distributed Safety, PROFISAFE Communication, F-CPU, F-SMA&D Service & Support Page 2-32目录S7 分布式故障安全系统使用入门 (1)1. 故障安全系统概述 (5)1.1什么是故障安全自动化系统 (5)1.2西门子安全集成的概念 (5)1.3SIMATIC S7中的故障安全系统 (5)1.3.1 SIMATIC S7自动化系统提供两种故障安全系统: (5)1.3.2 可实现的安全要求 (6)1.3.3 S7 Distributed Safety 和 S7 F/FH Systems 中的安全功能原理 (6)2．S7 DISTRIBUTED SAFETY 组件 (7)2.1硬件组件 (7)2.2软件组件 (8)3. 分布式故障安全系统的组态和编程 (9)3.1综述 (9)3.1.1 本例程使用的设备结构图 (9)3.1.2 软硬件列表 (10)3.2硬件组态步骤 (10)3.2.1 组态硬件 (10)3.2.2 组态 F-CPU (11)3.2.3 组态 F-IO (12)3.3程序结构 (15)3.4程序实例 (16)3.4.1 配置F-FB (16)3.4.2创建Failsafe Runtime Group (17)3.4.3 在OB35中调用F-CALL (19)3.4.4 编译下载Failsafe程序 (19)3.5程序测试 (20)3.5.1 F_ESTOP1运行结果 (20)3.5.2 急停信号的钝化与去钝 (21)A&D Service & Support Page 3-324. 分布式故障安全系统通信 (23)4.1综述 (23)4.2硬件组态 (24)4.2.1 从站组态 (24)4.2.2 添加从站 (24)4.2.3 组态安全相关的通信地址区 (24)4.2.4 编程通信 (27)4.2.5 通信结果 (29)A&D Service & Support Page 4-321. 故障安全系统概述1.1 什么是故障安全自动化系统故障安全自动化系统（F 系统）用于控制可以在关闭后立即达到安全状态的过程。
银行提档升级方案
银行提档升级方案背景随着数字化时代的到来，银行业务的需求也在不断变化。
为了满足客户的需求，提升服务质量和效率，银行面临着提档升级的需求。
本文将介绍银行提档升级方案。
目标银行提档升级的目标是提供更加便捷、高效的银行服务，满足客户的个性化需求。
具体目标包括：1.提升系统性能和稳定性。
2.支持更多的交易类型和业务场景。
3.提升业务处理速度和响应时间。
4.提供更多的自助服务和线上服务。
5.提升系统安全性，保护客户信息。
方案为了实现以上目标，银行提档升级的具体方案如下：1. 系统架构升级银行将进行系统架构升级，采用分布式架构和云原生架构，以提升系统的扩展性和稳定性。
通过将系统拆分成多个独立的模块，并采用微服务架构，可以更容易地进行功能扩展和系统升级。
另外，银行还计划将部分业务迁移到云平台上，以提升灵活性和性能。
2. 数据库优化为了提升系统性能和稳定性，银行将对数据库进行优化。
包括：增加数据库缓存，采用分库分表技术，优化数据库查询语句和索引，以及定期进行数据库性能优化和清理。
3. 新增业务功能银行将根据客户需求，新增一些业务功能。
包括：在线开户、实时转账、在线贷款申请等。
通过这些功能的增加，可以提升客户的体验和满意度。
4. 自助服务和线上服务银行计划增加更多的自助服务和线上服务。
包括：自助取款机、自助存款机、网银、手机银行等。
这些服务将使客户更加方便地进行银行业务的办理和查询，减少了排队等待的时间。
5. 加强安全措施为了保护客户的个人信息和资金安全，银行将加强安全措施。
包括：加密传输、双因素认证、风险评估、监控和报警系统等。
通过这些安全措施，可以有效地防止各类网络攻击和欺诈行为。
