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计算机研究与发展 2017年第11期杂志 文档列表

计算机研究与发展杂志车联网关键技术与应用研究专题

面向车载自组织网络路由的轨迹预测算法2421-2433

摘要：在车载自组织网络（vehicular ad hoc network, VANET）（也称车联网）中，基于地理位置的路由协议能够较好地适应网络拓扑的动态性变化和链路质量的不稳定性.由于位置信息需要在邻居节点间采用信标分组进行交互，信标分组间隔内的转发决策可能因车辆节点位置的移动而不准确，需要进行位置预测来修正车辆节点的位置.已有的位置预测算法存在普适性差或预测误差大的问题.针对上述问题，提出了一种新的预测算法，首次通过测量得到车辆加速度服从正态分布的结论，利用线性回归进行预测，并采用反馈机制进行结果修正.利用真实车辆轨迹进行测试，新的预测算法的预测精度大为提高.然后，提出了一种新的基于位置的即时路由协议.在该协议中，发送节点利用邻居节点位置和目的节点位置计算出转发下一跳.将新的位置预测算法加入到即时路由协议中，实时预测和更新车辆的位置.利用SUMO软件生成了基于真实地图道路轨迹的车辆运动模型，结合NS3网络仿真平台进行了仿真实验.实验结果表明：采用新的预测算法后，相比传统的GPSR协议和不带预测的即时路由协议，新方法的收包率提高、延迟下降，并且协议开销显著降低.

不确定环境下移动对象自适应轨迹预测方法2434-2444

摘要：已有的轨迹预测方法难以对移动对象运动轨迹进行准确地描述,尤其在复杂且不确定的车载自组织网络（vehicular ad hoc network）（也称车联网）环境中.为了解决这一问题，提出基于变分高斯混合模型（variational Gaussian mixture model, VGMM）的环境自适应轨迹预测方法ESATP（environment selfadaptive prediction method based on VGMM）.首先，在传统高斯混合模型的基础上使用变分贝叶斯推理近似方法处理混合高斯分布;其次设计变分贝叶斯期望最大化算法学习计算高斯混合模型参数，有效运用参数先验信息得到更高精度预测模型；最后,针对输入轨迹数据特征，使用参数自适应选择算法自动调节参数组合，灵活调整混合高斯分量的个数和轨迹段大小.实验结果表明：所提方法在实验中表现出较高的预测准确性，可应用于车辆移动定位产品中.

认知无线车载自组织网络中的联合路由调度2445-2455

摘要：通过将认知无线电（cognitive radio, CR）技术应用到车载自组织网络（vehicular ad hoc networks, VANETs）（也称车联网）中，认知无线车载自组织网络（CR-VANETs）可以缓解频谱资源稀缺问题，有效提高车对车通信的频谱资源利用率.由于车辆的高速移动性以及认知无线电频谱资源的动态特性，使得传统的认知无线电网络或车载自组织网络中的路由协议无法直接应用到CR-VANETs中.目前，针对CR-VANETs的路由研究相对较少，如何最大效率地利用有限的频谱资源，同时降低跳数过多带来的频谱资源浪费，仍然是一个有待解决的问题.为此，提出了一种CR-VANETs中联合路由调度方案，结合了有限频谱资源调度研究与最小化路由跳数的优化目标.首先，建立了CR-VANETs中的网络模型和基于车对车通信的频谱感知模型，预测车辆间有效接触时间和频谱可用概率.其次，通过这些参数定义出通信链路消耗，并由此得出权衡链路质量的权重因子.通过分析优化目标，将其转化为有限频谱资源约束下的最小化路由跳数问题，并证明该问题为NP难问题.然后，针对这个联合路由调度问题提出一种混合启发式算法，结合了粒子群优化算法的快速收敛性和遗传算法的种群多样性，对有限频谱资源进行调度，同时优化路由跳数.最后仿真实验结果表明，与现有的CR-VANETs路由研究比较，有着更优的路由跳数并使其保持在一个相对稳定的值.

可撤销动静态属性的车联网属性基加密方法2456-2466

摘要：车载自组织网络（vehicular ad hoc network, VANET） （也称车联网）数据安全共享通常采用群加密方式，高速移动的车载终端给群组构建和群密钥管理带来困难.密文策略属性基加密（ciphertextpolicy attributebased encryption, CP-ABE）为车联网通信安全带来了新的解决方案，但是传统的CP-ABE方案解密计算复杂度高，属性撤销需要整个密文进行全部更新，策略树的构建不够灵活，导致在车联网中的应用受限.为了解决上述问题，围绕车联网云存储数据安全分享，设计可撤销动静态属性的属性基加密方案.将动态属性和静态属性分开管理，构建组合策略树，引入解密将高复杂度的属性基解密过程的主要部分外包到服务端，车辆终端通过中央和本地认证中心进行属性撤销和动态属性更新.可撤销动静态属性的车联网属性基加密方案是安全的，在空间和加解密时间复杂度上较传统CP-ABE算法具有优势，实验还分析了车载终端解密、属性撤销和系统并发等性能.

