于炯
- 作品数：242 被引量：986H指数：15
- 供职机构：新疆大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金新疆维吾尔自治区自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信农业科学更多>>
- 基于特征融合卷积神经网络的端到端加密流量分类被引量：16
- 2021年
- 针对现有人工神经网络方法在网络加密流量分类应用中结构复杂且计算量大的问题,首次提出了一种基于特征融合的轻量级网络模型Inception-CNN,用于端到端加密流量的分类,在显著提高分类结果准确性的同时,大大降低了网络计算复杂度。利用Inception模块1×1卷积进行降维,减少了计算参数;从不同的感受野中做到不同级别上的特征提取,将多种不同尺寸滤波器卷积的特征进行融合,从而在原始数据中提取到更加丰富的特征自动学习原始输入和预期输出之间的非线性关系;利用池化操作没有参数的特性,防止产生过拟合。选择使用国际公开ISCX VPN-nonVPN数据集作为实验数据,采用softmax作为分类器,实现了对加密流量的准确分类。实验结果表明,该模型分类准确率达到97.3%、精确率达到97.2%、召回率达到97.7%、F1-score达到97.5%,并且对不同类别的加密流量识别效果也更加均衡。
- 薛文龙于炯郭志琦李梓杨
- 关键词：人工神经网络INCEPTION端对端
- 基于P2P网络的Web服务发布模型研究
- 为了突显P2P和Web服务的优势,基于JXTA平台的核心协议和Web服务的体系架构,建立了P2P网络中的Web服务发布模型,该模型通过利用管道、通告等JXTA协议机制实现了Web服务的SOAP消息的打包,完成了P2P网络...
- 钱育蓉于炯王卫源李建龙张振宇
- 关键词：JXTA协议WEB服务对等点
- 文献传递
- 计算网格调度系统的探讨
- 2007年
- 本文介绍了网格的概念,详细阐述了计算网格调度系统的分类和性能指标,最后介绍了相关研究工作。
- 申梅梅古丽拉.阿东别克于炯
- 关键词：网格计算网格调度系统性能指标
- 基于Flink的任务调度策略被引量：6
- 2020年
- 针对大数据流式计算平台拓扑中因各关键节点上任务间不同类型的通信方式导致的通信开销较大问题,提出一种Flink环境下的任务调度策略。通过各任务间数据流大小确定拓扑边权重,将有向无环图转化为拓扑关键路径模型,在保证关键路径上节点负载差异较小的同时,最小化关键任务的节点间通信开销。实验结果表明,该算法与Flink平台现有的任务调度策略相比,在WordCount和TwitterSentiment作业执行过程中计算平均时延降低了13.09%,有效提升了系统性能。
- 何贞贞于炯李梓杨国冰磊
- 关键词：通信开销任务调度
- 基于纹理指纹与活动向量空间的Android恶意代码检测被引量：6
- 2018年
- 为了进一步提高恶意代码识别的准确率和自动化程度,提出一种基于深度学习的Android恶意代码分析与检测方法。首先,提出恶意代码纹理指纹体现恶意代码二进制文件块内容相似性,选取33类恶意代码活动向量空间来反映恶意代码的潜在动态活动。其次,为确保分类准确率的提高,融合上述特征,训练自编码器(AE)和Softmax分类器。通过对不同数据样本进行测试,利用栈式自编码(SAE)模型对Android恶意代码的分类平均准确率可达94.9%,比支持向量机(SVM)高出1.1个百分点。实验结果表明,所提出的方法能够有效提高恶意代码识别精度。
- 罗世奇田生伟禹龙于炯孙华
- 关键词：恶意代码
- 并行计算框架Spark的自适应缓存管理策略被引量：18
- 2017年
- 并行计算框架Spark缺乏有效缓存选择机制,不能自动识别并缓存高重用度数据;缓存替换算法采用LRU,度量方法不够细致,影响任务的执行效率.本文提出一种Spark框架自适应缓存管理策略(Self-Adaptive Cache Management,SACM),包括缓存自动选择算法(Selection)、并行缓存清理算法(Parallel Cache Cleanup,PCC)和权重缓存替换算法(Lowest Weight Replacement,LWR).其中,缓存自动选择算法通过分析任务的DAG(Directed Acyclic Graph)结构,识别重用的RDD并自动缓存.并行缓存清理算法异步清理无价值的RDD,提高集群内存利用率.权重替换算法通过权重值判定替换目标,避免重新计算复杂RDD产生的任务延时,保障资源瓶颈下的计算效率.实验表明:我们的策略提高了Spark的任务执行效率,并使内存资源得到有效利用.
