2016年 第53卷 第9期
2016, 53(9): 1893-1905.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150910
摘要：
单个固态盘存在随机写性能较差和擦写次数有限等缺陷,使用廉价盘冗余阵列(redundant arrays of inexpensive disks, RAID)技术将多块固态盘组织在一起有助于满足存储系统的高可靠、大容量、高性能的要求.然而，将RAID算法简单应用于固态盘阵列会遇到一些问题.首先分析了基于Flash的固态盘和RAID技术存在的缺陷，选取性能、可靠性和价格作为阵列构建方法的评价标准，并将随机写、小写、垃圾回收、负载均衡、擦除次数、磨损均衡、冗余度等问题作为分析重点;然后，从固态盘和Flash芯片2种构建粒度出发，分别论述了不同的构建方法并分析了各自的优缺点;最后，总结了不同构建方法并指出未来可能的研究方向.
单个固态盘存在随机写性能较差和擦写次数有限等缺陷,使用廉价盘冗余阵列(redundant arrays of inexpensive disks, RAID)技术将多块固态盘组织在一起有助于满足存储系统的高可靠、大容量、高性能的要求.然而，将RAID算法简单应用于固态盘阵列会遇到一些问题.首先分析了基于Flash的固态盘和RAID技术存在的缺陷，选取性能、可靠性和价格作为阵列构建方法的评价标准，并将随机写、小写、垃圾回收、负载均衡、擦除次数、磨损均衡、冗余度等问题作为分析重点;然后，从固态盘和Flash芯片2种构建粒度出发，分别论述了不同的构建方法并分析了各自的优缺点;最后，总结了不同构建方法并指出未来可能的研究方向.
2016, 53(9): 1906-1917.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150558
摘要：
云计算的发展和应用对存储系统的容错能力提出了更高要求.纠删码被广泛运用于计算磁盘级冗余以抵抗磁盘错误，但抵抗扇区错误时磁盘利用率较低，现有针对扇区错误的优化方案只能抵抗较小数目或者特定分布的扇区错误.为此，利用MDS(maximum distance separable)码的同态性质，提出了一种将磁盘间冗余与磁盘内冗余相结合的混合编码(intra- and inter-device redundancy, IIDR).添加校验磁盘抵抗磁盘错误的同时，在数据磁盘中添加全局校验扇区以抵抗扇区错误，利用磁盘内编码添加本地校验扇区，以优化处理单个扇区错误的性能.最后，正确性证明及性能分析的结果表明所提方案能抵抗磁盘错误和任意分布的扇区错误，并且恢复单个扇区错误计算开销低，更新性能较好，同时与传统的磁盘内编码方案相比，有较高的磁盘利用率.
云计算的发展和应用对存储系统的容错能力提出了更高要求.纠删码被广泛运用于计算磁盘级冗余以抵抗磁盘错误，但抵抗扇区错误时磁盘利用率较低，现有针对扇区错误的优化方案只能抵抗较小数目或者特定分布的扇区错误.为此，利用MDS(maximum distance separable)码的同态性质，提出了一种将磁盘间冗余与磁盘内冗余相结合的混合编码(intra- and inter-device redundancy, IIDR).添加校验磁盘抵抗磁盘错误的同时，在数据磁盘中添加全局校验扇区以抵抗扇区错误，利用磁盘内编码添加本地校验扇区，以优化处理单个扇区错误的性能.最后，正确性证明及性能分析的结果表明所提方案能抵抗磁盘错误和任意分布的扇区错误，并且恢复单个扇区错误计算开销低，更新性能较好，同时与传统的磁盘内编码方案相比，有较高的磁盘利用率.
2016, 53(9): 1918-1929.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150075
摘要：
纠删码存储集群的一个关键设计目标是降低重构I/O所引起的网络流量，因为降低网络流量有助于缩短重构时间，进而提高可靠性. 针对2个或多个失效节点并发重构这一研究话题，提出一种交叉式重构方案(interleaved reconstruction scheme, IRS).所有替换节点能协同、并行地重构所有失效分块.通过对现有集中式重构方案(centralized reconstruction scheme, CRec)和分散式重构方案(decentralized reconstruction scheme, DRec)的I/O流进行分析，分析发现CRec中存储管理器和DRec中替换节点是重构性能的瓶颈. 针对此，IRS从2个方面进行改进：1)替换节点充当重构节点进行并行式重构，消除CRec中管理器这一重构瓶颈；2)利用纠删码的编码结构特性，所有替换节点协同地重构所有失效分块，确保重构时只传输一次所需存活分块.在Reed-Solomon码存储集群上实现了上述3个重构方案，并用真实I/O trace进行对比测试. 实验结果表明：当纠删码存储集群的编码参数为k=9和r=3时，IRS方案的双节点重构性能是其他2种重构方案的1.63倍；而3节点重构性能是其他2种重构方案的2.14倍.