基于路径上报的车联网轨迹隐私保护2467-2474

摘要：车载自组织网络（vehicular ad hoc networks, VANETs）（也称车联网）数据收集与应用为智能交通、城市规划、降低车辆污染等问题提供有效的技术和数据保障. 在车联网数据收集中通常需要车载用户上报连续路段位置信息，这给车载用户个人轨迹隐私带来严重的威胁. 然而现有用户轨迹保护算法主要基于单点位置保护，不能有效保护基于路径上报的用户轨迹隐私.针对车联网中用户移动轨迹易泄露问题，提出一种基于路径隐私保护的位置信息上报方案. 该方案给出用户轨迹隐私保护定义和路径隐私限制下的问题模型，同时证明了该问题是NP-hard问题. 此外，还给出该问题的具体近似算法的实现. 仿真实验结果表明：提出的算法具有良好的车载用户隐私保护功能和数据收集覆盖性能.

基于类哈夫曼编码的紧急消息广播方法2475-2486

摘要：城市的发展为车载自组织网络（vehicular ad hoc network, VANET）（也称车联网）提供了广阔的应用空间，其中紧急消息广播方法则是应用的一个重点研究内容.紧急消息广播需要满足低延迟、高可靠和高可扩展性等服务质量方面的要求.现有的紧急消息广播方法在选择下一跳转发节点时，假定每一个位置均有大致相等的概率被选为中继区域，对所有位置的节点一视同仁，缺乏针对最优节点位置分布规律的研究，不能较好地适应最优转发节点的分布情况.而降低紧急消息传播延迟的关键是快速确定合适的中继转发节点.因此，为了进一步提高紧急消息广播的及时性，降低传播延迟，提出一种采用类哈夫曼编码的紧急消息广播方法.首先分析了城市道路中最优转发节点的概率分布情况，然后在此基础上利用哈夫曼编码的原理，设计了一种能够最小化最优节点选取时间的快速分区方法，最终达到快速确定最优中继节点，降低紧急消息广播延迟，提高紧急消息传播速度的目的.仿真实验证明：该方法在不同场景中能够降低5.3%-18.0%的紧急消息广播时延，提高89%-24.5%的紧急消息传播速度.

计算机研究与发展杂志体系结构

大数据存储中数据完整性验证结果的检测算法2487-2496

摘要：云存储作为云计算中最为广泛的应用之一，给用户带来了便利的接入和共享数据的同时，也产生了数据损坏和丢失等方面的数据完整性问题.现有的远程数据完整性验证中都是由可信任的第三方来公开执行数据完整性验证，这使得验证者有提供虚假伪造的验证结果的潜在威胁，从而使得数据完整性验证结果不可靠，尤其是当他与云存储提供者合谋时情况会更糟.提出一种数据验证结果的检测算法以抵御来自不可信验证结果的伪造欺骗攻击，算法中通过建立完整性验证证据和不可信检测证据的双证据模式来执行交叉验证，通过完整性验证证据来检测数据的完整性，利用不可信检测证据判定数据验证结果的正确性，此外，构建检测树来确保验证结果的可靠性.理论分析和模拟结果表明：该算法通过改善有效的验证结果来保证验证结果的可靠性和提高验证效率.

一种高性能可靠的混合客户端缓存系统2497-2507

摘要：现代数据中心普遍使用网络存储系统提供共享存储服务.存储服务端通常使用独立冗余磁盘阵列（RAID）技术保障数据可靠性，如可以容单双盘错的RAID56.相比于传统磁盘，固态盘具有更低的访问时延和更高的价格，因此将固态盘作为存储客户端缓存成为一种流行的方案.写回法可以充分发挥固态盘的优势加速存储读写性能，然而一旦固态盘发生故障，写回法无法保证数据的一致性和持久性.写直达法简化了一致性模型，但是无法减小写时延.设计并实现一种新的混合客户端缓存（hybrid host cache, HHC），HHC通过使用廉价的日志磁盘镜像存放固态盘上的脏数据来提高可靠性，并且利用写屏障语义保证数据的可靠性和一致性.分析表明，HHC的平均无故障时间远远高于后端存储系统.最后实现了一个原型系统并使用Filebench进行性能评估，结果表明在不同负载下，HHC性能与传统的写回法接近，远远超过写直达法.

