【摘 要】
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传统嵌入式云计算系统信任度访问控制方法忽略了对节点信任度的计算,导致用户访问出现安全问题,异常访问情况下云计算系统信任度衰减速度过慢.为此提出基于汇聚负载的云计算系统信任度访问控制方法.利用模糊数学理论得到信任度评估等级,引入分组理念构建信任度模型.划分节点到不同小组,利用本地交易记录和推荐信任数据加权计算相同小组节点信任度.设置云计算系统服务质量参数,将同类型系统程序访问请求序列看作一个访问请求流,设立信任度访问控制收敛条件,并利用任意参数均值与方差优化收敛条件.最后建立信任度访问控制函数,实现准确快速
【机 构】
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河南科技大学应用工程学院,河南 三门峡472000
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传统嵌入式云计算系统信任度访问控制方法忽略了对节点信任度的计算,导致用户访问出现安全问题,异常访问情况下云计算系统信任度衰减速度过慢.为此提出基于汇聚负载的云计算系统信任度访问控制方法.利用模糊数学理论得到信任度评估等级,引入分组理念构建信任度模型.划分节点到不同小组,利用本地交易记录和推荐信任数据加权计算相同小组节点信任度.设置云计算系统服务质量参数,将同类型系统程序访问请求序列看作一个访问请求流,设立信任度访问控制收敛条件,并利用任意参数均值与方差优化收敛条件.最后建立信任度访问控制函数,实现准确快速的云计算系统信任度访问控制.实验结果表明,所提方法能获得精准的实体信任度水平,在异常访问状态下信用累积速率较慢,信任度衰减最快,符合轻量级嵌入式云计算系统日常应用的安全访问需求.
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面对突发任务调度过程中存在卡顿、负载均衡分配效果不佳等情况,对基于Forth虚拟机技术的嵌入式突发任务调度展开仿真探索.利用Forth虚拟机构建嵌入式突发任务调度框架,其中任务控制块利用任务R/D堆栈形成任务映像后,利用RAM模块形成任务信息块并在FLASH任务字典内创建任务名词,利用静态分配方式经过创建、初始化等步骤建立突发任务;虚拟机通过判断突发任务调度优先级均衡分配负载,利用时间轮转调度算法实现突发任务调度.实验结果表明:删除突发任务后,任务占用空间数值大且内存占用率下降幅度较大,调度流畅性较好;任
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为深入了解乡村空间形态地域分布状况,分析不同层面的形态特征和演化规律,提出一种基于门槛值法的空间形态地域特征识别方法.拍摄空间形态地域红外遥感图像,建立图像数据采集系统,使用基于相位保持的图像预处理手段,预防发生非均匀现象,减少图像噪声,增强空间图像成像质量,为特征识别提供先决条件;在门槛值法的基础上,建立门槛值回归模型,划分不同空间形态地域基础特征;运用基于改进型PCNN赋时矩阵的地域特征识别方法,实现图像特征提取与目标精准识别.仿真结果表明,所提方法可以有效识别乡村空间形态地域的规模结构和形态分异的格
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传统模糊频繁项集合挖掘方法的挖掘范围较大,且无法预处理模糊频繁项集合,导致存在运行内存过大、应用有效性低的问题.因此提出新的间隔约束条件下的模糊频繁项集合挖掘方法.方法预处理模糊频繁项集合,修补缺损数据,并引入主成分分析法完成数据的降维,并为数据添加间隔约束条件,缩小挖掘范围.利用蚁群算法获取最优爬行路径,挖掘模糊频繁项集合.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法运行内存小,挖掘有效性更理想.
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为了准确判断数据在传输过程中是否存在异常行为,实现异常行为的分级预警,提出面向工业控制系统的数据跨域传输异常预警方法.通过构建信息流模型,分析数据传输过程中的异常行为,归一化处理系统中的样本数据得到标准化小波系数.通过小波系数和样本数据总数计算得到预警标准阈值,将信息流模型与预警标准阈值相结合,共同实现对数据传输异常行为的监督,并结合模糊综合评判法获取数据跨域传输异常预警指标.将所有指标划分到相应的因素集中,得到异常预警矩阵,依据最大隶属度原则,对不同程度的异常行为设定不同的预警等级:无警、一级预警和二级
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