基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。     

基于GMRBAC模型的GIS系统安全控制方法研究

针对GIS系统应用程序的复杂性和安全性等特点,对基于角色的访问控制基本模型进行了深入研究,提出一种多粒度安全访问控制扩展模型GMRBAC,分析了GMRBAC模型的基本框架结构和用户可信度评估条件。尝试将GMRBAC模型引入到GIS复杂软件体系中,利用多粒度访问权限操作和可信度评估条件的有效结合,为GIS系统智能访问控制应用提供一种新的解决方案。实践表明,改进后的GMRBAC模型具有较强的可靠性和通用性,能够较好地应用于城镇智能供热决策系统中,具有广泛的应用前景。     

基于CP-ABE的云计算改进属性加密安全访问控制策略设计

针对云计算存储中心由于数据和访问控制的安全性无法得到有效保障,从而可能造成用户存储的敏感数据被盗取的问题,现有的解决方法往往通过加密数据密钥,并通过对数据加密来解决安全性问题,但这些方法没有对访问控制的整个过程进行全面的定义和描述,同时仍然具有较大的时空开销。为此,在对CP-ABE(eiphertext-policy attribute-based encryption)进行深入分析的基础上提出了一种基于改进属性加密访问控制模型,然后对CP-ABE进行改进,并对公钥和主密钥的生成、数据所有者加密文件、访问用户解密文件以及用户权限的全面管理过程均进行了详尽的定义和描述,从而设计了一种通用的安全访问机制。在仿真工具Ubuntu中进行实验,结果表明文中方法能有效地实现云计算环境下的安全访问控制,与其它方法相比,具有计算和存储开销低优点,具有较大的优越性。     

云环境下基于多虚拟机的在线视频监控系统设计

针对常规视频监控系统在线实时性不强,海量视频数据传输迟滞,任务管理单一等问题,提出了构建在云计算环下基于多虚拟机技术在线视频监控系统 ,利用云计算平台中的物理资源与服务资源提升在线视频监控系统数据处理能力,虚拟机可同时处理大量的视频监控数据,并将视频数据以云存储的方式存储于云端服务器,降低了设备建设成本,可根据不同用户需求定制相关服务。本系统基于云计算平台设计,应用数十台乃至数百台虚拟机对在线视频监控数据进行处理,设计实现了云平台下在线视频监控系统的结构设计、以太网通信接口设计、服务器硬件配置和虚拟机控制。在软件设计方面通过对各虚拟机资源利用率的计算而动态分配资源,从而可以有效减少网络传输系统状态信息的带宽开销。通过系统功能与性能测试表明,在常规公共网络10M带宽的情况下,本系统在线视频监控数据的传输延迟时间相比于传统视频监控减少了85%以上,监控视频数据量减少了75%以上。     

基于云服务器的地磁感应电流监测系统的设计

地磁暴引起的地磁感应电流(GIC) 可能引起变压器直流偏磁, 对电网的安全稳定运行带来威胁, 远程实时监测GIC对电网的GIC防御具有重要的指导意义。设计了一种基于云服务器的电网GIC远程监测系统, 数据采集终端实时采集变压器中性点的GIC, 多监测点数据经GPRS分端口发送至云服务器的内网进行存储, 用户可通过云服务器的公网IP远程访问并对数据进行绘图、下载等处理, 实现了电网GIC数据的实时发布与共享。结合空间天气的预测数据, 还可以初步实现GIC的预警。对系统的数据采集终端以及基于云服务器的监测软件平台两大模块进行了实验室及变电站现场测试, 测试结果表明该系统实现了设计要求, 满足功能需求。     

基于云存储的混合加密算法研究

近些年来,云存储技术得到了高速发展,对云存储的安全也提出了更高的要求。针对目前云存储的数据安全问题,通过对传统加密算法的研究与分析,提出了一种适合云存储的线性AES-ECC混合加密算法。算法综合了AES适应于大块数据加密且加解密速度快而ECC加密强度高的特点,使用交叉加密的方式,极大的提高了云存储的安全性,并从多个角度对算法进行了安全性分析。最后在Hadoop平台上用不同算法对多种文件类型进行加密、解密实验,并对比其加密解密时间。实验结果表明,算法在云存储中相比传统加密算法有显著优势。     