实施计划银行提档升级的实施计划如下：1.阶段一：系统架构升级和数据库优化。
预计耗时3个月。
2.阶段二：新增业务功能。
预计耗时2个月。
3.阶段三：自助服务和线上服务的部署。
预计耗时1个月。
4.阶段四：加强安全措施。
预计耗时1个月。
风险与挑战银行在提档升级过程中面临的风险与挑战包括：1.系统兼容性问题：新系统与旧系统的兼容性需要进行充分测试，确保没有兼容性问题。
分布式系统练习试题
一、选择题概述1、下列哪项描述不是分布式系统的特性 ( C )A、透明性B、开放性C、易用性D、可扩展性3、下列描述正确的是 ( A )A、基于中间件的系统要比网络操作系统的透明性高√B、网络操作系统要比分布式操作系统的透明性高×C、基于中间件的系统要比分布式操作系统的透明性高×D、分布式操作系统可以运行在异构多计算机系统中4、从下面关于网络操作系统的原理图中可以看出 ( B )A、网络操作系统是紧耦合系统，因而只能运行在同构多计算机系统中×B、网络操作系统不要求各计算机上的操作系统同构√C、运行于网络操作系统之上的分布式应用程序可以取得很高的透明性×D、网络操作系统可以作为一个全局的单一的系统进行方便的管理×5、在网络操作系统之上采用中间件技术加入中间件层，主要可以 ( D )A、弥补网络操作系统在可扩展性方面的缺陷B、弥补网络操作系统在可开放性方面的缺陷C、提高网络操作系统的稳定性D、提高网络操作系统的透明性1、下列描述不是分布式系统目标的是 ( C )A、连接用户和资源B、透明性C、异构性D、开放性以及可扩展性。
2、下列系统中有共享内存的系统是 ( B )A、同构多计算机系统B、多处理器系统C、异构多计算机系统D、局域网系统3、下述系统中，能运行于同构多计算机系统的操作系统是 ( A )A、分布式操作系统B、网络操作系统C、中间件系统D、嵌入式操作系统4、多计算机系统的主要通信方式是 ( B )A、共享内存B、消息传递C、文件传输D、TCP/IP协议6、下列描述中，不属于C/S三层模型中是 ( C )A、用户界面层B、数据层C、通信层D、处理层2、透明度最高的操作系统是 ( A )A、多处理器分布式操作系统B、多计算机分布式操作系统C、网络操作系统D、基于中间件的操作系统3、下图所示典型C/S模型交互过程中，假设客户端是阻塞的，则其阻塞时间为 ( A? )A、T4－T1B、T4－T2C、T3－T2D、T3－T14、分布式系统的中间件协议位于网络通信协议体系的 ( D )A、传输层B、数据链路层C、网络层D、应用层6、C/S模型中，核心处理函数由哪一层实现 ( D )A、用户界面层B、数据层C、通信层D、中间层11、网络操作系统要求其管理的各计算机 ( B )A、硬件同构（不要求）B、通信协议一致或者相互兼容C、操作系统同构（不要求）D、安装相同的中间件1、分布式系统的透明性是指 ( B )A、用户不需要关心任何操作B、用户不需要关心系统实现的细节C、系统不需要关心用户的操作细节D、系统不需要关心用户的操作过程3、下列处理器与内存关系示意图中，属于多计算机系统结构的是 ( D？ )A、B、C、D、4、中间件系统与分布式操作系统有比较好的 A ，与网络操作系统相比有比较好的 AA、可扩展性和开放性，透明性和易用性B、可扩展性和透明性，开放性和易用性C、透明性和易用性，可扩展性和开放性C、透明性和开放性，可扩展性和易用性17、透明度最高的系统是 ( C )A、网络操作系统B、中间件系统C、分布式操作系统D、松耦合系统5、中间件协议位于网络协议体系的 ( D )A、传输层B、会话层C、网络层D、应用层通信5、异步通信中，消息由客户进程首先送给 ( A? )A、服务器缓冲区B、服务器进程C、客户端缓冲区D、网络10、RPC中，客户调用的接口称为 ( A? )A、客户存根B、服务器存根C、远程对象接口D、消息接口14、电子邮件系统通信方式属于 ( B )A、暂时通信B、持久通信C、中间层通信D、RPC通信5、QQ聊天工具与聊天室聊天的通信方式属于 ( B )A、暂时通信，持久通信B、持久通信，暂时通信C、暂时通信，暂时通信D、持久通信，持久通信6、基于RPC的分布式系统与基于显示消息交换的分布式系统相比具有更好的 ( C )A、可扩展性B、开放性C、透明性D、易用性7、RPC通信过程中，服务器存根把服务器执行的结果打成消息包，提交给 ( A )A、服务器操作系统B、客户存根C、客户操作系统D、服务器8、消息队列系统的通信为一种持久通信，下列示意图所示的工作情况哪种情况下队列可以不存储消息 ( A? )6、RPC 通信中，客户存根和服务器存根都包含一组调用接口，它们是否包含这些接口的实现？ ( D??? ) A 、客户存根包含，服务器存根不包含 B 、都不包含 C 、客户存根不包含，服务器存根包含 D 、都包含 进程8、下图为重复服务器与并发服务器组织方式。
《操作系统》题库及参考答案
《操作系统》练习测试题库一、单项选择题1. 在OS中，进程是一个具有独立功能的程序在某个数据集上的一次（）。
A 执行B 操作C 中断D 调度2. 分时操作系统通常采用（）算法为用户服务。
A 时间片轮转B 最短作业优先C 先来先服务D 优先数调度3. 操作系统是对（）进行管理的软件。
A 系统软件B 计算机资源C 用户程序D 计算机硬件4. 文件的逻辑组织将文件分为记录式文件和（）。
A 索引文件B 连续文件C 流式文件D 块文件5. 将作业地址空间中的逻辑地址转换为内存中的物理地址的过程称为（）。
A 重定位B 逻辑变换C 地址交换D 进程创建6. 面向对象的操作系统首先是为了保护（）而开发的，无论何种对象，都可以被看作是受保护的基本单位。
A 个人隐私B 资源共享C 公共资源D 网络资源7. 一个作业从提交给系统到该作业完成的时间间隔称为（）。
A 周转时间B 响应时间C 等待时间D运行时间8. UNIX系统中，用于创建新进程的系统调用命令是（）。
A forkB pipeC exitD read9. 下列哪项不是分时操作系统的特点（）。
A 交互性B 多路性C 独占性D 自治性10. 不仅要给每个进程赋以一个优先数，而且还要设置一对标志(u，v)的进程调度的方式是（）。
A 非抢占方式B 非剥夺式C 抢占方式D 选择抢占方式11. 实现虚拟存储器的目的是（）。
A 实现存储保护B 实现信息共享 C扩充辅存容量 D 扩充主存容量12. 为了使多个进程能有效地同时处理输入输出，最好使用（）结构的缓冲技术。
A 单缓冲B 双缓冲C 环型缓冲D 缓冲池13. 设备管理是对计算机（）的管理。
A 输入/输出系统B 存储设备C 供电设备D 虚拟设备14. 引起中断发生的事件被称为（）。
A 中断源B 中断请求C 中断响应D 中断屏蔽15. 在设备分配方式，动态分配（）。
A 在用户作业开始执行之前B 设备的使用效率低C 不符合设备分配的总原则D 有可能造成进程死琐16. 现代小型操作系统一般都按照（）来组合各个功能模块。
分布式存储系统可靠性：系统量化估算
分布式存储系统可靠性：系统量化估算一、引言我们常常听到衡量分布式存储系统好坏的两个指标：可用性和可靠性指标。
可用性指的是系统服务的可用性。
一般按全年可用时间除以全年时间来衡量可用性的好坏，平常我们说的SLA指标就是可用性指标，这里就不展开细说。
可靠性指标指的是数据的可靠性。
我们常说的数据可靠性11个9，在对象存储中就意味着存储一千亿个对象大概会有1个文件是不可读的。
由此可见，数据可靠性指标给分布式存储系统带来的挑战不言而喻。
本文就重点来分析一下分布式系统的数据可靠性的量化模型。
二、背景数据的重要性不必多说，基本上数据可以称得上是企业生命力的核心，是企业赖以生存的根本。