纠删码存储集群的一个关键设计目标是降低重构I/O所引起的网络流量，因为降低网络流量有助于缩短重构时间，进而提高可靠性. 针对2个或多个失效节点并发重构这一研究话题，提出一种交叉式重构方案(interleaved reconstruction scheme, IRS).所有替换节点能协同、并行地重构所有失效分块.通过对现有集中式重构方案(centralized reconstruction scheme, CRec)和分散式重构方案(decentralized reconstruction scheme, DRec)的I/O流进行分析，分析发现CRec中存储管理器和DRec中替换节点是重构性能的瓶颈. 针对此，IRS从2个方面进行改进：1)替换节点充当重构节点进行并行式重构，消除CRec中管理器这一重构瓶颈；2)利用纠删码的编码结构特性，所有替换节点协同地重构所有失效分块，确保重构时只传输一次所需存活分块.在Reed-Solomon码存储集群上实现了上述3个重构方案，并用真实I/O trace进行对比测试. 实验结果表明：当纠删码存储集群的编码参数为k=9和r=3时，IRS方案的双节点重构性能是其他2种重构方案的1.63倍；而3节点重构性能是其他2种重构方案的2.14倍.
2016, 53(9): 1930-1942.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150581
摘要：
近年来，以相变存储器(phase change memory, PCM)为代表的各种新型非易失存储(non-volatile memory, NVM)技术得到广泛关注.NVM同时具有传统内存的字节寻址特性和外存的非易失特性，因而可以同时替代内存和外存，也可以用于混合存储体系结构.NVM具有低延时、高密度、低功耗的优势，有效缓解了存储墙问题.然而，由于应用程序可以直接通过存取指令(load/store)接口访问NVM，并且掉电后存储在NVM上的信息不会丢失，这给NVM的应用带来了一些新的安全和隐私挑战.首先讨论了持久化内存泄漏、不经意写操作、元数据安全、恶意磨损攻击、非易失指针等NVM应用中可能存在的安全问题以及最新的解决方案；然后讨论了数据保护、信息泄露等NVM应用中可能存在的隐私问题及现有的解决方案；最后探讨了NVM还需解决的安全和隐私问题，包括非易失缓存、程序安全等，并提出了一些解决方案，包括权限和保护机制的融合、使用易失性的NVM等.
近年来，以相变存储器(phase change memory, PCM)为代表的各种新型非易失存储(non-volatile memory, NVM)技术得到广泛关注.NVM同时具有传统内存的字节寻址特性和外存的非易失特性，因而可以同时替代内存和外存，也可以用于混合存储体系结构.NVM具有低延时、高密度、低功耗的优势，有效缓解了存储墙问题.然而，由于应用程序可以直接通过存取指令(load/store)接口访问NVM，并且掉电后存储在NVM上的信息不会丢失，这给NVM的应用带来了一些新的安全和隐私挑战.首先讨论了持久化内存泄漏、不经意写操作、元数据安全、恶意磨损攻击、非易失指针等NVM应用中可能存在的安全问题以及最新的解决方案；然后讨论了数据保护、信息泄露等NVM应用中可能存在的隐私问题及现有的解决方案；最后探讨了NVM还需解决的安全和隐私问题，包括非易失缓存、程序安全等，并提出了一些解决方案，包括权限和保护机制的融合、使用易失性的NVM等.
2016, 53(9): 1943-1952.
DOI: 10.7544/issn1000/1239.2016.20148367
摘要：
单粒子软错误是高辐照空间环境下影响计算可靠性的主要因素.随着芯片晶体管数的快速增长，单粒子软错误的威胁日益严重.结果错误（silent data corruption, SDC)是单粒子软错误造成的一种故障类型.由于SDC是隐蔽传播的，SDC的检测是单粒子软错误防护的难点.寻找SDC脆弱指令是目前检测SDC的重要途径.现有方法需要进行巨量的错误注入，时间代价巨大.首先根据数据关联图建立了指令的数据依赖关系，研究了函数间和函数内部错误传播过程；进而推导出判定SDC脆弱指令的充分条件，提出了SDC脆弱指令识别方法,该方法在错误注入中依据充分条件推测潜在的SDC脆弱指令.实验表明，在保证较高准确率和覆盖率的前提下，时间代价显著减少.
