刘梦青
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：南京邮电大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 单服务器模型下双线性运算外包协议设计
- 2016年
- 双线性对运算在密码学领域具有广泛的应用,但是双线性对运算也是此类密码协议中最耗计算资源的运算。目前解决该问题的方法之一是将复杂的运算外包给计算能力强大但不可信的服务器。对最近在双服务器模型下提出的双线性对运算外包协议的安全性进行了分析,分析结果表明如果资源受限设备发起的质询消息以明文的方式发送,则这些协议不能提供足够的安全性保障。并且在单服务器模型下提出了一个高效的可验证双线性对运算外包协议,即外包用户可以验证服务器回复消息的正确性。新协议中受限设备只需执行1个G1和G2中的标量加法和1个群GT中的模幂运算,执行效率要优于目前已提出的双线性对运算外包协议。
- 王少辉李赫刘梦青肖甫
- 关键词：双线性对云计算可验证性
- 基于蚁群算法的Storm集群资源感知任务调度被引量：3
- 2017年
- 实时计算系统Storm是当前十分流行的开源流式系统,在处理流式数据时具有明显的优势,但也存在默认调度器在任务调度时难以将节点资源与任务需求相结合、节点资源利用率不高、节点内存不足以及网络堵塞等问题。为了解决这些问题,提出了一种基于蚁群算法的Storm集群资源感知任务调度算法及其实现方案。该算法将节点的资源动态变化表示为蚂蚁运动所需的信息素,将任务调度过程模拟为蚂蚁觅食过程,以此对任务调度进行优化,保证了Storm任务调度的有效性。实验结果表明,该算法能够找到与当前任务所需资源最匹配的节点,从而实现资源的合理分配;与默认调度相比,具有更优的任务调度效率、更少的平均处理时间和更高的集群吞吐量,有利于集群负载均衡,优化集群的性能。
- 刘梦青王少辉
- 关键词：STORM蚁群算法负载均衡
