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期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊，我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
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    前向安全的格基代理签名

    谢佳胡予濮江明明
    583-597页
    查看更多>>摘要：顾名思义,前向安全的代理签名具备前向安全性和可代理性,因而,自提出以来,已被广泛应用在移动通信、电子拍卖等众多应用场景中.目前现有的前向安全的代理签名基本上都是基于离散对数难题亦或是大整数分解问题.而这些问题随着量子计算机逐渐成为现实,将会变得不再困难.因而,寻找量子计算环境下前向安全的代理签名已迫在眉睫.现存的量子安全的公钥密码体制有4类,分别为基于Hash的密码体制、基于编码的密码体制、多变量公钥密码体制以及格公钥密码体制.在这4类公钥密码体制中,格公钥密码以其量子免疫性,计算简单高效,任意实例下的安全性和最坏实例下的安全性相当等优势在近10年得到了快速发展,并已经取得了显著成就.在格上引入前向安全的代理签名这一概念并给出其安全性模型,基于格上已知NP困难的小整数解问题(small integer solution,SIS)提出了2个前向安全的格基代理签名.在这2个签名中,其中1个签名在随机预言机模型下被证明是不可伪造的,能够抵抗恶意原始签名人和未被授权代理签名人攻击,且与之前格基代理签名相比较,以牺牲效率为代价,达到了实现前向安全性的目的;另外1个签名在标准模型下是安全的,且能实现前向安全性.

    格公钥前向安全代理签名不可伪造性

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    基于CPU-GPU异构体系结构的并行字符串相似性连接方法

    徐坤浩聂铁铮申德荣寇月...
    598-608页
    查看更多>>摘要：相似性连接技术在数据清洗、数据集成等领域中具有重要意义,近年来引起了学术界的广泛关注.随着数据量的不断增大、数据处理实时性的要求逐渐提高以及处理器性能提升瓶颈的出现,传统的串行相似性连接方法已经不能满足当前大数据处理的需求.近些年,GPU作为协处理器在机器学习等领域取得了良好的加速效果,因此基于GPU的并行算法开始成为解决各类性能问题的有效解决方案.为此,提出了基于CPU-GPU异构体系的并行相似性连接方法.首先,方法使用GPU构建倒排索引,索引采用SoA(struct of arrays)结构,从而解决了传统索引结构在并行模式下读写效率低的问题.其次,针对串行算法的性能问题,提出基于过滤验证框架的并行双重长度过滤算法,其中利用前缀过滤和构建好的倒排索引提升过滤效果.方法中相似度精确计算验证过程使用CPU计算执行,从而充分利用CPU-GPU 的异构计算资源.最后,在多个数据集上进行实验验证性能.通过与串行相似性连接算法进行对比,实验结果表明所提出方法相对于已有方法具有更好的过滤效果和更低的索引生成代价,并在相似性连接上具有更好的性能和良好的加速比.

    相似性连接过滤验证框架倒排索引GPU并行处理异构体系结构

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    基于维度分组降维的高维数据近似k近邻查询

    李松胡晏铭郝晓红张丽平...
    609-623页
    查看更多>>摘要：针对现有的高维空间近似k近邻查询算法在数据降维时不考虑维度间关联关系的问题,首次提出了基于维度间关联规则进行维度分组降维的方法.该方法通过将相关联维度分成一组进行降维来减少数据信息的损失,同时针对Hash降维后产生的数据偏移问题,设置了符号位并基于符号位的特性对结果进行精炼;为提高维度间关联规则挖掘的效率,提出了一种新的基于UFP-tree的频繁项集挖掘算法.通过将数据映射成二进制编码来进行查询,有效地提高了近似k近邻查询效率,同时基于信息熵筛选编码函数,提高了编码质量;在查询结果精炼的过程,基于信息熵对候选集数据的编码位进行权重的动态设定,通过比较动态加权汉明距离和符号位碰撞次数返回最终近似k近邻结果.理论和实验研究表明,所提方法能够较好地处理高维空间中近似k近邻查询问题.

