基于群智感知的移动云计算安全模型研究
群智感知计算范文
群智感知计算范文群智感知计算（Crowdsensing），是一种通过智能手机、物联网设备等智能终端采集用户环境数据的计算形式。
它利用大规模用户群体的参与来收集、整理、分析和处理数据，以获取有关环境、交通等信息的科学数据。
群智感知计算是近年来快速发展的一种前沿计算方法，具有广泛的应用前景。
群智感知计算的设想是通过智能终端设备采集环境数据，将数据上传到云端进行处理和分析，从而获取有关环境、交通等信息的科学数据。
通过智能终端设备的全面普及以及人们对环境数据的需求，群智感知计算为环境监测、交通规划、气象预测等领域提供了新的解决方案。
群智感知计算可以应用于多个领域。
在环境监测方面，智能终端设备可以采集环境参数，比如空气质量、噪音等，并将数据上传到云端进行分析，从而帮助用户了解周围环境的状况。
在交通规划方面，智能终端设备可以采集道路拥堵情况、交通流量等信息，帮助用户避开拥堵路段，选择合适的出行路线。
在气象预测方面，智能终端设备可以采集气象数据，并将数据上传到云端进行分析，用来提供准确的天气预报信息。
群智感知计算有许多优势。
首先，它可以实现大规模环境数据的快速采集和处理，帮助研究人员、政府部门等获得准确、全面的环境信息。
其次，它可以通过用户参与，使得数据的收集更加准确和及时。
再次，群智感知计算可以利用智能终端设备的计算能力，实现对数据的实时处理和分析，提供用户定制的服务体验。
此外，群智感知计算还可以通过数据共享和开放平台，促进用户之间的信息交流和合作。
然而，群智感知计算也存在一些挑战和问题。
首先，隐私和安全问题是需要解决的重要问题。
由于采集的数据涉及用户隐私，如何保护用户数据的安全性成为一个重要考虑因素。
其次，数据质量问题是群智感知计算面临的另一个挑战。
由于数据是由用户采集的，数据的准确性和可信度可能存在一定的问题。
因此，如何筛选、整合和验证数据成为一个关键问题。
再次，群智感知计算还需要解决数据处理和分析的效率问题。
云计算中基于隐私感知的数据安全保护方法研究
Abstract: In cloud computing, it involves data owner, remote cloud server, user, and data communications during data resources provide services to users. In the whole service process of data resources, the data will be first sent to the remote cloud server by data owner and stored in the remote cloud server. Then, user accesses the required data from the remote cloud server. In the process of the service, the data resources stored in the remote cloud server are no longer controlled and managed by the data owner. As a result, the privacy of data faces many security problems. In this situation, it has become an important problem that how to protect the security of data privacy. In order to solve this problem, we propose a data security protection method based on privacy awareness according to the working principle of data service in the cloud computing. In the data security protection method, we put forward the architecture of data privacy protection. Then, we put forward a novel privacy awareness security algorithm. In order to justify the feasibility of the protection method, the safety performance of the protect method is analyzed. Key words: privacy awareness; cloud computing; data privacy
