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面向物联网移动终端设备的用户轨迹异常检测研究被引量：3: 2020年; 为了有效地从物联网移动设备的数字信息中挖掘出用户在日常行为的轨迹异常,针对现有用户异常轨迹检测算法效率低的问题,提出了一种双层聚类的用户轨迹异常检测方法。考虑到移动终端设备中的轨迹信息数据量大、分布不均匀等特点,该方法在特定的空间距离与时间间隔下提取出停留点集合,并对这些点进行层次聚类,根据结果划分出停留区域,进而发现其中的异常停留区域。最后,对停留区域之间发生的运动轨迹段进行二次层次聚类,发现异常轨迹段。实验结果表明,该方法在发现异常轨迹时,相较于传统算法,既全面地检测出异常轨迹,又加快了异常检测的速度。; 李健付雄王俊昌

基于无锁数据结构的FIFO队列算法被引量：8: 2018年; 现代商用多核处理器缺少硬件支持的处理核间通信机制,多个处理核间必须通过加锁保护的共享内存传递数据。为此,设计一种基于软件的无锁队列作为核间通信机制,通过无锁数据结构提高软件队列的性能。当数据到达速率较低时,队列自适应地减小队列长度,从而占用较小的内存空间,进而更好地利用处理器高速缓存;当数据到达速率较高时,队列自适应地增加队列长度,以避免数据丢失。实验结果表明,在数据到达速率变化较大的实际应用场景中,该队列较FastForward、MCRingBuffer和B-Queue队列具有更高的数据处理性能。; 王俊昌王振付雄; 关键词：多核处理自适应调整

并行计算机系统中的计数算法研究被引量：3: 2017年; 计数算法是计算机程序设计中的基础算法。然而,传统计数算法在新兴的多核并行计算机系统中存在计数效率低下以及计数不准确的问题。文中首先对这些问题进行深入量化分析,之后提出了一种适用于并行计算机系统的确定性高速计数算法。该算法采用对计数器数据先进行快照再进行统计计数的方法,有效避免了计数算法中读者线程与写者线程之间的相互干扰,保证了计数数据的准确性;同时,通过采用无锁链表队列存储计数数据快照,实现了并发读取情况下的无阻塞计数统计,保证了计数算法的效率。实验论证和性能分析结果表明:在新一代的多核并行计算机中,本计数算法计数效率高且计数准确,综合性能优于现有算法。; 王俊昌王俊昌李涛; 关键词：计数算法

基于eBPF与LSTM的DDoS攻击检测系统: 2023年; 针对网络异常流量检测中的DDoS攻击检测,以往的基于深度学习的解决方案都是在脱离系统实体的数据集上构建模型和优化参数,提出并实现一种使用Linux内核观测技术eBPF(extended Berkeley Packet Filter)与深度学习技术结合的基于网络流量特征分析的网络异常流量检测系统。系统采用eBPF直接从Linux内核网络栈最底层高效地采集网络流量特征数据,然后使用基于长短记忆网络LSTM(Long Short Term Memory)构建的深度学习系统检测网络异常流量。在具体实现中,系统首先通过Linux内核网络栈最底层XDP(eXpress Data Path)中的eBPF程序挂载点采集网络流量特征数据。之后,使用LSTM构建神经网络模型和预测分类。将系统应用于一个仿真实验网络环境得出的实验结果表明,系统的识别精确度达到97.9%,同时,在使用该系统的情况下,网络中的TCP与UDP通信的吞吐率仅平均下降8.53%。结果表明:系统对网络通信影响较低,同时也实现了较好的检测效果,具有可用性,为网络异常流量检测提供了一种新的解决方法。; 昌武洋付雄王俊昌; 关键词：攻击检测