一类高效的数据库系统安全存储策略研究

针对云存储环境下多副本方案存储效率低下的问题,设计了一种高效的数据安全存储策略。该策略采用了并行思想,设计了高效的数据同步存储算法。该算法将用户的存储请求同时转发给多个工作者,由这多个工作者同时向每个副本服务器写入数据。该策略将云端设计为整体协调、并行处理模式,即多个工作者由管理者统一分配调度,各个工作者独立地服务于对应的副本存储服务器,由管理者与用户进行交互处理,并且这多个工作者对用户来说是透明的,该设计模式并没有增加用户使用云存储的复杂度。实验结果表明,本文设计的数据安全存储策略在保证副本冗余的情况下可以有效地降低额外的时间损耗,保证用户读写云端数据的效率不低于单副本情况下的效率。该方案用于云存储环境下高效的数据安全存储是可行的、有效的。     

基于Hadoop和双密钥的云计算数据安全存储策略设计

针对原有的Hadoop平台仅通过CRC-32循环冗余校验保证数据存储的安全性,设计了一种基于双密钥和混沌信号的云计算安全存储策略;首先,介绍了原有的Hadoop框架下的数据存储对应的文件读写过程,并基于加密机制设计了改进的Hadoop数据存储模型,然后根据云存储数据量大和响应要求及时的特点,设计了一种基于双密钥的改进对称密钥算法,在传统的私钥的基础上加入动态公钥,并作为敏感函数的输入获得最终的密钥,从而实现明文的加密和密文的解密,最终定义了具体的基于Hadoop和改进双密钥对称加密算法的云计算安全存储算法;通过搭建Hadoop仿真实验平台进行实验,结果表明文中方法能有效地实现云计算环境下的安全存储,存储时间与其它方法相比少15%以上,具有安全性高和存储效率高的优点,具有一定的优越性。     

基于联想存储级联WTA模型的旋转不变识别

提出一种多目标旋转不变分类识别的新方法，其基本思想是多对一导联想存储模型，为便于光学实现、充分利用系统的时间、空间带宽积，采用了全单极形成，并对权重进行了二值化截取。一个分布阈值用来克服单极联想存储模型０，１状态分布几率不等时存储空量急剧下降的缺点，同时通过巧妙地选取目标所对应的异联想码将异联想模型和ＷＴＡ模型有机地结合起来，提高了整个系统的存储容量和容错性。本文给出了计算机仿真模拟及一个光电混合     

云计算技术在未来智能电网信息处理平台中的应用

未来的电网将会是一个高度自动化、智能化的电网,如此一个庞大、复杂的系统从发电、输电一直到变、配、用电的过程时刻都会生成海量的电能信息及设备运行状态数据,这就需要一个强有力的信息处理平台作为支撑,且这个平台应具有对海量数据的可靠存储、准确分析、实时同步更新及共享的功能,尤其是音视频等异构数据的分析与处理.云计算技术在大数据处理中具有得天独厚的优势,本文将云计算技术引入到未来智能电网的信息处理平台的建设中,针对未来智能电网信息处理平台的各项功能需求,对比目前电网信息处理平台的诸多瓶颈进行深层次的探讨,证明了将云计算技术应用到未来智能电网信息处理平台中的可行性。     

基于NAS的私有云存储平台的设计与实现

随着大数据时代的到来与高速网络建设的快速推进,数据化网络资源共享已渗透到人们的日常工作、学习、生活当中。数据网络化储存、多人资源共享成为现代信息传播与保存的重要方式。但是,网络储存平台的安全性一直令使用者担忧。因此,各种各样的私有云储存平台孕育而生,为使用者提供相对独立的个人使用空间。经过长期的使用发现,传统的私有云存储平台虽然可以达到一定的安全性,但是,安全性只相对公共开放网盘而言。同时,存在多用户瞬时访问下协议拥堵、大数据交互节点回馈延迟高的问题。针对传统私有云的架构特点与问题产生原因,提出基于NAS的私有云存储平台的设计与实现方法。采用基于NAS的协议加密技术、多路访问优化单元、数据压缩单元对传统私有云存在的问题进行针对性解决。通过仿真实验证明,提出的基于NAS的私有云存储平台的设计与实现方法,具有数据储存安全性高、峰值状态下访问点网络畅通性好、数据网络传输交互率高、延迟小等优点。     