因此数据的可靠性是基础的基础，任何数据的丢失都会给企业造成无法计算和弥补的损失。
随着数据规模的日益增大，环境更加复杂，我们大体可以把威协数据可靠性的因素归为几大类：•硬件故障：主要是磁盘故障、还有网络故障、服务器故障、IDC故障；•软件隐患：内核BUG，软件设计上的BUG等；•运维故障：人为误操作。
其中，第1类的硬件故障中又以磁盘故障最为频繁，坏盘对于从事分布式存储运维的同学来说再正常不过了。
因此，我们接下来从磁盘故障这个维度来尝试量化一下一个分布式系统的数据可靠性。
三、数据可靠性量化为了提高数据的可靠性，数据副本技术和EC编码冗余技术是分布式系统可靠性最常用的手段了。
以多副本为例，副本数越多，数据的可靠性肯定越高。
为了对分布式系统的数据可靠性作一个量化估算，进一步分析得到影响存储数据可靠性的因素主要有：•N：分布式系统磁盘的总数，可以很直观理解，磁盘的数量是和可靠性强相关，N的大小与数据的打散程度有很大关系。
•R：副本数，副本数越高数据的可靠性肯定越高，但同时也会带来更大的存储成本。
•T：RecoveryTime出现坏盘情况下数据恢复的时间，这个也很好理解，恢复时间越短，数据的可靠性越高。
•AFR：Annualized Failure Rate磁盘的年度故障率，这个和磁盘本身的质量相关，质量越好，AFR越低，数据的可靠性越高。
- 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、"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、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)。
该协议采用的一个基本原理：一方向 基
另一方质询一个响应，所以也称为质 于
询－响应协议
共
享
密
钥
的
身
份
验
证
使用密钥分发中心的身份验证
使用共享密钥进行身份验证的一个重要问 题是可扩展性，即系统维护的密钥可能会 数目庞大。
加密
密码实现理论基础：散列函数 一个散列函数H是这么一个函数，它将任意长度的 消息
m作为输入，产生一个 固定长度的位串h作为输出。 h = H(m)
应用于密码学的散列函数有三个基本特性： 单向性：正向计算非常容易高效，反向计算则不可能 弱抗冲突性：给出一消息x，找出一消息y使H(x)=H(y)
解决访问控制矩阵规模问题
对每个客体保存一个访问该客体的主体访问权 限表。称为访问控制列表（Aቤተ መጻሕፍቲ ባይዱL）。
另一种方法是对每个主体存储一个它对要访问 的对象的权能列表。
ACL好比邀请名单，而权能则好比电影票
a) 使用 ACL b) 使用权能
保护域
ACL尽管忽略了访问控制矩阵中的空项， 但依然有可能非常庞大。
使用公钥加密对消息进行数字签名
使用消息摘要对消息进行数字签名
安全性——访问控制
1、访问控制中的一般问题
访问控制：检验用户对指定资源的访问权限 授权：授予用户对指定资源的访问权限。 访问控制中一般采用下图所示的简单模型。该
模型的一个重要问题就是访问监控器本身应该 是不能被破坏的。
访 问 控 制 矩 阵
防火墙本身首先应该受到很好保护，它决 不应该出故障。
防火墙一般实现模型
防火墙
防火墙有两种不同类型： 数据包过滤网关 应用层网关。检查出站入站消息内容。例
如邮件网关
访问控制矩阵
访问控制矩阵
最普通的主体对客体的访问权限的模型 每个主体由一行表示 每个客体由一列表示 矩阵元素M[s, o]表示主体s对客体o的操作权限。
缺点
当系统中主、客体的数目庞大时，访问控制矩 阵的实现是不现实的
另一方面，访问控制矩阵一般是稀疏矩阵
访问控制列表与权能列表
多层逻辑结构与通用层与通信层的分离
安全性的设计