- 卞琛于炯英昌甜修位蓉
- 关键词：并行计算缓存管理策略SPARK
- 云计算下基于信任的防御系统模型被引量：26
- 2011年
- 由于云计算的动态性和开放性,云环境中频频出现恶意攻击行为,为了保障云计算的安全,结合可信云的思想,提出一个云计算下基于信任的防御系统模型。该模型通过实时监控获取用户的行为证据并加以规范;提出一种新的基于模糊层次分析法(FAHP)的用户行为信任评估方法,逐步确定各行为证据的权重,实现行为信任的科学量化评估;利用多种检测引擎对可疑文件进行全面检测和综合决策,为云中用户提供最大限度的安全防御。实验结果表明,该系统模型能有效消除不良用户的恶意攻击行为、降低病毒等给用户带来的损失,达到云端和客户端双向防御的目的。
- 周茜于炯
- 关键词：云安全信任模糊层次分析法
- 适应节能与异构环境的MapReduce数据布局策略被引量：2
- 2015年
- 大数据处理过程中产生的高能耗问题亟待解决,尤其是在数据量规模剧增的背景下。在对已有数据布局策略存在问题分析的基础上,分析了与基于存储区域划分的节能模式及与异构HDFS集群的不适应、数据块切分算法不灵活、存储节点选择的随机性等几个方面的问题,继而提出面向节能的MapReduce数据布局策略。首先,新策略适应将集群划分为不同存储区域(Active-Zone与Sleep-Zone)的节能模式;其次,新策略对传统的数据块数计算方法进行了改进,提出作业截止时间约束下的最小任务数计算方法确定数据块数量;最后,新的存储策略增加了对异构集群环境的适应能力,并能根据不同的作业类型进行存储节点的选择。实验结果表明:新的数据布局策略能够适应异构集群环境,达到减小MapReduce作业能耗的目的。
- 廖彬张陶于炯刘继钟磊刘炎
- 关键词：MAPREDUCE异构环境
- 图神经网络节点分类任务基准测试及分析
- 2024年
- 图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神经网络模型实验对比阶段普遍存在的数据集类型单一、样本量不足、数据集切分不规范、对比模型规模及范围有限、评价指标单一、缺乏模型训练耗时对比等问题。为此,文中选取了包括cora,citeseer,pubmed,deezer等在内的来自不同领域(引文网络、社交网络及协作网络等)的共计20种数据集,以准确率、精确率、召回率、F-score值及模型训练耗时为多维评价指标,在FastGCN,PPNP,ChebyNet,DAGNN等17种主流图神经网络模型上,进行了全面且公平的节点分类任务基准测评,进而为真实业务场景下的模型选择提供了决策参考。通过基准测试实验发现,一方面,影响模型训练速度的因素排名依次是节点属性维度、图节点规模及图边的规模;另一方面,并不存在赢者通吃的模型,即不存在在所有数据集下全都表现优异的模型,特别是在公平的基准测试配置环境下,结构简洁的模型反而比复杂的GNN模型有着更好的性能表现。
- 张陶张陶于炯于炯李敏
- 基于P2P网络的Web服务发布模型研究
- 2009年
- 为了突显P2P和Web服务的优势,基于JXTA平台的核心协议和Web服务的体系架构,建立了P2P网络中的Web服务发布模型,该模型通过利用管道、通告等JXTA协议机制实现了Web服务的SOAP消息的打包,完成了P2P网络中的Web服务的发布和请求及其协同工作.本模型通过JXTA协议的二次开发实现了将Web服务发布到P2P网络中的各对等点上,在一定程度上实现了P2P和Web的融合.
- 钱育蓉于炯王卫源李建龙张振宇
- 关键词：JXTA协议WEB服务对等点