单粒子软错误是高辐照空间环境下影响计算可靠性的主要因素.随着芯片晶体管数的快速增长，单粒子软错误的威胁日益严重.结果错误（silent data corruption, SDC)是单粒子软错误造成的一种故障类型.由于SDC是隐蔽传播的，SDC的检测是单粒子软错误防护的难点.寻找SDC脆弱指令是目前检测SDC的重要途径.现有方法需要进行巨量的错误注入，时间代价巨大.首先根据数据关联图建立了指令的数据依赖关系，研究了函数间和函数内部错误传播过程；进而推导出判定SDC脆弱指令的充分条件，提出了SDC脆弱指令识别方法,该方法在错误注入中依据充分条件推测潜在的SDC脆弱指令.实验表明，在保证较高准确率和覆盖率的前提下，时间代价显著减少.
2016, 53(9): 1953-1963.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150157
摘要：
当前数据中心广泛采用虚拟化、混合存储等技术以满足不断增长的存储容量和性能需求，这使得存储系统异构性变得越来越普遍.异构存储系统的一个典型问题是由于设备负载和服务能力不匹配，使得存储系统中广泛使用的条带等并行访问技术难以充分发挥作用，导致性能降低.针对这一问题，提出了一种基于负载特征识别和访问性能预测的缓存分配算法(access-pattern aware and performance prediction-based cache allocation algorithm, Caper)，通过缓存分配来调节不同存储设备之间的I/O负载分布，使得存储设备上的负载和其本身服务能力相匹配，从而减轻甚至消除异构存储系统中的性能瓶颈.实验结果表明，Caper算法能够有效提高异构存储系统的性能，在混合负载访问下，比Chakraborty算法平均提高了约26.1%，比Forney算法平均提高了约28.1%，比Clock算法平均提高了约30.3%,比添加预取功能的Chakraborty算法和Forney算法分别平均提高了约7.7%和17.4%.
当前数据中心广泛采用虚拟化、混合存储等技术以满足不断增长的存储容量和性能需求，这使得存储系统异构性变得越来越普遍.异构存储系统的一个典型问题是由于设备负载和服务能力不匹配，使得存储系统中广泛使用的条带等并行访问技术难以充分发挥作用，导致性能降低.针对这一问题，提出了一种基于负载特征识别和访问性能预测的缓存分配算法(access-pattern aware and performance prediction-based cache allocation algorithm, Caper)，通过缓存分配来调节不同存储设备之间的I/O负载分布，使得存储设备上的负载和其本身服务能力相匹配，从而减轻甚至消除异构存储系统中的性能瓶颈.实验结果表明，Caper算法能够有效提高异构存储系统的性能，在混合负载访问下，比Chakraborty算法平均提高了约26.1%，比Forney算法平均提高了约28.1%，比Clock算法平均提高了约30.3%,比添加预取功能的Chakraborty算法和Forney算法分别平均提高了约7.7%和17.4%.
2016, 53(9): 1964-1970.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150436
摘要：
在现实生活中的很多应用里，对不同类别的样本错误地分类往往会造成不同程度的损失，这些损失可以用非均衡代价来刻画.代价敏感学习的目标就是最小化总体代价.提出了一种新的代价敏感分类方法——代价敏感大间隔分布学习机(cost-sensitive large margin distribution machine, CS-LDM).与传统的大间隔学习方法试图最大化“最小间隔”不同，CS-LDM在最小化总体代价的同时致力于对“间隔分布”进行优化，并通过对偶坐标下降方法优化目标函数，以有效地进行代价敏感学习.实验结果表明，CS-LDM的性能显著优于代价敏感支持向量机CS-SVM，平均总体代价下降了24%.
在现实生活中的很多应用里，对不同类别的样本错误地分类往往会造成不同程度的损失，这些损失可以用非均衡代价来刻画.代价敏感学习的目标就是最小化总体代价.提出了一种新的代价敏感分类方法——代价敏感大间隔分布学习机(cost-sensitive large margin distribution machine, CS-LDM).与传统的大间隔学习方法试图最大化“最小间隔”不同，CS-LDM在最小化总体代价的同时致力于对“间隔分布”进行优化，并通过对偶坐标下降方法优化目标函数，以有效地进行代价敏感学习.实验结果表明，CS-LDM的性能显著优于代价敏感支持向量机CS-SVM，平均总体代价下降了24%.