DCuckoo：基于片内摘要的高性能散列表2508-2515

摘要：散列表（Hash table）由于其支持高效的记录更新与检索操作，在计算机相关的各个领域中有着广泛的应用.但散列表有2个明显的缺点：冲突和低效的内存利用.最小完美散列使用N个位置存储N条记录，解决了冲突和空间效率的问题，但该算法不支持增量的更新.目标是设计一种高效的散列表，能够支持高速查询、最坏情况可以保证的高速更新、高效的空间使用以及动态的容量改变.结合 Cuckoo 散列和 d-left 散列的实现，提出了一个新的散列表设计方案——DCuckoo.DCuckoo 使用多级子表并应用了 Cuckoo 散列中移动已有元素的机制以提高装载率，且只保留了最末级子表的指针以减少空间浪费.为了进一步优化查询性能，DCuckoo 在片内内存中使用指纹和位图作为摘要，在查询时先匹配指纹，以减少对片外内存的访问次数.对 DCuckoo 进行了一系列实验，与其他5种散列表进行比较，发现 DCuckoo 达到了设计目标，并且在各项指标上均好于已有的散列表设计.

基于计算资源运行时剩余能力评估优化云平台2516-2533

摘要：云平台资源管理中存在资源供给与需求不匹配的问题,导致平台性能受到严重影响.针对此问题,基于相似任务建立运行时计算资源剩余能力评估模型,该模型利用云计算负载中相似任务执行逻辑相同的特点,使用相似任务代替测试程序量化资源剩余能力,避免了执行测试程序的计算资源代价;依据该模型提出了一种运行时云计算资源剩余能力分类评估方法RCE（resource capacity evaluation）,该方法综合各方面因素评估运行时资源剩余能力,具有运行时代价低、评估结果准确且有时效性的特点.将RCE评估结果应用在若干算法中,以提高云平台资源供给与需求的匹配程度并优化云平台各方面性能;在独享环境和真实云环境中验证了RCE方法和基于RCE的算法,实验结果表明：RCE评估结果及时反映了计算资源能力变化,为算法和平台的优化提供了有力支持,基于RCE优化的算法解决了云计算资源管理中资源供给与需求不匹配问题并大幅提高云计算平台性能.

《信息安全研究》期刊简介2533-2533

摘要：指出“没有网络安全就没有国家安全,没有信息化就没有现代化一数字时代信息安全工具的大众化是不可阻挡的历史潮流.大众化的信息安我们每个人的利益,信息安全已成为国家、地方区域经济结构优化提升和转型发展的新机遇.在信息安全上升为国家战略、行业迎来崭新发展机遇,《信息安全研究》期刊应时代而生.

面向大规模计算集群的多轨分割网络2534-2546

摘要：在千万亿次规模的系统中，互连网络设计面临新的挑战.高性能节点和大规模是构建千万亿次系统的主要技术趋势，不断提高的节点计算能力要求互连网络提供更高的性能，而不断增大的规模又对互连网络扩展性提出了更高的要求.此外，随着系统规模的增大，集合通信的执行时间也在不断增长，制约了应用的扩展性，集合通信的性能需要得到进一步优化.除性能之外，可靠性问题也随着系统规模的扩大而日益严重.而随着计算节点性能的不断提高，互连网络逐渐成为限制大规模计算机系统性能的瓶颈.互连网络核心部件交换芯片可提供的聚合网络带宽受到工艺和封装技术的限制.从网络结构与交换机结构的协同设计思想出发，提出了一种在交换机聚合带宽限定的条件下多轨分割网络结构和设计方法.通过数学建模和网络模拟仿真，分析了该多轨分割网络的性能边界.评测结果表明：该网络可将短消息（长度小于128B）的平均延迟性能提高10倍以上，为以短消息占多数的数据中心网络的性能优化提供了新思路.

计算机研究与发展杂志人工智能

基于增量切空间校准的自适应流式大数据学习算法2547-2557

摘要：流形学习是为了寻找高维空间中观测数据的低维嵌入.作为一种有效的非线性维数约减方法，流形学习被广泛应用于数据挖掘、模式识别等机器学习领域.然而，对于样本外点学习、增量学习和在线学习等流形学习方法，面对流式大数据的学习算法时间效率较低.为此提出了一种新的基于增量切空间的自适应流式大数据学习算法（selfadaptive streaming big data learning algorithm based on incremental tangent space alignment, SLITSA），该算法采用增量PCA的思想，增量地构造子空间，能在线或增量地检测数据流中的内在低维流形结构，在迭代过程中构建新的切空间进行调准，保证了算法的收敛性并降低了重构误差.通过人工数据集以及真实数据集上的实验表明：该算法分类精度和时间效率优于其他学习算法，可推广到在线或流式大数据的应用当中.

