摘要：内运车是用于港口内部货物转运的车辆。如果在转运过程中缺乏监管,很容易造成偷货(将A货主的货转移至B货主堆位)、漏货(货物转运未经过计量设备)等行为,给港口带来严重的损失。为了有效杜绝这类情况的发生,提出轨迹真实状态序列提取方法并设计自适应有限状态机(Adaptive Finite State Machine,AFSM)对内运车作业是否产生异常意图进行判断。实验采用重庆市某港口内运车辆一个月(7547趟)的真实轨迹数据,结果表明轨迹真实状态序列提取方法能有效提取内运车作业轨迹的真实状态,使用AFSM进行轨迹异常检测的精度高达95%~96%。

摘要：为了缓解城市交通拥堵,提高城市道路利用率,增强路径规划的实时性,提出基于Storm的城市智能交通规划方法。该方法在Storm框架的基础上,设计了城市实时动态路径规划模型(UR-MODE),将用户选择的静态目标和实时路况的动态目标相结合,实现城市交通路径的智能规划;针对城市交通数据实时性较强的特点,利用用户偏好值动态选择最优粒子,并结合自适应惯性权重策略和小规模扰动策略,提出改进的自适应粒子群优化(adaptive partner-particle swarm optimization,APPSO)算法,保证模型的高效求解;结合开源实时处理系统Storm,实现了海量实时交通数据处理。仿真实验结果表明,相较于现有路径规划算法,本文方法收敛速度更快、稳定性更强,能减少17%的车辆平均行驶时间,道路资源利用率平均提高58%,大大缓解了城市交通拥堵问题。

摘要：点与多边形位置关系判定的保密计算是一种非常有用的安全多方计算几何应用,目前已有的方案仅支持凸多边形的关系判定.本文提出一种有效隐私保护的点与任意多边形位置关系判定方案.该方案使用模拟射线的判定法将点与任意多边形位置关系的判定问题转化为任意一条过点的射线与多边形相交点数的奇偶性判定问题.设计中首先提出一种精简高效的叉积协议,该协议利用符号位编码将明文空间划分为两个不相交的子空间,分别用于点的正负坐标到明文空间的映射空间从而实现了支持负数的叉积运算,然后基于该叉积协议并利用同态加密方案设计一种隐私保护下的点与多边形位置关系的判定协议,以计算射线与多边形的相交点数,最后利用模拟范例证明该协议的安全性.现有点与多边形位置关系判定方案通常只适用于凸多边形的情况,本文方案不仅能支持对凸多边形的判定且能支持对凹多边形的判定.模拟实验显示本文提出的叉积协议的运行效率相对于已有的叉积协议提高了67.5%.由于避免使用了复杂的密码原语,本文提出的判断方案获得了线性的计算复杂度和通信开销.

摘要：越来越多的企业和个人用户将数据部署到低成本、高质量的云存储中。为了保护敏感数据,用户在部署前会对其进行加密处理,但海量的加密数据给检索工作带来很大挑战。文中将传统的倒排索引结构改造成密文倒排索引,并在密文倒排索引上构建计数布隆过滤器,进而提出了基于计数布隆过滤器的密文安全索引(SICBF),其在保证隐私安全的前提下实现了对密文的快速检索。为减少SICBF索引中的数据冗余,设计了计数布隆过滤器的剪枝算法。为保护密文倒排索引中相关分的隐私安全,采用一对多保序加密机制(OPME)对相关分进行加密,并在密文相关分上对检索结果直接进行排序,将最相关检索结果top-k返回给授权用户。安全分析表明,不同于原始数据分布,OPME算法加密后的相关分分布隐藏了数据的峰值,能防止针对相关分的统计攻击。实验结果表明,SICBF的检索效率高,计算量小,适用于海量加密数据文件的快速安全检索。