    近似k近邻高维数据关联规则Hash熵

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    基于直方图的隐私键-值数据收集算法

    张啸剑徐雅鑫付楠孟小峰...
    624-637页
    查看更多>>摘要：基于本地差分隐私的用户数据收集与分析算法已延伸到了键-值数据类型.然而,该类数据值域大小与稀疏性以及本地扰动机制直接制约着收集与分析精度.针对现有机制难以有效应对该类数据收集的不足,提出了一种基于直方图技术的有效收集与分析算法HISKV(histogram-based key-value data collection),该算法首先结合用户分组策略寻找最优截断长度,利用最优截断-抽样技术处理值域过大与稀疏性问题,然后结合截断结果随机抽取单个键-值对进行离散化处理.针对离散化结果,设计一种高效的本地扰动机制LRR KV(local random response for key-value data),该机制结合具体的键分配不同的本地扰动概率.每个用户利用LRR_KV机制扰动离散化的键-值对之后发送给收集者,收集者结合用户的报告值对每个键的频率及其值所对应的均值进行估计.理论分析了HISKV算法的无偏性、所产生的方差以及最大偏差,并与现有的键-值收集算法在真实与合成的数据集上进行比较,实验结果表明HISKV算法优于同类算法.

    本地差分隐私随机应答机制键-值数据频率估计均值估计

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    一种融合程序员和神经网络的自动化程序生成方法

    周鹏武延军赵琛
    638-650页
    查看更多>>摘要：程序生成是人工智能的核心研究问题之一,当前输入-输出样例驱动的神经网络模型是非常流行的研究方法.面临的主要挑战是泛化能力差、生成程序准确率保证、难以处理复杂程序结构(如分支、循环、递归等),主要原因是模型的输入信息单一(输入-输出对)和完全依赖神经网络.显然单一地通过输入输出样例倒推程序行为存在歧义性,而神经网络的记忆容量很难满足常规程序的变量存储需求.提出一种人工与神经网络生成相协作的编程模型,融合神经网络和程序员各自的优势,其中程序员用高级编程语法编写程序框架,神经网络自动学习生成程序局部的琐碎细节,从而促进自动化程序生成方法更好地应对实际应用挑战.实验表明,研究方法是有效的,跟同类代表性研究方法相比表现出更好的学习性能.

    智能软件程序生成软件工程可微分编程语言人工智能

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    基于多标签的内核配置图及其应用

    侯朋朋张珩武延军于佳耕...
    651-667页
    查看更多>>摘要：Linux内核提供了灵活的内核配置项机制,便于针对不同的应用场景进行个性化定制.但内核配置项的数量巨大且增长快速,配置项的默认值在不同内核版本中经常改变,即使专业的内核团队设置配置项也面临很多挑战.针对上述问题,提出基于多标签的内核配置图,该图包含内核配置项间的依赖关系、功能标签、性能标签、安全标签和配置项使能率.此外,该图提供了可视化功能,更加直观、高效、人性化.该内核配置图在内核配置项异常值检测、内核启动优化、内核裁剪、内核安全增强、内核性能优化、内核配置项智能问答等场景均可应用.且将内核配置图应用到检索场景,实现了面向内核配置项的检索框架KCIR(kernel config information retrieval),该框架基于内核配置图对查询语句和内核配置项描述文本进行了扩展,实验评估表明KCIR和传统检索框架相比,检索效果有显著提升,验证了内核配置图在实际应用中的有效性和实用性.

    内核配置项多标签Linux内核信息检索可视化

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    面向理想性能空间的跨架构编译分析方法

    赖庆宽吕方贺春林何先波...
    668-680页
    查看更多>>摘要：编译器性能是计算机系统架构充分发挥优势的体现,编译器优化受机器平台与编译器特征的影响.编译器分析是在目标编译器与多参照编译器、目标平台与多参照平台之间进行的,即编译器与平台的组合是分析的基础.只有在多组合情况下才能为目标编译器优化提供最大可能的性能提升空间和详细的优化方案,但增加编译器与平台的组合往往会增加无法计量的分析工作量.为此,提出了一种基于峰值架构的面向跨平台跨编译器分析方法.基于峰值架构集为目标编译器构建理想性能空间,结合细粒度优势优化定位技术为目标编译器提供优势优化选项和优化方向,并实现编译器优化.最后通过实验验证了该分析技术的实用性与普适性,并为Intel平台上的目标编译器gcc提供了优化方向.

    编译器优化峰值架构理想性能空间优势优化选项优化方向

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