基于动态能量感知的移动云计算任务调度模型
基于动态能量感知的移动云计算任务调度模型
杨涌;项灵剑
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2023(47)1
【摘要】传统云计算任务调度忽略了对总完成时间和总能耗目标的加权,导致任务调度的负载均衡性较差。
为此,设计基于动态能量感知的移动云计算任务调度模型。
将任务调度总完成时间和总能耗作为加权优化目标,引入基于能量感知的多适应度
动态遗传算法,求解数学模型。
通过遗传算子与再选择策略的相互协作获得新优势
种群,并对其更新,寻找最佳移动云计算任务调度结果。
实验结果显示,该模型的移动云计算任务调度总完成时间和总能耗较低,具有较好调度效果;负载均衡性良好,可适用于大规模移动云计算任务调度。
【总页数】6页(P73-77)
【作者】杨涌;项灵剑
【作者单位】中国移动通信集团浙江有限公司;三维通信股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.云计算环境下基于可靠性感知的任务调度算法
2.基于云计算的资源延迟感知任务调度优化
3.基于资源延迟感知的云计算实时任务调度仿真
4.云计算环境下能量感
知的任务调度算法5.基于动态能量感知的云计算任务调度模型
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群智感知技术在城市管理中的应用
群智感知技术在城市管理中的应用随着智能城市建设的加速，群智感知技术在城市管理中的应用也越来越广泛。
群智感知技术，指的是通过移动终端设备、传感器等获取城市数据，并通过互联网、云计算等技术进行处理与分析，为城市管理提供全方位的数据支持和决策依据。
本文将从城市交通管理、环境监测、市容环境管理、社区治理等方面探讨群智感知技术在城市管理中的应用现状及未来发展趋势。
一、城市交通管理城市交通拥堵一直是一个全球性难题，尤其是在大城市。
群智感知技术通过移动应用、摄像头等收集实时交通信息，如车辆行驶速度、路况、拥堵情况等，为城市交通管理部门提供实时的数据分析和可视化呈现。
在交通管制等方面可以发挥关键作用，能够为道路优化和资源调配提供精准数据支持，从而提高城市交通运输的效率、安全和可持续性。
二、环境监测随着城市化进程的加速，城市环境质量、噪音污染、大气污染等问题也越来越突出，导致居民生活质量下降。
群智感知技术可以通过传感器、无线网等对实时环境进行监测，并通过数据分析，建立环境监测数据库和地图信息库。
为环保、建设和规划部门提供智能、数据驱动的方案，并加强对城市环境质量的预警和监测，为城市环境安全保障提供有效的反馈机制。
三、市容环境管理市容环境管理是城市管理的重要组成部分，保持城市清洁、整洁是城市品质和形象的重要体现。
群智感知技术可以通过移动终端设备等数据采集的方式，监督、管理垃圾的清运工作，如通过拍照上传的方式，共同参与垃圾分类、清运、回收等工作。
通过信息化的方式，保存社区运行的信息，并与其他社区对比统计，优化城市环保、美化城市形象的管理工作。
四、社区治理社区治理是城市管理的基石和主体，群智感知技术可以通过软件等经验技术，对社区的工作提供更好的管理和监督手段。
比如，移动应用可以帮助政府及社会机构汇集和管理市民提供的公共数据，发现和及时反馈困难和问题，及时协调处理和解决，提高城市治理效率和居民满意度。
总之，群智感知技术在城市管理中具有广泛的应用价值，能够为城市管理部门提供精准数据支持和科学的决策依据，为城市的可持续发展和社会文明进步做出贡献。
面向移动云计算的能量感知任务调度算法研究
面向移动云计算的能量感知任务调度算法研究随着移动设备的普及和云计算的发展，面向移动云计算的能量感知任务调度算法成为了研究的热点之一。
能量感知任务调度算法旨在通过合理地分配任务和资源，优化移动设备的能量消耗，提高移动云计算系统的性能和效率。
本文将讨论面向移动云计算的能量感知任务调度算法的意义、挑战、现有算法以及未来的研究方向。
为了满足移动云计算系统中的任务调度需求，能量感知任务调度算法被提出。
能量感知的任务调度算法主要有以下几个重要的意义。
首先，它能够有效地节约移动设备的能源消耗，延长移动设备的电池寿命，提高用户的使用体验。
其次，能量感知任务调度算法能够提高移动云计算系统的性能和效率，实现更高的计算速度和更好的用户体验。
最后，能量感知任务调度算法也是对环境的一种保护，减少了能源的浪费，有利于可持续发展。
