摘要:在支持纠删码的分布式存储系统中, 最常用的编码是RS (Reed-Solomon)码. 对于一个RS(k, m)编码条带, 常见的配置是一个节点仅存储条带中的一个分片, 这导致在节点出现故障的情况下, 对其存储分片的恢复需要跨多个节点读取分片并重新编码生成恢复分片, 容易造成系统网络拥塞. 在需要恢复大量数据的场合, 系统在恢复期间会处于较长时间的脆弱期, 容错能力和吞吐量下降、读写时延升高时有发生. LRCRaft是一个基于LRC (local reconstruction code)的改进Raft共识协议, 通过在Raft中引入LRC码、动态日志增补、状态机删减和分片版本一致性等机制, 降低了Raft的读写时延, 缩短了节点故障恢复时间. 实验结果表明, 相较于Raft, LRCRaft在不同恢复模式中恢复一个单节点故障数据时, 恢复用时有着49.25%–74.97%的减少.

摘要:在软件定义广域网(SD-WAN)中, 链路故障会导致大量丢包, 严重时会引起部分网络瘫痪. 现有的流量工程方法通过在数据平面提前安装备份路径能够加快故障恢复过程, 但在资源受限的情况下难以适应各种网络故障情况, 从而使恢复后的网络性能下降. 为了保证网络在故障恢复之后的性能并减少备份资源的消耗, 本文提出一种基于拥塞及内存感知的主动式故障恢复方案(CAMA), 不仅能够将受影响数据流进行快速重定向, 还能实现负载均衡避免恢复后潜在的链路拥塞. 实验结果表明, 与已有方案相比, CAMA能有效利用备份资源, 在负载均衡上有较好的性能, 且仅需少量备份规则即可覆盖所有单链路故障情况.

摘要:针对现存的函数秘密分享方案在重构的过程中需要所有的参与者全部参与，不能灵活地适用于现实场景的问题，本文运用多项式技术构造了含有门限的函数秘密分享方案.按照函数秘密分享的安全模型证明了新构造的方案具有信息论意义下的安全性.此外本文分析了Yuan等学者提出的函数秘密分享方案，阐述了其方案不满足函数秘密分享方案安全性的原因.最后将本文构造的方案与现有的函数秘密分享方案进行了比较，发现其具有更高级别的安全性和更高的效率.

摘要:针对人体运动捕捉（Motion Capture，MOCAP）数据实际采集过程中，由于光线等因素影响而可能出现的同一帧中相邻标记点在时间域上连续缺失的情形，利用MOCAP数据中存在的潜在相关性和同一运动序列中人体骨骼长度不变特性，提出一种新的MOCAP数据失真恢复算法.该算法首先对MOCAP数据进行预处理，使变换后的数据表示的是相邻标记点的相对位置的变化，由此得到人体骨骼长度约束项，再利用稀疏表示和人体骨骼长度约束项进行字典训练，最后利用训练得到的字典对缺失的数据进行恢复.通过实验对比表明该算法在提高缺失点坐标恢复精度的同时，将骨骼长度恢复精度提高到10–4 cm，验证了算法的可行性和有效性.

摘要:随着数字图像处理技术的高速发展，图像恢复被广泛应用于医学领域、军事领域、公共防卫领域及农业气象领域.本文综合TVL1、ROF、STVL1（Squares TVL1）、SHI模型，提出了非凸非光滑关于脉冲噪声去除模型，并使用变量分离技术的ADMM算法对模型进行求解，通常情况下，基于梯度的方法不适合非光滑优化，半二次（half-quadratic）和重权最小二乘算法（IRLS）在零点不可微分情况下不能应用到非光滑函数上，Graduated NonConvexity （GNC） algorithms跟踪非光滑和非凸的最小值沿着一系列近似的非光滑能量函数的势能，需要考虑其计算时间.为了处理模型的非凸非光滑项，本文应用多阶凸松弛方法对模型的子问题进行求解，虽然该方法仅导致原始非凸问题的局部最优解，但该局部解是对初始凸松弛的全局解的改进.此外，因为每个阶段都是凸优化问题，所以该方法在计算上是高效的.利用遗传算法对模型参数进行选择，通过在不同图片及不同噪声上的大量实验表明，该模型的鲁棒性、运行时间和ISNR、PSNR都优于其他三个模型.并且该模型能够保持图像的局部信息具有更好的可视化质量.

摘要:随着网络存储技术的不断深入发展与广泛应用，存储多路径技术成为信息系统容灾与故障恢复方案中的核心技术之一.在现有存储多路径技术的基础上，提出了一种基于ALUA的多路径存储子系统总体框架，并重点在逻辑卷控制器属主管理、ALUA属性与路径选择策略配置和I/O重定向等模块进行了创新性的设计与实现.经过应用测试，该系统很好地解决了存储系统的路径故障迁移和故障恢复问题，并智能地实现了路径间I/O的负载均衡，极大地提高了性能和可靠性.

摘要:通过充分利用入侵检测各类产品的安全防护特点，本文设计了一种策略分流的入侵防御及恢复系统架构.采用双NIDS系统作为前端检测模块，通过策略分流，使得双NIDS系统全面覆盖入侵检测的各个协议层，充分发挥两种NIDS系统的检测优势，实现高效的入侵检测.并结合HIDS的主机日志防护机制及关键内容恢复机制，在即便出现入侵破坏数据的情况下，仍可保证系统的关键部位安全.

摘要:为了解决大规模云存储系统中管理节点发生故障导致存储服务不可用的问题，建立了管理节点故障影响分析模型，提出了一种基于消息的管理节点动态自我恢复算法FRA-M.该算法通过基于负载均衡的元数据备份更新控制方法完成多个管理节点之间相互协作、透明接管和故障自我恢复.测试结果表明，FRA-M算法能够使得管理节点发生故障时自动进行切换，并且能够合理地分配资源达到良好的负载均衡状态.通过控制TCP超时时限、故障检测周期以及故障检测超时，能够使得FRA-M算法的性能保持在相对稳定的区间，随失效时刻的适应性也比较强.当管理节点发生故障时，FRA-M能够较好地保证存储服务可用性、数据可用性和数据可靠性.

摘要:人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个研究热点，有着十分广泛的应用前景.人脸识别任务在训练样本和测试样本同时包含噪声的情况下存在识别精度不高的问题，为此本文提出一个新的判别低秩字典学习和低秩稀疏表示算法（Discriminative Low-Rank Dictionary Learning for Low-Rank Sparse Representation，DLRD_LRSR）.本文方法在模型中约束每个子字典和稀疏表示低秩避免噪声干扰，并引入了判别重构误差项增强系数的判别性.为验证算法的有效性，本文在3个公开人脸数据集上进行了实验评估，结果表明与现有字典学习算法相比，本文算法能够更好的解决训练样本和测试样本同时存在噪声的人脸识别问题.

摘要:电力领域不断累积大量的数据资源,包含相关标准规范、技术文档、管理文档、故障解决记录等等,如何对这些文档进行快速查询和智能搜索,对于电网调度与故障恢复具有重要价值.传统的电力领域搜索系统都是基于关键词来实现,存在查准率和召回率低的问题,无法理解业务语言,无法支持语义推理.本文设计实现一种基于知识图谱的电力领域语义搜索系统的构建方法,通过智能领域分词技术对非结构化数据进行语义知识提取,组织并存储为知识图谱,基于知识图谱来实现支持推理的语义搜索.介绍了领域语义搜索系统构建流程,并进行平台实现,实验表明该方法查准率和召回率均有较大提升.