随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题...随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题.为缓解这些问题,提出一种基于软件定义安全(software defined security,SDS)和云取证趋势分析的智能云取证方法.首先,提出一种基于软件定义安全的云取证架构,实现云网络与云计算平台协同实时取证.其次,提出基于隐Markov模型的云取证趋势分析算法,实现云取证架构中的智能取证策略决策和智能取证资源调度.实验结果表明:相较于单独的网络取证与云计算平台取证,该方法取证能力提高至91.6%,而取证开销则介于两者之间.该方法对云服务商提供云取证服务具有广泛的借鉴意义.展开更多
为了提高公安机关查找犯罪车辆的效率,提高车辆识别的效率很必要。据统计,提取兴趣区域(Region Of Interest,ROI)约占车型识别过程的60%,因此如何加速提取ROI过程尤其重要。首先,通过数据划分方法实现基本并行算法;然后,经过实验分析,...为了提高公安机关查找犯罪车辆的效率,提高车辆识别的效率很必要。据统计,提取兴趣区域(Region Of Interest,ROI)约占车型识别过程的60%,因此如何加速提取ROI过程尤其重要。首先,通过数据划分方法实现基本并行算法;然后,经过实验分析,在基本并行算法的基础上,精心设计预处理过程的分解方案,设置多队列缓冲区,减少共用缓冲区的线程数量和每个缓冲区互斥锁锁定的次数。实验证明,所提算法在双CPU 12核(支持超线程到24线程)的服务器上运行,相对于串行算法,实现了13.1x的加速比。展开更多
连续的数据无关是指计算目标矩阵连续的元素时使用的源矩阵元素之间没有关系且也为连续的,访存密集型是指函数的计算量较小,但是有大量的数据传输操作。在OpenCL框架下,以bitwise函数为例,研究和实现了连续数据无关访存密集型函数在GPU...连续的数据无关是指计算目标矩阵连续的元素时使用的源矩阵元素之间没有关系且也为连续的,访存密集型是指函数的计算量较小,但是有大量的数据传输操作。在OpenCL框架下,以bitwise函数为例,研究和实现了连续数据无关访存密集型函数在GPU平台上的并行与优化。在考察向量化、线程组织方式和指令选择优化等多个优化角度在不同的GPU硬件平台上对性能的影响之后,实现了这个函数的跨平台性能移植。实验结果表明,在不考虑数据传输的前提下,优化后的函数与这个函数在OpenCV库中的CPU版本相比,在AMD HD 5850GPU达到了平均40倍的性能加速比;在AMD HD 7970GPU达到了平均90倍的性能加速比;在NVIDIA Tesla C2050GPU上达到了平均60倍的性能加速比;同时,与这个函数在OpenCV库中的CUDA实现相比,在NVIDIA Tesla C2050平台上也达到了1.5倍的性能加速。展开更多
文摘随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题.为缓解这些问题,提出一种基于软件定义安全(software defined security,SDS)和云取证趋势分析的智能云取证方法.首先,提出一种基于软件定义安全的云取证架构,实现云网络与云计算平台协同实时取证.其次,提出基于隐Markov模型的云取证趋势分析算法,实现云取证架构中的智能取证策略决策和智能取证资源调度.实验结果表明:相较于单独的网络取证与云计算平台取证,该方法取证能力提高至91.6%,而取证开销则介于两者之间.该方法对云服务商提供云取证服务具有广泛的借鉴意义.
文摘为了提高公安机关查找犯罪车辆的效率,提高车辆识别的效率很必要。据统计,提取兴趣区域(Region Of Interest,ROI)约占车型识别过程的60%,因此如何加速提取ROI过程尤其重要。首先,通过数据划分方法实现基本并行算法;然后,经过实验分析,在基本并行算法的基础上,精心设计预处理过程的分解方案,设置多队列缓冲区,减少共用缓冲区的线程数量和每个缓冲区互斥锁锁定的次数。实验证明,所提算法在双CPU 12核(支持超线程到24线程)的服务器上运行,相对于串行算法,实现了13.1x的加速比。
文摘连续的数据无关是指计算目标矩阵连续的元素时使用的源矩阵元素之间没有关系且也为连续的,访存密集型是指函数的计算量较小,但是有大量的数据传输操作。在OpenCL框架下,以bitwise函数为例,研究和实现了连续数据无关访存密集型函数在GPU平台上的并行与优化。在考察向量化、线程组织方式和指令选择优化等多个优化角度在不同的GPU硬件平台上对性能的影响之后,实现了这个函数的跨平台性能移植。实验结果表明,在不考虑数据传输的前提下,优化后的函数与这个函数在OpenCV库中的CPU版本相比,在AMD HD 5850GPU达到了平均40倍的性能加速比;在AMD HD 7970GPU达到了平均90倍的性能加速比;在NVIDIA Tesla C2050GPU上达到了平均60倍的性能加速比;同时,与这个函数在OpenCV库中的CUDA实现相比,在NVIDIA Tesla C2050平台上也达到了1.5倍的性能加速。
