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公开(公告)号：CN107609621B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710718698.4
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种基于混沌加密的点阵防伪码设计方法及其应用系统，利用混沌加密技术提高了点阵防伪码的安全性，使用虫口模型以及不同的初始值和控制参数产生混沌加密序列，用于混沌加密的扩散与置乱过程。而且本发明中设计的混沌加密方案密文与明文等长，简洁高效，加密速度快，适合投入商业化生产。本发明同时设计了一种基于混沌加密的点阵防伪码应用系统，利用计数器方法弥补了点阵防伪码不能抵抗扫描‑仿造攻击的缺陷，而且解密功能部署在服务器端，既减轻了android app客户端的压力，同时得益于服务器的相对独立性，密码也不易泄漏，安全系数较高。
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公开(公告)号：CN104407688A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410592305.6
申请日：2014-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: Y02D10/26 , Y02D10/28 , G06F11/3062 , G06F9/45533
Abstract: 本发明提供了一种基于树回归的虚拟化云平台能耗测量方法及系统，该方法包括如下步骤：信息采集步骤，物理机周期性地将采集到的信息发送给指定的控制节点，采集的信息包括物理机和虚拟机的资源信息、以及从测量计得到的能耗信息；参数训练步骤，由控制节点负责使用树回归算法将数据集分段进行线性拟合，得到每个子集合中资源能耗模型参数α、γ；能耗计算步骤，控制节点根据拟合的参数和虚拟机信息进行计算，得到虚拟机的能耗。本发明的有益效果是：本发明采用基于回归树的方法对不同资源的使用率分段建立线性模型，改进了传统单一线性模型的准确度不够高的缺点；回归树模型计算简单、高效，对实时性的能耗模型参数更新体现为效率更高。
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公开(公告)号：CN105589752B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201610100798.6
申请日：2016-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提出了一种基于键值分布的跨数据中心（DC）大数据处理系统和方法，首先基于G‑Hadoop和G‑MR提出了一种新的架构，新增了一个用于收集DC相关信息以及key的分布信息的ResourceManager模块，该系统能对每个DC的输出进行抽样，从而得到近似的key分布并估算每个Reducer分配到的数据量，存储到ResourceManager模块；然后利用ResourceManager模块中存储的信息，本发明提出的二层分组遗传算法TLGGA，为每个reducer寻找目标DC。其中，TLGGA中初始种群的生成分别针对三个目标，即电价，物力资源和传输代价；TLGGA采用了局部优化的技巧，加快了算法的收敛。
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公开(公告)号：CN105739929B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610067866.3
申请日：2016-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明提出了一种大数据向云端迁移时的数据中心的选择方法，首先，考虑到因用户偏好和法律限制等因素导致DC不可用情况，进行了非完全图建模；采用激活级别的方式来描述用户的数据产生量；定义了公平数据放置FDP、优选数据放置PDP、传输成本最小化数据放置TCMDP和成本最小化数据放置CMDP等四种准则；基于上述准则进行DC的选择。本发明提出的方法针对BD向云端移动时的需求，从用户角度研究了移动机制，可以缩短数据接入时延，降低数据成本。本发明的方法可以反映DC的可用性以及用户的偏好。本发明的方法可以利用网络自动进行低成本，低延迟的数据迁移，避免采用硬件方式，有利于自动化管理的实施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107609621A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710718698.4
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种基于混沌加密的点阵防伪码设计方法及其应用系统，利用混沌加密技术提高了点阵防伪码的安全性，使用虫口模型以及不同的初始值和控制参数产生混沌加密序列，用于混沌加密的扩散与置乱过程。而且本发明中设计的混沌加密方案密文与明文等长，简洁高效，加密速度快，适合投入商业化生产。本发明同时设计了一种基于混沌加密的点阵防伪码应用系统，利用计数器方法弥补了点阵防伪码不能抵抗扫描-仿造攻击的缺陷，而且解密功能部署在服务器端，既减轻了android app客户端的压力，同时得益于服务器的相对独立性，密码也不易泄漏，安全系数较高。
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公开(公告)号：CN105589752A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201610100798.6
申请日：2016-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提出了一种基于键值分布的跨数据中心（DC）大数据处理系统和方法，首先基于G-Hadoop和G-MR提出了一种新的架构，新增了一个用于收集DC相关信息以及key的分布信息的ResourceManager模块，该系统能对每个DC的输出进行抽样，从而得到近似的key分布并估算每个Reducer分配到的数据量，存储到ResourceManager模块；然后利用ResourceManager模块中存储的信息，本发明提出的二层分组遗传算法TLGGA，为每个reducer寻找目标DC。其中，TLGGA中初始种群的生成分别针对三个目标，即电价，物力资源和传输代价；TLGGA采用了局部优化的技巧，加快了算法的收敛。
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公开(公告)号：CN105677447B
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201610067867.8
申请日：2016-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种分布式云计算中基于聚类的时延带宽极小化虚拟机部署方法，先选择出目标DC，保证DC之间的最长通信距离尽可能的小；然后再根据VM的通信量，对VM进行分组，保证DC间的通信带宽消耗尽可能的少。其中，DC选择采用密度聚类算法，进行非优解的剪枝，从而加快了算法速度；VM分组采用了半通信模型，实现了成批VM的分组，使得算法的速度提升近3倍。本发明的方法考虑到了分布式云计算中DC的容量相对于集中式云计算较小的特点，同时可以兼顾特定的可靠性要求，比如要求每个DC只能部署一定数量的VM，在分布式云计算中部署一组VM，进行服务质量和成本优化，实现分布式云计算中低成本，低时延，高可靠的虚拟机部署。
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公开(公告)号：CN105739929A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610067866.3
申请日：2016-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F3/06
CPC classification number: G06F3/0655
Abstract: 本发明提出了一种大数据向云端迁移时的数据中心的选择方法，首先，考虑到因用户偏好和法律限制等因素导致DC不可用情况，进行了非完全图建模；采用激活级别的方式来描述用户的数据产生量；定义了公平数据放置FDP、优选数据放置PDP、传输成本最小化数据放置TCMDP和成本最小化数据放置CMDP等四种准则；基于上述准则进行DC的选择。本发明提出的方法针对BD向云端移动时的需求，从用户角度研究了移动机制，可以缩短数据接入时延，降低数据成本。本发明的方法可以反映DC的可用性以及用户的偏好。本发明的方法可以利用网络自动进行低成本，低延迟的数据迁移，避免采用硬件方式，有利于自动化管理的实施。
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公开(公告)号：CN105677447A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610067867.8
申请日：2016-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06F9/45558 , G06F2009/4557 , H04L67/10
Abstract: 本发明提出了一种分布式云计算中基于聚类的时延带宽极小化虚拟机部署方法，先选择出目标DC，保证DC之间的最长通信距离尽可能的小；然后再根据VM的通信量，对VM进行分组，保证DC间的通信带宽消耗尽可能的少。其中，DC选择采用密度聚类算法，进行非优解的剪枝，从而加快了算法速度；VM分组采用了半通信模型，实现了成批VM的分组，使得算法的速度提升近3倍。本发明的方法考虑到了分布式云计算中DC的容量相对于集中式云计算较小的特点，同时可以兼顾特定的可靠性要求，比如要求每个DC只能部署一定数量的VM，在分布式云计算中部署一组VM，进行服务质量和成本优化，实现分布式云计算中低成本，低时延，高可靠的虚拟机部署。
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