2018年《计算机研究与》专题（正刊）征文通知——网络功能虚拟化2557-2557

摘要：随着云计算等新兴技术的发展,网络中涌现了越来越多的专用设备用于各式各样的网络功能,如负载均衡、服务、入侵检测、安全等等,用设常称为Middlebox.Middlebox大量应用于数据中心网络,在电信网络、互联网边和等位置也起着十分重要的作用.

基于超结构的BN随机搜索学习算法2558-2566

摘要：近年来，贝叶斯网络（Bayesian network, BN）在不确定性知识表示与概率推理方面发挥着越来越重要的作用.其中，BN结构学习是BN推理中的重要问题.然而，在当前BN结构的2阶段混合学习算法中，大多存在一些问题：第1阶段无向超结构学习中存在容易丢失弱关系的边的问题；第2阶段的爬山搜索算法存在易陷入局部最优的问题.针对这2个问题，首先采用Opt01ss算法学习超结构，尽可能地避免出现丢边现象;然后给出基于超结构的搜索算子，分析初始网络的随机选择规则和对初始网络随机优化策略，重点提出基于超结构的随机搜索的SSRandom结构学习算法，该算法一定程度上可以很好地跳出局部最优极值;最后在标准Survey， Asia，Sachs网络上，通过灵敏性、特效性、欧几里德距离和整体准确率4个评价指标，并与已有3种混合学习算法的实验对比分析，验证了该学习算法的良好性能.

范畴表示机器学习算法2567-2575

摘要：长期以来，人们认为表示问题是机器学习领域的瓶颈问题之一.机器学习方法的性能在很大程度上依赖于数据表示的选择.数据表示领域的主要问题是如何更好地学习到有意义和有用的数据表示.宽泛来看数据表示领域有深度学习、特征学习、度量学习、成分建模、结构化预测和强化学习等.这些技术应用的范围也非常广泛，包括图像、语音识别和文字理解等.因此，研究机器学习表示方法是一件长期且具有探索意义的工作.基于此，利用范畴理论来研究机器学习方法的表示，提出了范畴表示机器学习方法的基本概念.对决策树、支持向量机、深度神经网络等方法进行研究分析，提出了范畴表示分类算法、范畴表示决策树算法、切片范畴表示主成分分析和支持向量机算法、范畴函子表示深度学习方法，给出相应的理论证明及可行性分析.并对这5种算法做了深入分析，找到了主成分分析和支持向量机之间的本质联系，最后通过仿真实验论证范畴表示方法的可行性.

计算机研究与发展杂志信息处理

一种基于大规模知识库的语义相似性计算方法2576-2585

摘要：人类知识总量不断增加，依靠人类产生的结构化大数据进行语义分析在推荐系统和信息检索等领域都有着重要的应用.在这些领域中，首要解决的问题是语义相似性计算，之前的研究通过运用以维基百科为代表的大规模知识库取得了一定突破，但是其中的路径并没有被充分利用.研究基于人类思考方式的双向最短路径算法进行单词和文本的相似性评估，以充分利用知识库中的路径信息.提出的算法通过在维基百科中抽取出颗粒度比词条更细密的节点之间的超链接关系，并首次验证了维基百科之间的普遍连通性，并对2个词条之间的平均最短路径长度进行评估.最后，在公开数据集上进行的实验结果显示，算法在单词相似度得分上明显优于现有算法，在文本相似度的得分上趋于先进水平.

基于引力学的在线社交网络空间谣言传播分析模型2586-2599

摘要：社交网络空间的谣言传播行为具有极大的危害性，探索谣言传播规律与分析模型成为当前研究的热点之一.传统谣言传播分析模型大都基于SIR等传染病传播模型，能对在线社交网络空间的谣言传播过程进行粗粒度刻画，但并未充分考虑社交网络本身特征.鉴于此，结合引力学思想，提出了一种新的在线社交网络空间谣言传播分析模型GRPModel.该模型借鉴引力学思想，从用户和谣言信息2个角度出发，探索谣言在用户间的传播规律.以用户为核心，基于用户间的关系、信息在用户间的传播关系、谣言接触率、转发率等对用户影响力、谣言影响力进行建模，对谣言信息的传播进行量化，并充分考虑用户的个性化特征，构建相应的建模与分析函数.最后利用新浪微博真实社交网络空间信息，对GRPModel进行分析验证，验证结果证明了所做模型的正确性和有效性.