然而，面向移动云计算的能量感知任务调度算法也面临着一些挑战。
首先，移动设备的能源消耗与其任务负载和移动性息息相关。
如何准确地评估任务的能量消耗并合理地调度任务，是一个难题。
其次，移动云计算系统中的任务调度需要考虑到移动设备之间的通信开销。
如何充分利用移动设备的局部计算能力以及减少通信开销，也是一个挑战。
此外，任务调度算法需要结合移动设备的能源状态进行调度，但是对于移动设备能源状态的感知又面临着一定的困难。
目前，已经有一些面向移动云计算的能量感知任务调度算法被提出。
这些算法主要可以分为静态和动态两类。
静态调度算法主要通过预测移动设备的能量消耗和任务负载，在任务到达之前确定任务的调度方案。
动态调度算法则根据实时的移动设备能源状态和任务需求来调度任务。
实际上，大部分的调度算法结合了静态和动态的策略。
除此之外，一些优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，也被用于能量感知任务调度中，以求得更优的调度方案。
对于未来的研究方向，面向移动云计算的能量感知任务调度算法还有很大的发展空间。
首先，研究者可以进一步改进预测能量消耗和任务负载的准确性，以提高静态调度算法的性能。
群智感知中基于云辅助的隐私信息保护机制
• 1228 •
计算机工程与设计
2020 年
诚实且好奇的云对加密后的数据进行融合处理，实现了群 智感知中在保护移动用户隐私信息的情况下进行数据的融 合与分析。通过该方案，可防止攻击者、云、请求者直接 获取用户贡献的数据，实现了对移动用户隐私信息的良好 保护，并且由于诚实且好奇的云对数据融合后的结果仍是 密文，防止了其数据提供给第三方，从而保护了请求者的 权益并降低了请求者的计算与存储负担。
摘 要：为实现对移动群智感知中隐私信息的保护，解决请求者在云端监听，请求者与诚实且好奇的云相互串通导致用户 隐私信息泄露的问题，提出一种基于云辅助的隐私信息保护机制。通过对用户贡献的数据进行拆分重组，使敏感数据脱 敏，利用同态加密对拆分后数据进行处理，防止隐私信息的泄露，使移动用户可以安全地参与感知过程，保护请求者的权 益。模拟实验结果表明了所提方案是可行有效的。 关键词：移动群智感知；云计算；隐私保护；同态加密；数据脱敏 中图法分类号：TP393. 08 文献标识号：A 文章编号：1 000-7024 （2020） 05-1 22708 doi： 1 0. 1 6208/j. issnl 000-7024. 2020. 05. 005
Privacy information protection mechanism based on cloud assist in crowd sensing
WU Yun-peng , ZHANG Shu-kui1+ , LONG Hao1'2, ZHANG Li1
(1. School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 215006, China； 2. School of Information and Electrical Engineering, Xuzhou College of Industrial Technology, Xuzhou 221002, China)
稀疏群智感知中时空数据补全关键技术研究
时空数据补全技术的研究现状与发展趋势
时空数据补全技术是指利用已有的时空数据，通过数据挖掘 、机器学习等方法，预测和补充缺失的时空数据。
目前，时空数据补全技术的研究主要集中在预测模型的选择 和优化，以及如何处理不确定性和噪声等方面。未来，随着 技术的不断发展，时空数据补全技术将朝着更高精度、更低 能耗和更广泛适用性的方向发展。
结果比较与讨论
结果比较
将本研究的结果与已有研究进行比较和分析，探讨本研 究的创新性和优势。同时，指出本研究存在的不足之处 和未来改进的方向。
结果讨论
针对实验和分析结果进行深入讨论，探讨稀疏群智感知 中时空数据补全关键技术的优化方法和未来发展趋势。 同时，结合实际应用场景，讨论本研究的现实意义和价 值。
研究内容与方法
研究内容：本研究的主要目标是开发一种高效、可靠、 实时的时空数据补全算法，以解决稀疏群智感知中的数 据空缺和不确定性问题
2. 研究时空数据的滤波和去噪方法，以减小干扰和噪声 的影响；
4. 研究时空数据的压缩和传输算法，以提高数据的传输 效率和实时性。
1. 研究感知节点的优化部署策略，以提高感知精度和 覆盖率；
挑战