基于界面相似度的Android仿冒应用检测研究: 2023年; 随着Android系统的发展,仿冒应用在Android平台出现并逐渐活跃。混淆等技术的普及使得仿冒应用难以被传统的检测方法检测。为了有效抵抗加固技术,提出了一种基于界面相似度的Android仿冒应用检测方法InfSimiDetec。首先通过自动化测试工具提取运行界面的布局信息,接着基于布局信息获取界面结构特征,然后筛选出结构特征相似的界面进行界面相似度计算,最后基于相似界面的比率进行应用相似度计算。使用含有多种类型仿冒应用程序的数据集进行实验并将所提方法与传统的检测方法进行比较,结果表明该方法的准确率为94.11%,召回率为96.12%,与传统检测方法相比表现出更优越的性能。; 付雄聂晓晗王俊昌; 关键词：ANDROID 特征提取

可穿戴计算中基于步频分布的身份识别研究被引量：1: 2020年; 针对目前可穿戴计算领域中运用生物识别技术进行身份识别产生的低效、设备能耗大的问题,提出步频分布的新型步态特征,并利用步频分布特征提出基于相对熵的身份识别算法。利用加速度传感器对步态数据进行采集,建立步频分布的特征模型,利用相对熵判别用户身份。实验结果表明,该算法的识别准确率达到86%以上,有效降低了设备能耗,提高了实际应用价值。; 王彬付雄王俊昌; 关键词：可穿戴计算身份识别相对熵加速度传感器

面向能耗优化和负载均衡的边缘服务器放置研究: 2023年; 当前传统的云计算模式已经无法满足用户在低延时场景下的需求,于是移动边缘计算应运而生。为使放置于同一区域内的边缘服务器能够拥有更低的总能耗和均衡的工作负载,提出面向能耗优化和负载均衡的蚁群优化放置算法ACO-ELP(Ant Colony Optimization Energy-consumption Load-balancing Placement)。首先通过构建功耗模型和负载均衡模型,对问题进行定义并将实际参数与算法变量进行对应匹配。在迭代过程中对蚁群算法进行优化,通过动态控制信息素的挥发和留存速率加快算法的迭代速度,同时控制信息素的最大最小值,以确保算法可以尽可能搜索全局最优解,不会陷入局部最优。最后利用上海地区的电信基站数据对算法进行了仿真评估,结果表明与基础放置算法相比,所提算法在减少服务器数量和能耗的同时显著降低了负载偏差值。; 付雄房磊王俊昌; 关键词：蚁群算法能耗优化负载均衡

基于智能放置策略的Cuckoo哈希表被引量：1: 2020年; 由于查询时间复杂度为O(1),Cuckoo哈希表在大数据、云计算等领域得到了广泛应用。然而,现有Cuckoo哈希表的写入操作在遇到写冲突时普遍采用随机替换策略来替换已有表项。一方面,写入操作容易出现高迟插入和无限循环,尤其是当哈希表负载率较高时,甚至有重构整个哈希表的风险;另一方面,由于现有随机替换策略将数据项尽量散布在哈希表的各个桶中,哈希表项间缺乏良好的空间局部性,降低了数据正向查询的效率。为解决以上问题,提出了一种基于智能放置策略的Cuckoo哈希表。具体地,为提升写入操作的效率,提出了一种基于负载均衡的Cuckoo哈希表(Load-Balance Cuckoo Hash Table,LBCHT),实时限制每个桶的负载,并使用广度优先搜索寻找最佳Cuckoo路径,实验结果表明LBCHT能有效减少高负载率下写入操作可能出现的长尾效应;为提升查询操作的效率,提出了一种充分利用局部性原理的Cuckoo哈希表(Locality Principle Cuckoo Hash Table,LPCHT),通过充分发掘哈希表项间的空间局部性,来有效减小查询操作引起的CPU高速缓存缺失率,提高正向查询的效率。实验结果证明,在高负载率的压力测试环境中,与libcuckoo相比,LBCHT的写入效率提升了50%,LPCHT的正向查询效率提升了7%。; 金琪王俊昌付雄; 关键词：负载均衡广度优先搜索长尾效应

数据挖掘等进阶课程在本科高年级的教学方法被引量：3: 2017年; 在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例,本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术,对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法,基于本科高年级学生的实际情况,以及进阶课程的知识体系特点,提出有针对性的教学方法参考,从而提高进阶课程的教学效果。; 刘峥王俊昌; 关键词：数据挖掘教学方法研究

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王俊昌

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