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题名线云隐私攻击算法的并行加速研究
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作者
郭宸良
阎少宏
宗晨琪
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机构
华北理工大学理学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第4期615-625,共11页
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基金
国家自然科学基金(U20A20179)。
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文摘
线云定位方法能保护场景隐私,但也存在被隐私攻击算法破解的风险。该攻击算法能从线云恢复近似点云,但其计算效率较低。针对该问题,提出了一种并行优化算法,并对其运行时间和加速比进行了分析。具体来说,分别采用SPMD模式和流水线模式实现了CPU多核并行和GPGPU并行。然后,进一步结合数据并行模式实现了异构计算,以达到最高的并行度。实验结果表明,并行优化算法加速比最大为15.11,最小为8.20;相比原算法,并行优化算法的还原点云相对误差控制在原误差的0.4%以内,保证了算法的精度。该研究对线云隐私攻击算法以及其他密度估计问题、不同场景下的线云隐私保护算法等有重要意义和参考价值。
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关键词
线云隐私安全
异构计算
并行化处理
隐私攻击算法
加速比
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Keywords
line cloud privacy security
heterogeneous computing
parallel processing
privacy attack algorithm
speedup ratio
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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