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传感器网络中基于自动校准的长周期时间同步算法被引量：1: 2010年; 针对现有时间同步协议在能耗和通信负载方面存在的不足,提出了一种周期同步和自动校准相结合的时间同步算法SLTS.该算法的周期同步采用预告消息机制来实现,而自动校准则是在周期同步的间歇期间,各节点根据晶体振荡器的频率特性来修正自己的逻辑时间,尽可能与标准时间保持一致,从而延长周期同步的时间间隔.实验结果表明SLTS算法可以在保证用户精度需求的前提下大幅降低同步算法的执行频率,在能耗和通信负载方面具有较好的性能.; 吕俊伟蒋文涛皇甫伟王峰; 关键词：时间同步频率特性

一种基于云存储技术的网络视频监控系统存储方案: 随着Internet技术的发展,基于网络的远程视频监控系统已被广泛应用。拥有大规模节点的网络视频监控系统面临着建设和维护超大存储空间的难题。而云存储技术具有易于扩展、易于管理和价格低廉等特性,可以用于降低监控录像存储的成...; 王平建王展王跃武荆继武; 关键词：视频监控访问控制

一种基于云存储技术的网络视频监控系统存储方案: 随着Internet技术的发展,基于网络的远程视频监控系统已被广泛应用。拥有大规模节点的网络视频监控系统面临着建设和维护超大存储空间的难题。而云存储技术具有易于扩展、易于管理和价格低廉等特性,可以用于降低监控录像存储的成...; 王平建王展王跃武荆继武; 关键词：视频监控访问控制; 文献传递

基于差异度的JPEG碎片重组方法被引量：2: 2011年; 针对JPEG文件特征,提出一种基于差异度的JPEG碎片重组方法JFDDM。利用图片相邻像素间的相似性,通过匹配MCU单元的差异度判断碎片是否属于同一文件。对标准图片集的实验结果表明,该方法对不同类型的JPEG图片表现出较好的适应性,碎片重组效果良好。; 肖腾许榕生; 关键词：差异度计算机取证

TSS-BQS系统的GracefulDegradation机制被引量：1: 2012年; 将门限签名方案分别应用于两种类型的BQS系统(Masking BQS系统和Dissemination BQS系统),可以得到两种TSS-BQS系统(文中称为TSS-mBQS系统和TSS-dBQS系统).TSS-mBQS系统的性能优于TSS-dBQS系统.由此,作者提出了TSS-BQS系统的Graceful Degradation机制:系统由n=3fd+1台服务器组成,在初始阶段以TSS-mBQS状态运行,容忍fm=f2d台Byzantine失效服务器;随着系统运行,可能失效的服务器数量增大,则以降低性能为代价,切换到TSS-dBQS状态,容忍fm=■fd/2」台Byzantine失效服务器.在不影响容错能力的前提下,Graceful Degradation机制提高了已有TSS-BQS系统的平均性能.文中完成的Graceful Degradation机制能够在不中断存储服务、不影响客户端的前提下完成状态切换,客户端也不需要知道系统的运行状态(处于TSS-mBQS或TSS-dBQS状态).; 王文韬林璟锵荆继武罗勃; 关键词：门限签名方案

云计算安全研究被引量：1077: 2011年; 云计算代表IT领域向集约化、规模化与专业化道路发展的趋势,是IT领域正在发生的深刻变革.但它在提高使用效率的同时,为实现用户信息资产安全与隐私保护带来极大的冲击与挑战.当前,安全成为云计算领域亟待突破的重要问题,其重要性与紧迫性已不容忽视.分析了云计算对信息安全领域中技术、标准、监管等各方面带来的挑战;提出云计算安全参考框架及该框架下的主要研究内容;指出云计算的普及与应用是近年来信息安全领域的重大挑战与发展契机,将引发信息安全领域又一次重要的技术变革.; 冯登国张敏张妍徐震; 关键词：云计算

基于多层次优化技术的XACML策略评估引擎被引量：18: 2011年; 给出一种采用多层次优化技术的XACML(extensible access control markup language)策略评估引擎实现方案MLOBEE(multi-level optimization based evaluation engine).策略判定评估前,对原始策略库实施规则精化,缩减策略规模并调整规则顺序;判定评估过程中,在引擎内部采用多种缓存机制,分别建立判定结果缓存、属性缓存和策略缓存,有效降低判定引擎和其他功能部件的通信损耗.通过两阶段索引实现的策略缓存,可显著降低匹配运算量并提高策略匹配准确率.仿真实验验证了MLOBEE所采用的多层次优化技术的有效性,其整体评估性能明显优于大多数同类系统.; 王雅哲冯登国张立武张敏; 关键词：XACML 访问控制缓存机制

基于GPGPU和CUDA的高速AES算法的实现和优化被引量：3: 2011年; 随着高性能计算需求的不断增长,人们开始将目光投向具有强大计算能力及高存储带宽的GPU设备.与擅长处理复杂性逻辑事务的CPU相比,GPGPU(general purpose graphicprocessing unit,通用图形处理器)更适合于大规模数据并行处理.CUDA(compute unified devicearchitecture,统一计算架构)的出现更加速了GPGPU应用面的扩张.基于GPGPU和CUDA技术对AES算法的实现进行加速,得到整体吞吐量6～7Gbit/s的速度.如果不考虑数据加载时间,对于1MB以上的输入规模,吞吐量可以达到20Gbit/s.; 顾青高能包珍珍向继; 关键词：统一计算架构 AES算法并行计算

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中国科学院知识创新工程(YYYJ-1013)