2016, 53(9): 1971-1978.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150489
摘要：
模型选择是支持向量机(support vector machines, SVMs)学习的关键问题.标准支持向量机学习本质上是求解一个凸二次优化问题，求解的时间复杂度为数据规模的立方级，而经典的模型选择方法往往需要多次训练支持向量机，这种模型选择方法对于中等规模的支持向量机学习计算代价已较高，更难以扩展到大规模支持向量机学习.基于高斯核函数的随机傅里叶特征近似，提出一种新的、高效的核支持向量机模型选择方法.首先，利用随机傅里叶特征映射，将无限维隐式特征空间嵌入到一个相对低维的显式随机特征空间，并推导在2个不同的特征空间中分别训练支持向量机所得到的模型的误差上界；然后，以模型误差上界为理论保证，提出随机特征空间中核支持向量机的模型选择方法，应用随机特征空间中的线性支持向量机来逼近核支持向量机，计算模型选择准则的近似值，从而评价所对应的核支持向量机的相对优劣；最后，在标杆数据集上验证所提出方法的可行性和高效性.实验结果表明，所提出的模型选择方法与标准交叉验证方法的测试精度基本相当，但可显著地提高核支持向量机模型选择效率.
模型选择是支持向量机(support vector machines, SVMs)学习的关键问题.标准支持向量机学习本质上是求解一个凸二次优化问题，求解的时间复杂度为数据规模的立方级，而经典的模型选择方法往往需要多次训练支持向量机，这种模型选择方法对于中等规模的支持向量机学习计算代价已较高，更难以扩展到大规模支持向量机学习.基于高斯核函数的随机傅里叶特征近似，提出一种新的、高效的核支持向量机模型选择方法.首先，利用随机傅里叶特征映射，将无限维隐式特征空间嵌入到一个相对低维的显式随机特征空间，并推导在2个不同的特征空间中分别训练支持向量机所得到的模型的误差上界；然后，以模型误差上界为理论保证，提出随机特征空间中核支持向量机的模型选择方法，应用随机特征空间中的线性支持向量机来逼近核支持向量机，计算模型选择准则的近似值，从而评价所对应的核支持向量机的相对优劣；最后，在标杆数据集上验证所提出方法的可行性和高效性.实验结果表明，所提出的模型选择方法与标准交叉验证方法的测试精度基本相当，但可显著地提高核支持向量机模型选择效率.
2016, 53(9): 1979-1989.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150592
摘要：
集成聚类技术由于具有较好的泛化能力，目前引起了研究者的高度关注.已有研究主要关注数值型完备数据的集成聚类问题.然而，实际应用中面临的数据往往是兼具数值属性和分类属性共同描述的混合型数据，而且通常带有缺失值.为此，针对不完备混合数据提出了一种集成聚类算法，首先利用3种缺失值填充方法对不完备混合数据进行完备化处理；其次在3种填充后的不同完备数据集上分别多次执行K-Prototypes算法产生基聚类结果；最后对基聚类结果进行集成.在UCI真实数据集上与传统聚类算法通过实验进行了比较分析，实验结果表明提出的算法是有效的.
集成聚类技术由于具有较好的泛化能力，目前引起了研究者的高度关注.已有研究主要关注数值型完备数据的集成聚类问题.然而，实际应用中面临的数据往往是兼具数值属性和分类属性共同描述的混合型数据，而且通常带有缺失值.为此，针对不完备混合数据提出了一种集成聚类算法，首先利用3种缺失值填充方法对不完备混合数据进行完备化处理；其次在3种填充后的不同完备数据集上分别多次执行K-Prototypes算法产生基聚类结果；最后对基聚类结果进行集成.在UCI真实数据集上与传统聚类算法通过实验进行了比较分析，实验结果表明提出的算法是有效的.
2016, 53(9): 1990-1999.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20151175
摘要：
粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)是解决云计算环境中工作流系统的任务调度优化问题的主流智能算法.然而基于传统自适应惯性权重的粒子群任务调度算法易陷入局部最优，导致调度方案的执行时间与费用较高.因此，通过改进单个粒子的成功值计算方法，提出了一种新的自适应惯性权重计算方法NAIWPSO(new adaptive inertia weight based particle swarm optimization).该方法通过比较每个粒子的适应度与全局最优值，可以更加精确描述粒子状态，进而提高了权重的自适应性.在新惯性权重基础上，提出了一种解决云工作流系统中任务调度优化问题的改进粒子群算法.新权重可以更准确的调整粒子速度，使算法更好地平衡粒子全局与局部搜索，避免陷入局部最优，获得执行费用更优的调度方案.实验表明，与5种已有惯性权重算法比较，新算法收敛稳定、适应度最低、执行费用平均减少18%.
粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)是解决云计算环境中工作流系统的任务调度优化问题的主流智能算法.然而基于传统自适应惯性权重的粒子群任务调度算法易陷入局部最优，导致调度方案的执行时间与费用较高.因此，通过改进单个粒子的成功值计算方法，提出了一种新的自适应惯性权重计算方法NAIWPSO(new adaptive inertia weight based particle swarm optimization).该方法通过比较每个粒子的适应度与全局最优值，可以更加精确描述粒子状态，进而提高了权重的自适应性.在新惯性权重基础上，提出了一种解决云工作流系统中任务调度优化问题的改进粒子群算法.新权重可以更准确的调整粒子速度，使算法更好地平衡粒子全局与局部搜索，避免陷入局部最优，获得执行费用更优的调度方案.实验表明，与5种已有惯性权重算法比较，新算法收敛稳定、适应度最低、执行费用平均减少18%.
2016, 53(9): 2000-2008.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150459
摘要：
降低能耗、实现网络的能量均衡和延长网络寿命，是设计无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)数据收集算法所面临的主要挑战之一.针对现有无线传感器网络分簇数据收集算法不考虑网络中事件源的发生对数据空间相关性的影响的情况，提出了一种基于压缩感知的以事件源为中心的动态分簇(CS-based dynamic clustering centred on event source, CS-DCES)算法.该算法利用欧氏距离空间相关性模型和第一联合稀疏模型，将受同一个事件源影响的节点分在一个簇中，并以簇为单位进行数据重构，以此增加簇内节点感知数据的空间相关性，减小每簇数据观测量；利用压缩感知收集数据，计算事件源位置，根据事件源位置变化实行动态分簇.并通过实验分析了影响该算法性能的3个因素，即事件的衰减系数、事件源之间的距离和事件源个数，最后给出了算法的适用条件.仿真分析表明，相对于已有算法，CS-DCES在满足同一重构精度的前提下，有效减小了数据传输量，节省网络能耗，延长网络寿命.
降低能耗、实现网络的能量均衡和延长网络寿命，是设计无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)数据收集算法所面临的主要挑战之一.针对现有无线传感器网络分簇数据收集算法不考虑网络中事件源的发生对数据空间相关性的影响的情况，提出了一种基于压缩感知的以事件源为中心的动态分簇(CS-based dynamic clustering centred on event source, CS-DCES)算法.该算法利用欧氏距离空间相关性模型和第一联合稀疏模型，将受同一个事件源影响的节点分在一个簇中，并以簇为单位进行数据重构，以此增加簇内节点感知数据的空间相关性，减小每簇数据观测量；利用压缩感知收集数据，计算事件源位置，根据事件源位置变化实行动态分簇.并通过实验分析了影响该算法性能的3个因素，即事件的衰减系数、事件源之间的距离和事件源个数，最后给出了算法的适用条件.仿真分析表明，相对于已有算法，CS-DCES在满足同一重构精度的前提下，有效减小了数据传输量，节省网络能耗，延长网络寿命.
2016, 53(9): 2009-2015.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150463
摘要：
能量效率是无线传感器网络协议设计的首要考虑因素.无线传感器网络中，介质访问控制层(medium access control, MAC)协议通过降低节点的占空比来降低网络能耗，延长网络的生命周期.相比其他MAC协议，尽管同步MAC需要周期性分发信标来保持严格的时间同步，但却在数据传输方面具有更高的能量效率.信标间隔的长短直接影响同步MAC能量效率的高低.一方面，较短的信标间隔导致较高的同步开销；另一方面，由于时钟漂移的影响，较长的信标间隔会引起较大的保护时间，从而导致空闲侦听能耗的增加.因此，同步开销和空闲侦听这2部分能耗之间存在一个最优折中.分析了低占空比无线传感器网络同步MAC的最优信标间隔问题，提出了一种采用最优信标间隔的TDMA MAC协议(Opt-TDMA).实验表明：Opt-TDMA的能量效率优于非最优信标间隔的TDMA协议和同步MAC协议SCP-MAC.
能量效率是无线传感器网络协议设计的首要考虑因素.无线传感器网络中，介质访问控制层(medium access control, MAC)协议通过降低节点的占空比来降低网络能耗，延长网络的生命周期.相比其他MAC协议，尽管同步MAC需要周期性分发信标来保持严格的时间同步，但却在数据传输方面具有更高的能量效率.信标间隔的长短直接影响同步MAC能量效率的高低.一方面，较短的信标间隔导致较高的同步开销；另一方面，由于时钟漂移的影响，较长的信标间隔会引起较大的保护时间，从而导致空闲侦听能耗的增加.因此，同步开销和空闲侦听这2部分能耗之间存在一个最优折中.分析了低占空比无线传感器网络同步MAC的最优信标间隔问题，提出了一种采用最优信标间隔的TDMA MAC协议(Opt-TDMA).实验表明：Opt-TDMA的能量效率优于非最优信标间隔的TDMA协议和同步MAC协议SCP-MAC.
