直面信息技术发展对信息安全保密教学的挑战

信息安全保密素养是大学生必须具备的职业素养。本文分析了微电子技术、光电技术、声电技术、网络通讯技术等信息技术给安全保密工作带来的挑战,提出要有针对性地调整和发展信息安全保密教学的内容。在普及高科技知识和防窃密知识的同时,也引导学生消除对高科技窃密的"恐惧症"。     

一种内存网格的数据预取算法

内存网格(RAM(random access memory) grid)是一种面向广域网上内存资源共享的新型网格系统.它的主要目标是在物理内存不足的情况下,提高内存密集型应用或IO密集型应用的系统性能.内存网格的应用效果取决于网络通信开销.在减少或隐藏网络通信开销的情况下,其性能可以进一步提高.通过对内存网格的分析,设计了一种基于"推"数据的内存网格预取机制.借助数据挖掘领域中序列模式挖掘的方法,提出了相应的预取算法.通过基于真实运行状态的模拟,对预取算法进行了评估和验证.     

数据库网格:基于网格的多数据库系统

近年来,数据网格技术的快速发展为广域分布环境下的海量数据共享提供了强有力的支持。数据库网格是指主要由各种数据库管理系统构成的数据网格环境,其技术难点是在网格环境下研究解决分布式查询、事务、多数据源视图等传统的数据库领域的问题。该文通过讨论数据网格、数据库网格和多数据库的概念和特点,并比较上述问题在多数据库和数据库网格环境下的异同,对数据库网格的特点进行了总结,对数据库网格技术的研究和发展方向进行了探讨和展望。     

基于资源聚集的计算网格备份资源选择算法

资源备份是提高计算网格应用可用性的重要方法．如何为应用选择备份资源是网格资源备份服务要解决的首要问题．文章提出了基于资源聚集的备份资源选择算法．该算法将为应用分配的资源按照资源之间的关系聚集成多个资源集合，然后根据应用的可用性需求为每个资源集合选择备份资源，每个资源集合中的资源共享同一组备份资源．这一算法适用于计算网格，可以在资源备份服务模块中实现．最后，给出了该算法的应用实例．     

国家地质调查应用网格体系及关键技术研究

地质调查工作中数据密集、计算密集、资源分布、异构等问题制约了行业应用和信息化发展，网格(grid)是新一代高性能计算环境和信息服务基础设施，能够实现动态跨地域的资源共享和协同工作，国家地质调查应用网格(NGG)基于网格技术，以“服务”为中心，提出并构建了从信息获取、处理到应用的完整的7层体系结构，同时结合行业应用需求，着重研究资源管理、资源交易、服务等关键技术，在Petri网和图论的基础上提出了一种新的服务链模型(服务／资源网)，实现地质调查领域的资源共享和信息服务。     

异构无线传感器网络中一种可扩展的代码分发技术

代码分发一直是无线传感器网络研究的热点问题.目前的研究工作主要集中在同构场景下的代码分发,广播是这些研究工作中最常用的手段.而对于异构场景下的代码分发问题,研究工作则相对较少,传统的基于广播的方法很难直接适用.文中针对异构网络下的代码分发问题,把该问题归约为最小非叶节点MNN(minimum nonleaf nodes)Steiner树问题,并设计了一种基于多播的代码分发协议HSR(heterogeneous sensor networks scalable reprogramming protocol).该协议利用组件化的思想,为不同类型节点(或代码模块)建立了多棵最优代码分发多播树.并证明了在解决MNN问题时,HSR达到了理论最优近似率ln|R|(R为目标节点数),有效的降低了异构网络下代码分发过程中的通信开销和能耗.在此基础上,文中还设计了两种压缩编码机制:特殊路由日志机制SRL(special routinglog)和跳步受限的局部广播机制HLB(hops-restricted local broadcast),使得多播树的信息可以被无损压缩,增强了HSR协议的可扩展性.在实时性方面,提出了基于多播树的3阶段流水线调度方法,有效缓解了隐藏终端和干扰问题.仿真结果证明了协议的正确性和有效性.     

求解01背包问题的贪婪蛙跳算法

背包问题是经典的组合优化问题,被广泛应用于生活中的多个领域,如货物装载、预算控制、资源分配和资产管理等。因此,长期以来许多科学家在该领域不断钻研,并取得了丰硕的成果。尽管01背包问题已被研究多年,但由于该问题已被证明为NP完全问题,因此找到最优解并不容易。近年来,大量的智能算法不断被提出并被用来求解01背包问题,如化学反应优化算法、遗传算法、粒子群算法、蛙跳算法、人工蜂群算法、爬山算法和模拟退火算法等。通过对智能算法和01背包问题的探索,文中提出了贪婪蛙跳算法(GFLA)来解决01背包问题。不同于传统的蛙跳算法,GFLA总会在每次模因搜索过程中更新全局最优解,以便在接下来的全局搜索过程使用最新的全局最优解进行搜索,从而扩大解的搜索空间。除了蛙跳算法这类传统的局部搜索和全局搜索策略之外,针对01背包问题,在计算适应度值的阶段,本工作提出了贪心策略并分别将其应用于drop和add两个步骤。在drop阶段,若背包超重,则将其中价值密度最小的物品移出并更新解决方案。在add阶段,若背包还有承载物品的能力,则将未放入背包的重量最小的物品放入背包,并对背包信息进行更新。这样,便大大提高了利用蛙跳算法来求解01背包问题的能力。将贪婪蛙跳算法与蜂群算法、化学反应优化算法、遗传算法和量子演化算法进行对比,结果显示,贪婪蛙跳算法取得了最好的结果,从而表明了该算法是求解01背包问题的有效算法。     

重复数据删除关键技术研究进展

企业数据量的不断增长和数据传输率要求的不断提高,使得数据中心海量存储空间和高带宽网络传输需求成为当前网络存储领域面临的严峻挑战.利用特定应用数据集内数据高度冗余的特性,重复数据删除技术能够极大地缩减数据存储容量需求,提高网络带宽利用率,降低企业IT运营成本.目前,重复数据删除技术已成为国内外的研究热点.首先介绍重复数据删除技术的概念、分类及其应用;阐述重复数据删除系统的体系结构和基本原理,并与传统存储系统进行对比.然后重点分析和总结重复数据删除各项关键技术的研究现状,包括数据划分方法、I/O优化技术、高可靠数据配置策略以及系统可扩展性.最后对重复数据删除技术的研究现状进行总结,并指出未来可能的研究方向.     

异构型计算与并行程序设计环境

异构型计算能有效地利用多种不同的高性能计算机，以满足大型计算问题的不同计算需求。本文着重讨论了支持异构型计算的并行程序设计环境所需具备的功能，并以目前最流行的ＰＶＭ和Ｅｘｐｒｅｓｓ系统为例进行说明。     

基于高速网络的广域高性能并行与分布式计算

本文试图说明以下观点：越来越多的高性能应用要求利用地理上分布的、各式各样的计算和数据资源。这些应用希望能够通过高速网络将地理上分布、异构的各种高性能计算机、数据服务器、大型检索存储系统和可视化、虚拟现实系统等连接并集成起来，形成一个网络虚拟计算机（称为元计算机），来实现应用计算问题。这种元计算实质上就是基于高速网络的广域高性能并行与分布式计算。