另外两个问题是安全机制的 分布 复杂程度
一般根据所需要的安全性，将服务分布在 不同的机器上，使得安全服务于其他类型 的服务分开。
安全机制的分布
4、加密
最基本的安全措施 加密和解密是通过以密钥为参数的加密算
法实现，发送的消息的原始格式叫明文， 已加密的格式叫密文。 三种针对密文的攻击： 窃听 修改消息 插入消息
是计算上不可行 强抗冲突性：找出任意两条消息x、y，使H(x)=H(y)也
是计算上不可行 三种应用广泛的加密系统：对称加密系统DES，公钥加
密系统RSA，散列函数MD5
二、安全通道
1、身份验证
对于一个安全可靠的通信通道来说，身份 验证和消息完整性缺一不可。
以下讨论都以一个用户Alice与另一个用户 Bob通信的假设场景为例。
原理如图所示，其中KA,B是进一步通信的会 话密钥。
2、消息完整性和机密性
消息的机密性确保消息不被窃听或截获 对消息简单加密即可实现 消息的完整性是保护消息免受修改 相对困难 两种重要实现手段： 数字签名：下页图示 会话密钥：与用于身份验证的长期密钥相
比具有廉价、临时特点
从不同层面上设置安全机制
安全性的设计
另一个重要问题是把安全机制部署在哪一层。 一般把通用服务与通信服务分离开来，通用服
务构建在高层协议上，通信服务则构建在底层 协议上。如下页图所示。 对应地，我们把信任和安全区分开来，纯粹考 虑一个系统的时候，我们说它是不是安全的， 而一个客户是否认为一个系统是否安全则是个 信任问题 安全机制放在哪一层，取决于客户对特定层中 服务的信任度。 分布式系统中，安全机制一般放在中间件层。
一个改进办法是采用一种集中式的方式， 使用一个密钥分发中心（KDC）来专门负 责分发密钥。
密钥分发中心与每台主机共享一个密钥， 其他主机之间无需相互共享密钥，他们之 间的身份认证都必须通过密钥分发中心。 这使得系统密钥数目大大减少。
a、基本KDC原理 b、使用票据的改进KDC原理
使用公钥加密的身份验证
通信中的入侵与窃听
加密
对加密系统的分类是基于加密解密密钥是 否相同。
加密和解密密钥相同的系统称为对称加密 系统或者共享密钥系统。
而非对称加密系统中，加密和解密使用的 密钥是不同的，但两个密钥一起构成了唯 一的一对。 非对称加密系统中，一个密钥是保密的， 称为私钥，另一个是公开的称为公钥。又 称公钥系统。
第八章 安全性
一、概念
1、安全性主题
分布式系统中的安全问题 通信安全：确保不同的机器上的不同用户、 不同的进程之间的通信是安全可靠的。一 般采用安全通道机制。 授权：确保进程或用户只能访问他（它） 已被授权的系统资源。
2、安全威胁、策略与机制
安全性与可靠性密切相关 一个可靠的系统是一个我们可以信赖其服
务的系统。 一个可以信任的计算机系统应该具有： 一般意义的可靠性 机密性：系统只将信息向授权用户公开 完整性：系统资源的变更只能以授权的方
式进行
安全威胁、策略与机制
从另一个角度上说，安全是保护系统提供 的服务和数据不受到安全威胁。
安全威胁一般有四种： 窃听：如包截获、非法侵入 中断：如拒绝服务攻击（DOS） 修改：未经授权修改数据或篡改服务 伪造
一种普遍的解决方式是利用保护域。保护 域是一组（对象，访问权限）对，每个对 确切指定了一个操作，执行一个操作总是 在一个域内发出。
最典型的实现方法是构造用户组。
保护域（用户组）
2、防火墙
访问控制矩阵、ACL、权能列表和保护 域——控制系统内部安全性
防火墙——控制分布式系统的外部访问的 监控程序。
安全威胁、策略与机制
建立一个安全可靠的系统
首先需要一个安全策略 然后在安全策略基础上考虑其安全机制
安全策略是指系统安全需求的描述。 安全策略实施的机制称为安全机制 几种重要的安全机制：
加密 身份验证 授权 审计
3、安全性的设计
首先需要明确的是控制的重点 数据的保护 操作的控制 用户层面的控制