2016, 53(9): 2016-2029.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150380
摘要：
随着大数据应用的发展，保障数据无中断传输的需求日益增强.针对单点或单链路失效的情况，现有的保障数据无中断传输方法存在主/备份路径的数据传输性能较低、抵御多节点/边失效能力不强等问题.为解决以上问题，提出一种可保障数据无中断传输的按边序选环的冗余树算法CSES(circle selecting by edge sorting based redundant tree algorithm for uninterrupted data delivery)，可用于构建数据传输性能优化的主/备份路径，并使数据传输具有较强的抵御多节点/边失效的能力. 该算法首先根据网络拓扑构建以数据源为根节点的最小传输树，以最小化主传输路径上的转发跳数；其次，为了减少备份路径的转发跳数并提高数据传输抵御多节点/边失效的能力，对拓扑中不在最小传输树上的边进行排序，将树上根节点到边上2个端点的路径上节点数量之和较小的边排在前列. 随后按序将边添加到最小传输树上以构建冗余环，并基于冗余环生成冗余枝添加到最小传输树上，最终形成以数据源为根节点的冗余树.实验结果表明，相比于其他冗余树算法，基于CSES算法构建的冗余树所生成的主/备份路径的转发跳数更少且抵御多节点/边失效的能力更强.
随着大数据应用的发展，保障数据无中断传输的需求日益增强.针对单点或单链路失效的情况，现有的保障数据无中断传输方法存在主/备份路径的数据传输性能较低、抵御多节点/边失效能力不强等问题.为解决以上问题，提出一种可保障数据无中断传输的按边序选环的冗余树算法CSES(circle selecting by edge sorting based redundant tree algorithm for uninterrupted data delivery)，可用于构建数据传输性能优化的主/备份路径，并使数据传输具有较强的抵御多节点/边失效的能力. 该算法首先根据网络拓扑构建以数据源为根节点的最小传输树，以最小化主传输路径上的转发跳数；其次，为了减少备份路径的转发跳数并提高数据传输抵御多节点/边失效的能力，对拓扑中不在最小传输树上的边进行排序，将树上根节点到边上2个端点的路径上节点数量之和较小的边排在前列. 随后按序将边添加到最小传输树上以构建冗余环，并基于冗余环生成冗余枝添加到最小传输树上，最终形成以数据源为根节点的冗余树.实验结果表明，相比于其他冗余树算法，基于CSES算法构建的冗余树所生成的主/备份路径的转发跳数更少且抵御多节点/边失效的能力更强.
2016, 53(9): 2030-2038.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150456
摘要：
隐私保护是基于无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)的数据聚合技术中最具挑战性的安全问题之一.在WSNs环境中，现有的隐私保护数据聚合机制不能同时满足安全性及节能性要求，存在计算复杂、通信量大及安全性低等缺点.提出一种能量有效的、抗数据丢失的隐私保护数据聚合方案，该方案利用2次不同形式的数据扰动同时实现了数据对基站及网内其他节点的隐私保护.首先，从防止基站入侵角度，给出了初次扰动数据设计方法；在此基础上，为实现对邻居节点的隐私保护，提出二次扰动数据的构造方法，并给出中间聚合节点及基站的聚合验证操作流程.通过引入消息认证码技术，有效抵御了多种外部攻击.安全及性能分析表明，该方案可在不过多消耗节点能量的前提下保证节点的安全性，且具有较好的抗数据丢失能力，安全性及能效性均优于现有方案.
隐私保护是基于无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)的数据聚合技术中最具挑战性的安全问题之一.在WSNs环境中，现有的隐私保护数据聚合机制不能同时满足安全性及节能性要求，存在计算复杂、通信量大及安全性低等缺点.提出一种能量有效的、抗数据丢失的隐私保护数据聚合方案，该方案利用2次不同形式的数据扰动同时实现了数据对基站及网内其他节点的隐私保护.首先，从防止基站入侵角度，给出了初次扰动数据设计方法；在此基础上，为实现对邻居节点的隐私保护，提出二次扰动数据的构造方法，并给出中间聚合节点及基站的聚合验证操作流程.通过引入消息认证码技术，有效抵御了多种外部攻击.安全及性能分析表明，该方案可在不过多消耗节点能量的前提下保证节点的安全性，且具有较好的抗数据丢失能力，安全性及能效性均优于现有方案.
