大数据:概念、技术及应用研究综述

随着物联网、云计算、移动互联网的迅猛发展,大数据(Big Data)吸引了越来越多的关注,正成为信息社会的重要财富,同时也给数据的处理与管理带来了巨大挑战.首先从大数据概念入手,阐述了大数据的来源、主要挑战、关键技术、大数据处理工具和应用实例等,并对比了大数据与云计算、物联网、移动互联网等技术之间关系,然后剖析了大数据核心技术、大数据企业解决方案,讨论了目前大数据应用实例,最后归纳总结了大数据发展趋势.旨在为了解大数据当前发展状况、关键技术以及科学地进行大数据分析与处理提供参考.     

大数据环境下支持多关键字的可搜索公钥加密方案

云计算为大数据提供了强大的数据处理平台,而数据的安全和隐私问题也引起了人们的高度关注.本文提出了一个新的大数据环境下支持多关键字的无需安全信道的无证书可搜索公钥加密方案,并且证明了在随机预言机模型下,本文方案能够抵抗关键字猜测攻击.同时,效率分析表明,与Peng等方案相比,本文方案降低了计算代价和通信代价.     

传感器网络环境中基于采样数据分布式滤波的研究综述

近年来,由大量具有感知、计算和通信能力的微型传感器组成的传感器网络越来越广泛地应用在生产及生活的方方面面.另一方面,随着微电子及数字信号技术的发展,利用采样数据的离散化的数字控制器或滤波器被普遍使用.为了反映这个新兴领域的最新进展,本文对传感器网络环境中基于采样数据分布式滤波的研究展开了综述.首先,综述了传感器网络中几种分布式滤波方法的研究进展.然后,针对不同的采样方式,详细总结了采样数据系统的控制与滤波问题的研究工作.随后,对目前已有的传感器网络基于采样数据的分布式滤波的研究结果进行了介绍.最后,对传感器网络环境中基于采样数据的分布式滤波方面未来可能的研究课题进行了展望.     

气象大数据云平台仿真环境容器调度性能优化研究

为实现2025年气象关键核心技术自主可控的目标,气象大数据云平台（简称天擎）建立了基于海光X86服务器和麒麟操作系统的仿真环境。在仿真平台运行中发现,基于容器技术的产品加工与流水线子系统容器调度性能较差,不能满足用户融入算法的时效要求。针对此问题,本文采用对比分析法,选取天擎仿真环境和业务环境的3种CPU芯片服务器和3种操作系统为研究对象,设计了一系列组合对比测试用例,找到了影响容器调度性能的关键因素—操作系统内核,并进一步分析了操作系统内核设置对系统实时性和吞吐量的影响以及适用的业务场景。最后给出了麒麟操作系统内核调整方法,通过调整内核设置,容器调度性能大幅提高,满足了产品加工系统的时效要求,为实现天擎的关键核心技术自主可控奠定基础。     

基于气象大数据的雷电灾害防御重点单位量化方法研究

根据某市近十年闪电定位资料、三十年雷暴观测资料、土地利用类型、人口、经济、地形地貌和历年防雷装置检测情况及爆炸火灾危险场所等气象数据,采用综合风险评估体系建立评价模型,利用AHP法和特尔菲法结合确定指标权重。使用量化方法对雷电灾害敏感度高的行业和场所进行分类,将雷电灾害防御重点单位进行量化评估,按照等间距法划分出灾害防御等级。     

基于医疗联盟链的数据安全保护方法

随着互联网的飞速发展,医疗数据爆炸性增长,大量的医疗数据面临着安全共享问题.本文提出了一种基于医疗联盟链的数据安全保护方法,其中包括提出了一种安全认证与访问控制模型,并将查询逻辑分离存储技术引入该模型中,同时描述了基于医疗联盟链的认证凭据和访问权限数据的存储和访问.基于医疗联盟链的安全认证与访问控制模型包含了三个角色,第一角色是患者,第二角色是医护人员,第三角色是医疗联盟链.通过查询逻辑分离存储技术保护患者数据隐私,查询逻辑分离技术与医疗联盟链技术紧密结合,满足了不同医院之间医疗数据共享的需求,保障了患者的数据隐私和医护人员查阅数据的权限.     

环境感知应用系统的数据传输与安全

环境感知应用系统广泛应用在工业生产、日常生活等领域.本文主要研究环境感知应用系统中的数据收集、安全传输和安全管理等技术,提出了环境感知应用系统架构图,包括环境数据采集单元、数据传输网络及云数据中心,从数据的收集、传输、存储、应用、管理等多个方面保护环境数据的安全性.首先,本文阐述了数据在环境感知应用系统中的收集和传输流程,然后,分析数据从环境数据源传输到现场控制单元,再接入互联网传输到云数据中心采用的安全传输方式.最后,研究了可应用于云数据中心的多种安全防护方法以保护数据安全,包括敏感数据加密、数据隔离、访问控制、权限管理、审计日志、备份恢复等.     

星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据

星载合成孔径雷达以其全天候、全天时、不受云雨影响的工作特性在空间对海观测中起到了重要作用，又以其高空间分辨率、多极化、多成像模式的特点展示了其在海洋动力要素反演和海洋多尺度动力过程研究中独特的魅力.起步于20世纪70年代末的星载合成孔径雷达技术，迎来了发展的"黄金时期"，大数据和机器学习又赋予了星载合成孔径雷达海洋遥感更强大的生命力.本文首先阐述了星载合成孔径雷达大数据的5"V"特性，进而以高分辨率海面风场反演、海洋内波中尺度动力过程观测两类典型案例，阐述了大数据、机器学习等现代信息科学技术与卫星海洋遥感结合，实现海洋环境参数高精度反演和海洋动力过程科学深层次认知的研究.最后，展望了星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据的发展前景.