稀疏群智感知中的时空数据补全问题是一个非常复杂 的问题，面临着许多挑战。首先，由于感知节点的数 量和分布具有很强的稀疏性，导致时空数据存在大量 的空缺和不确定性；其次，由于感知环境的复杂性和 动态性，时空数据的采集和传输过程中会受到许多干 扰和噪声的影响；最后，由于计算资源和通信资源的 限制，时空数据的补全算法需要具有高效性和实时性 。
03
基于稀疏群智感知的时空数据 补全关键技术研究
移动群智感知中的任务分配与调度策略研究
移动群智感知中的任务分配与调度策略研究随着移动设备的普及和关于环境数据的需求增加，移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，简称MCS）被广泛应用于各种领域，包括环境监测、交通管理和社会感知等。
在MCS中，任务分配与调度策略是关键问题之一，直接影响到感知任务的效率和质量。
本文将重点研究MCS中的任务分配与调度策略，并介绍几种常见的策略及其优缺点。
首先，我们来介绍基于静态优化的任务分配与调度策略。
这种策略在感知开始之前就已经确定感知任务的分配和调度方案。
一种经典的静态优化策略是基于贪心算法的最优覆盖路径算法。
该算法根据感知任务的要求，在感知节点的集合中选择一组感知节点来完成任务，使得任务的覆盖率最大化。
然后，根据感知节点的位置和距离信息，规划感知节点的移动路径，确保感知节点能够高效地完成任务。
这种策略具有较高的覆盖率和较短的任务完成时间，但是它需要提前知道感知节点的位置和感知任务的要求，对于实时性要求较高的任务可能不适用。
其次，我们介绍基于博弈论的任务分配与调度策略。
博弈论可以用来描述多个个体（感知节点）之间的决策行为。
在MCS中，感知节点可以视为参与博弈的个体，在任务分配和调度过程中，它们通过采取不同的策略来获取最大的效用。
博弈论中的核心概念是纳什均衡，即在参与者选择最优策略的前提下，达到一种无法通过单方面改变策略而使自身效用提升的状态。
基于博弈论的任务分配与调度策略可以通过建模感知节点之间的竞争关系，推导出任务分配和调度的最优策略。
这种策略适用于感知节点之间的竞争较为激烈的情况，可以在一定程度上提高任务的效率，但是对于感知节点之间的合作关系不敏感，容易造成资源的浪费。
最后，我们介绍基于机器学习的任务分配与调度策略。
随着机器学习在各个领域的应用，其在任务分配与调度中也发挥了重要作用。
基于机器学习的任务分配与调度策略通过分析感知节点的历史数据和环境数据，建立模型来预测感知节点的行为和任务需求。
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基于群智感知的移动云计算安全模型研究
随着移动互联网的发展和普及，移动云计算已经成为了当下全球计算领域的一
个热点话题。
但是，安全问题却成为了这个领域内的一大难题。
传统的安全机制已经不能满足这个领域的需求，因此，基于群智感知的移动云计算安全模型研究成为了一个重要的课题。
一、移动云计算的安全问题
在移动云计算中，安全问题是非常严重的。
这是因为，这个领域内涉及了最敏
感的数据信息，如用户的隐私、交易记录等等，如果这些信息被黑客攻击获取到，将会给用户和企业带来极大的损失。
因此，在移动云计算的发展过程中，必须要为它提供更强的安全支持，保障用户隐私和数据的完整性。
二、群智感知的概念
群智感知是指，利用一组智能体的联合行为，来实现一个专门的任务。
这个概
念的出现，为解决移动云计算安全问题提供了新的解决方案。
群智感知的核心思想在于，通过智能体的联合行为，来获得对区域内环境的高分辨率、实时的感知信息。
三、移动云计算的安全模型
在移动云计算的安全模型中，基于群智感知的方法被广泛采用。
这种方法具有
以下几个特点：
1、信息融合技术
在群智感知的过程中，智能体可以采集不同的感知信息，并把这些信息进行融合，达到更为精确、准确的结果。
信息融合技术可以提高安全检测的效率和准确性。
2、线上线下结合
基于群智感知的模型还可以结合线上和线下的数据，通过数据挖掘、机器学习
等技术，实现对移动云计算安全问题的检测和防范。
3、动态更新机制
移动云计算的数据量和变化速度非常大，因此，基于群智感知的安全模型需要
具备动态更新机制。
这样才能保证安全检测的准确性和时效性。
四、基于群智感知的移动云计算安全模型的应用
基于群智感知的移动云计算安全模型在实际应用中具有广泛的应用前景。
比如，在支付宝等互联网金融领域中，可以采用这种模型进行安全防范和监测；在物联网领域中，也可以利用这种模型来保障数据的安全和隐私。
五、总结
基于群智感知的移动云计算安全模型是一种解决移动云计算安全问题的新思路。
这种模型在实际应用中具有广泛的应用前景，可以提高移动云计算的安全性，保护用户的隐私和数据。
但在实现过程中也需要考虑安全模型的有效性和可行性，尽可能的减少模型引入的风险。