2016, 53(9): 2039-2054.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150465
摘要：
随着工业控制系统(industrial control systems, ICS)的逐渐开放，暴露出严重的脆弱性问题.入侵检测作为重要的安全防御措施，根据误用和行为检测，可及时发现可能或潜在的入侵行为.首先，介绍了ICS的系统架构及特性，并对ICS的安全理念进行阐释;其次，依据ICS的特性，给出了对工业控制入侵检测系统(intrusion detection system, IDS)(简写为ICS IDS)的需求和解释;再次，基于检测对象角度，从流量检测、协议检测、设备状态检测3个方面，对现有的ICS IDS技术、算法进行了分类及详细的分析;最后，从检测性能指标、检测技术、检测架构3个方面，对整个ICS IDS的研究趋势进行了展望.
随着工业控制系统(industrial control systems, ICS)的逐渐开放，暴露出严重的脆弱性问题.入侵检测作为重要的安全防御措施，根据误用和行为检测，可及时发现可能或潜在的入侵行为.首先，介绍了ICS的系统架构及特性，并对ICS的安全理念进行阐释;其次，依据ICS的特性，给出了对工业控制入侵检测系统(intrusion detection system, IDS)(简写为ICS IDS)的需求和解释;再次，基于检测对象角度，从流量检测、协议检测、设备状态检测3个方面，对现有的ICS IDS技术、算法进行了分类及详细的分析;最后，从检测性能指标、检测技术、检测架构3个方面，对整个ICS IDS的研究趋势进行了展望.
2016, 53(9): 2055-2066.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150426
摘要：
随着互联网和Web服务相关技术的快速发展，基于互联网进行软件开发越来越受到软件开发从业者的青睐.软件开发是一种多知识密集型过程，其中需求获取对软件系统的成功具有关键作用.基于互联网的软件需要满足大量地理位置各异、类型不同的客户需求，这增加了需求获取的难度；与此同时，互联网上相似类型的软件众多，这些具有大量相似功能的软件为软件需求获取提供了新的途径.为此，已有研究将推荐系统引入到软件需求获取过程中，借助于已有相似软件需求描述，为新软件推荐合适的缺失特征.为了提高推荐系统在软件需求预测和辅助获取过程中的准确率，提出了FM_KNN算法，利用特征模型中的特征类型以及特征间的关联关系，结合KNN(K-nearest neighbors)协同过滤推荐系统进行辅助需求获取.通过在真实数据集和仿真数据集上的实验和分析，验证了所提方法在预测准确率上具有更好的效果，从而为需求获取提供更好的支持.
随着互联网和Web服务相关技术的快速发展，基于互联网进行软件开发越来越受到软件开发从业者的青睐.软件开发是一种多知识密集型过程，其中需求获取对软件系统的成功具有关键作用.基于互联网的软件需要满足大量地理位置各异、类型不同的客户需求，这增加了需求获取的难度；与此同时，互联网上相似类型的软件众多，这些具有大量相似功能的软件为软件需求获取提供了新的途径.为此，已有研究将推荐系统引入到软件需求获取过程中，借助于已有相似软件需求描述，为新软件推荐合适的缺失特征.为了提高推荐系统在软件需求预测和辅助获取过程中的准确率，提出了FM_KNN算法，利用特征模型中的特征类型以及特征间的关联关系，结合KNN(K-nearest neighbors)协同过滤推荐系统进行辅助需求获取.通过在真实数据集和仿真数据集上的实验和分析，验证了所提方法在预测准确率上具有更好的效果，从而为需求获取提供更好的支持.
2016, 53(9): 2067-2084.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150370
摘要：
提出一种区间分支时序逻辑——控制流区间时序逻辑(control flow interval temporal logic, CFITL)，用于规约程序的时序属性.不同于计算树逻辑(computation tree logic, CTL)和线性时序逻辑(linear temporal logic, LTL)等传统的时序逻辑，CFITL公式的语义模型不是基于状态的类Kripke结构，而是以程序的抽象模型控制流图(control flow graph, CFG)为基础所构建的含序CFG结构.含序CFG是CFG的一种受限子集，它们的拓扑结构可映射为偏序集，这样诱导产生的自然数区间可自然地用于描述定义良好的程序结构. 这种结构含有程序的静态结构信息和动态行为信息，换而言之，CFITL具有规约程序实现结构属性和程序执行动态行为属性的能力.在定义CFITL的语法和语义的基础上，详细讨论了CFITL的模型检验问题，包括基于值状态空间可达性计算的模型检验方法和基于SMT(satisfiability modulo theories)的CFITL有界模型检验方法. 现代程序都含有复杂且具有无限值域的抽象数据类型及各种复杂的操作，CFITL语义定义相比CTL等时序逻辑更复杂，因此，基于显示状态搜索的方法难以有效进行，而基于SMT的CFITL有界模型检验方法更易实现、更具有可行性.最近开发相关的原型工具，并进行相关的实例研究.
