摘要：随着5G技术的快速发展,分布式存储系统凭借低成本、高可用性、高吞吐量和海量存储能力等特点,越来越受到人们的青睐。由于节点众多,节点故障频发,因此采用一定的数据容错技术来保证数据的可靠性尤为重要。近年来,piggybacking框架以其优异的修复性质受到了广泛关注。从piggybacking框架的修复度入手,为了同时降低修复带宽和修复度,提出了克隆piggybacking框架。与其他piggybacking框架不同,该框架只对一组节点进行嵌入设计和修复分析,其他组内对应节点通过克隆的方式简化设计过程。根据“一个节点的信息符号尽可能地只嵌入一个子条带”的设计思想,权衡修复带宽和修复度。与现有的piggybacking框架相比,克隆piggybacking框架设计简单,进一步降低了信息节点的修复带宽。

摘要：针对现有蜜罐易被攻击者识破而导致其抵御渗透攻击时经常失效的问题,提出一种基于动态伪装网络的主动欺骗防御方法。首先,给出动态伪装网络定义并描述基于动态伴随网络的主动欺骗攻防场景;然后,在分析攻防交互过程的基础上,构建信号博弈模型来指导最优欺骗策略选取;进一步,设计基于双层威胁渗透图的攻防策略收益量化方法;最后,提出一种统一纯策略与混策略的博弈均衡求解方法。实验结果表明,基于动态伪装网络,精炼贝叶斯均衡能够为防御者实施最优防御策略提供有效指导,实现防御者收益最大化。此外,还总结了利用动态伪装网络进行主动欺骗防御的特点与规律。

摘要：随着互联网技术的快速发展,全球数据量爆炸式增长对分布式存储系统的可靠性和可用性提出了严峻的挑战。Piggybacking框架作为一种高效的数据容错技术成为近年来研究的热点。目前,绝大多数piggybacking框架均以牺牲子条带数和修复度的方式来降低修复带宽,导致修复失效节点过程中所节省的数据量通常无法有效地提升磁盘读取效率。针对上述情况,提出一种新型分组piggybacking框架,在保证较低修复带宽的同时,进一步降低了子条带数和信息节点修复度,从而提升分布式存储系统的输入/输出性能。该框架将校验节点分为两个部分,信息符号和校验符号分别按照一定规则分组后依次嵌入到对应的校验节点中,设计简单。通过这种设计,可以同时有效修复信息节点和校验节点,既减少了子条带数,又使其在校验节点个数较多时拥有较强的综合修复能力。与其他piggybacking框架相比,新型分组piggybacking框架能更好地权衡修复带宽、修复度与子条带数,适合在实际系统中应用。

摘要：深度神经网络已经被证明可以有效地解决图像、自然语言等不同领域的问题.同时,伴随着移动互联网技术的不断发展,便携式设备得到了迅速的普及,用户提出了越来越多的需求.因此,如何设计高效、高性能的轻量级神经网络,是解决问题的关键.详细阐述了3种构建轻量级神经网络的方法,分别是人工设计轻量级神经网络、神经网络模型压缩算法和基于神经网络架构搜索的自动化神经网络架构设计;同时,简要总结和分析了每种方法的特点,并重点介绍了典型的构建轻量级神经网络的算法;最后,总结现有的方法,并给出了未来发展的前景.

摘要：线上拍卖业务应用日益广泛,其中不公开竞标者报价的密封式拍卖,在实际应用中有确保报价私密性、支持大规模竞拍用户、要求拍卖协议公开公平公正等安全需求.本文提出一种半可信模型可证明安全的比较协议,允许参与方在保护输入数据隐私的同时完成比较操作;采用GMW编译器得到恶意模型安全协议,使得整个比较计算过程公开可验证;结合区块链的可信存储、智能合约的公开执行特性,在恶意模型安全协议基础上设计基于区块链环境的密封式竞拍方案,实现竞标者报价机密性、确保竞拍过程的公开公平公正.计算、通信性能大幅优于其他方案;实际测试大规模竞拍用户数量下的系统可用性,在由4个/8个共识节点构成的区块链环境下,仅需293秒/311秒便能完成128个用户参与的密封式竞拍.

摘要：5G网络中将会部署大量的超密集边缘设备,在边缘设备附近放置和处理数据,可以避免不必要的网络数据传输,减少网络传输时延。雾计算网络将云服务的能力扩展到网络边缘,通过近距离地为终端提供计算、存储和通信等服务,能够有效地降低系统数据传输时延。在5G愿景的驱动下,针对雾计算网络的数据存储,提出了一种利用编码缓存技术在雾计算网络中快速获取数据的有效方案——雾网络缓存架构,解决了缓存资源分配和数据传输问题。首先将基于雾网络的缓存架构建模为两跳网络,并为两跳网络提出一种基于文件分割和极大最小距离可分码的去中心化在线编码缓存方案。该方案通过合理设计服务器文件更新方法以及中继和用户的缓存更新策略,保证了服务器文件与中继和用户的缓存文件的一致性,使得中继和用户的缓存内容保持有效性。然后通过仿真分析了两跳网络的缓存内存和传输负载之间的关系。仿真结果证明了所提出的方案具有较低的传输负载,能够有效地缓解网络拥塞。