多源异构电网运行时标量测数据接入方案设计

海量准实时数据服务平台是电网运行时标量测数据集中存储的场所。为了满足电网调度自动化、计量自动化等电网运行数据的接入需求,提出一种多源异构电网运行时标量测数据接入方案。该方案综合采用关系数据库和实时数据库存储数据,结合实时数据库存储数据的测点特性定义了电网时标量测数据存储命名规范,通过配置服务实现数据接入任务的启停控制和运行状态监控,使用接入调度器调度接入插件执行接入任务并引入主备冗余技术保证调度器的高可用。方案引入组件化程序设计思想,通过可插拔、易扩展的插件设计满足多源异构数据的接入需求。方案在南方电网公司海量准实时数据服务平台建设项目中得到实际应用,很好地满足了南方电网运行时标量测数据的接入需求。     

HL-2A 装置EPICS 过程变量管理自动化系统

通过分析子系统接入EPICS 平台时大量的数据定义以及数据转换问题,研究了EPICS IOC 数据库构成和EPICS 数据组成结构。采用基于ASP.NET 构架的C#编程技术实现了EPICS 过程变量(PV)管理自动化系统,并提供相应的操作界面。该系统解决了IOC PV 信息收集与数据保障的问题,实现了PV 的批量存储、权限管理、历史查询和实时更新等功能。     

CADF-CSE: Chaotic map-based authenticated data access/sharing framework for IoT-enabled cloud storage environment

Data is an essential asset of an organization or individual in this information age. Secure and resource-efficient data communication has become paramount in the IoT-enabled cloud storage environment. The users must communicate with the cloud storage servers to access, store, and share the data utilizing the public communication channel, which is exposed to various security threats. Moreover, various security frameworks have been presented to render secure data access, storage, and sharing functionalities for the cloud storage environment. Most of them are complicated and incapacitated of resisting various security attacks. Thus, it is imperative to design a secure and resource-efficient data access, storage, and sharing framework for the cloud storage environment. This paper presents a chaotic map-based authenticated data access/sharing framework for the IoT-enabled cloud storage environment (CADF-CSE). CADF-CSE is designed using the chaotic map, authenticated encryption scheme (AEGIS), and one-way hash function (Esch256). The proposed CADF-CSE comprises three significant phases user access control, data storage, and data sharing. The user access control phase enables the user and cloud server to attain mutual authentication followed by the secret session key establishment. Using the established SK during the access control phase user and cloud server exchange information securely across the public Internet. The data storage phase facilitates the data owner to store the data on a cloud server in encrypted form, where encryption is performed with a secret key derived from the user’s biometric. The data-sharing phase enables users to access the data from the cloud server after acquiring mutual permission from the cloud server and the data owner. In addition, an explication of the CADF-CSE through formal and informal analysis shows its resilience to various security attacks. Finally, the performance comparison explicates that CADF-CSE renders better security features while requiring lower computational and communication costs than the related security frameworks.     

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通过分析子系统接入EPICS平台时大量的数据定义以及数据转换问题,研究了EPICS IOC数据库构成和EPICS数据组成结构。采用基于ASP.NET构架的C#编程技术实现了EPICS过程变量(PV)管理自动化系统,并提供相应的操作界面。该系统解决了IOC PV信息收集与数据保障的问题,实现了PV的批量存储、权限管理、历史查询和实时更新等功能。     

某结冰风洞喷雾水压控制系统设计

喷雾系统作为某结冰风洞关键子系统之一,用以模拟高空云雾环境,其喷嘴前端水压控制精度和快速稳定性对提高云雾均匀性和风洞试验效率具有重要意义。针对该风洞喷雾水压系统设备数量多、布局分散的特点,设计了主从控制网络拓扑结构;针对系统指标要求高、环境条件严苛的特性对调节阀执行机构的定位精度、控制系统的可靠性等进行了设计,最后分析了系统多支路并联调压的特性,提出了控制策略,并基于分段PID算法实现了喷雾水压的精确和快速控制。该设计方法对复杂工况下风洞系统设计以及多支路并联调压系统的设计具有借鉴作用。     

基于Storm的城市消防联网远程监控系统的实时数据处理应用

针对城市消防联网远程监控系统中实时信息数据逐渐增长而引出的大数据问题,传统的消防系统无法实时、高效地处理消防实时数据的问题,提出了一种基于云计算和Storm实时数据处理系统的解决方案;对于开源的Storm框架进行需求和性能分析,实现对其技术架构上的改进,并结合消防系统的特点,提出一套高实时性、高可扩展性的消防联网监控中心的数据实时处理的体系架构,同时也进行了云计算平台的搭建,利用心跳检测机制保证各个监控单位的实时性连接;研究表明,基于云计算和Storm平台架构完全适用于消防联网监控中心的实时消防数据的处理,具有高效性、高可靠性、性能显著等特性。