提出一种区间分支时序逻辑——控制流区间时序逻辑(control flow interval temporal logic, CFITL)，用于规约程序的时序属性.不同于计算树逻辑(computation tree logic, CTL)和线性时序逻辑(linear temporal logic, LTL)等传统的时序逻辑，CFITL公式的语义模型不是基于状态的类Kripke结构，而是以程序的抽象模型控制流图(control flow graph, CFG)为基础所构建的含序CFG结构.含序CFG是CFG的一种受限子集，它们的拓扑结构可映射为偏序集，这样诱导产生的自然数区间可自然地用于描述定义良好的程序结构. 这种结构含有程序的静态结构信息和动态行为信息，换而言之，CFITL具有规约程序实现结构属性和程序执行动态行为属性的能力.在定义CFITL的语法和语义的基础上，详细讨论了CFITL的模型检验问题，包括基于值状态空间可达性计算的模型检验方法和基于SMT(satisfiability modulo theories)的CFITL有界模型检验方法. 现代程序都含有复杂且具有无限值域的抽象数据类型及各种复杂的操作，CFITL语义定义相比CTL等时序逻辑更复杂，因此，基于显示状态搜索的方法难以有效进行，而基于SMT的CFITL有界模型检验方法更易实现、更具有可行性.最近开发相关的原型工具，并进行相关的实例研究.
2016, 53(9): 2085-2106.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150962
摘要：
在云计算技术趋势的影响下，数据中心网络正发生着深刻的变革，不仅体现在规模、带宽、多链路、扩展性、灵活性的提升和成本的降低上，而且还体现在对虚拟机动态迁移的支持以及网络虚拟化等方面.围绕云计算数据中心网络所面临的主要挑战，首先，从交换机为中心和服务器为中心的2个角度分别展开论述了云计算数据中心的网络体系架构；其次，从网络资源灵活部署的角度，详细分析了云计算数据中心虚拟机动态迁移的相关协议与关键技术；然后，从虚拟网络体系架构的角度分析了虚拟化技术在云计算数据中心网络中的应用；最后预测了云计算数据中心网络未来的发展趋势.
在云计算技术趋势的影响下，数据中心网络正发生着深刻的变革，不仅体现在规模、带宽、多链路、扩展性、灵活性的提升和成本的降低上，而且还体现在对虚拟机动态迁移的支持以及网络虚拟化等方面.围绕云计算数据中心网络所面临的主要挑战，首先，从交换机为中心和服务器为中心的2个角度分别展开论述了云计算数据中心的网络体系架构；其次，从网络资源灵活部署的角度，详细分析了云计算数据中心虚拟机动态迁移的相关协议与关键技术；然后，从虚拟网络体系架构的角度分析了虚拟化技术在云计算数据中心网络中的应用；最后预测了云计算数据中心网络未来的发展趋势.
2016, 53(9): 2107-2131.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2016.20148443
摘要：
云计算中心规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略,使其日益暴露出高能耗低效率的问题.为提高MapReduce框架能耗利用率,首先对MapReduce任务进行了能耗建模,提出基于CPU利用率估算、主要部件能耗累加及平均功耗估算的任务能耗模型,并在此基础上建立了MapReduce作业能耗模型.其次,基于能耗模型对能耗优化进行了分析,提出从优化MapReduce作业执行能耗、减少MapReduce任务等待能耗与提高MapReduce集群能源利用效率3个方向对MapReduce进行能耗优化.再次,提出异构环境下的数据放置策略减小MapReduce任务等待能耗,提出截止时间约束下的最小资源分配方法提高MapReduce作业能耗利用效率.通过大量的实验及能耗数据分析,验证了能耗模型及能耗优化方法的有效性.
云计算中心规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略,使其日益暴露出高能耗低效率的问题.为提高MapReduce框架能耗利用率,首先对MapReduce任务进行了能耗建模,提出基于CPU利用率估算、主要部件能耗累加及平均功耗估算的任务能耗模型,并在此基础上建立了MapReduce作业能耗模型.其次,基于能耗模型对能耗优化进行了分析,提出从优化MapReduce作业执行能耗、减少MapReduce任务等待能耗与提高MapReduce集群能源利用效率3个方向对MapReduce进行能耗优化.再次,提出异构环境下的数据放置策略减小MapReduce任务等待能耗,提出截止时间约束下的最小资源分配方法提高MapReduce作业能耗利用效率.通过大量的实验及能耗数据分析,验证了能耗模型及能耗优化方法的有效性.
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