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云存储环境下一种基于身份的公开审计协议安全性分析 Comment
Li-bing WU, Jing WANG, De-biao HE, Muhammad-Khurram KHAN
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第12期 页码 1972-1977 doi: 10.1631/FITEE.1601530
关键词： 云数据；公开审计；数据完整性；数据隐私
智能电网状态估计中用于提高数据完整性的超分辨率感知技术 Article
梁高琪, 刘国龙, 赵俊华, 刘艳丽, 顾津锦, 孙广中, 董朝阳
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第7期 页码 789-800 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.006
面向数据权利、数据定价和隐私计算的数据驱动学习 Review
徐基珉, 洪暖欣, 许哲宁, 赵洲, 吴超, 况琨, 王嘉平, 朱明杰, 周靖人, 任奎, 杨小虎, 卢策吾, 裴健, 沈向洋
《工程（英文）》 2023年 第25卷 第6期 页码 66-76 doi: 10.1016/j.eng.2022.12.008
近年来，数据已成为数字经济中最重要的生产要素之一。与传统生产要素不同，数据的数字化性质使其难以合同和交易。因此，建立一个高效和标准的数据交易市场体系将有利于降低成本，提高行业各方的生产力。尽管许多研究致力于数据法规和其他数据交易问题，如隐私和定价，但很少有工作对机器学习和数据科学领域的这些研究进行全面回顾。为了提供对这个主题的完整和最新的理解，本文涵盖了数据交易过程中的三个关键问题：数据权利、数据定价和隐私计算。通过厘清这些主题之间的关系，本文提供了一个数据生态系统的全貌，其中数据由个人、研究机构和政府等数据主体生成，而数据处理者出于创新或运营目的获取数据，并通过适当的定价机制根据数据主体各自的所有权分配收益。为了使人工智能（AI）能够长期有益于人类社会的发展，人工智能算法需要通过数据保护法规（即隐私保护法规）进行评估，以帮助构建日常生活中值得信赖的人工智能系统。
大数据存储技术综述 Review
Aisha SIDDIQA, Ahmad KARIM, Abdullah GANI
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第8期 页码 1040-1070 doi: 10.1631/FITEE.1500441
杨学军,戴华东,夏军
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第5期 页码 44-52
数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展，讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。针对现有局部性度量模型存在的不足，提出了一种增强的可用于层次式并行计算机体系结构的局部性度量模型。在静态和动态局部性优化技术方面，分别探讨了基于投影分层的数据变换框架和基于瞬时访问信息的动态页迁移策略，并展开了系列相关的讨论。另外，针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题——存储一致性问题，进行了深入的研究，提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。
SA-RSR：一种适用于异或类纠删码分布式存储系统的数据读取最优恢复方法 Research Articles
张兴军1,梁宁静1,刘云飞1,张长江1,李洋2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第6期 页码 858-875 doi: 10.1631/FITEE.2100242
冗余策略经常被用于分布式存储系统，以保证数据的可靠性与可用性。纠删码是一种代表性的冗余策略，具有低存储开销优势，这种优势促进了它在分布式存储系统中的应用。采用异或类纠删码机制的存储系统，如果发生单节点故障，便会进行数据恢复，该过程需要从幸存节点中下载数据，然后恢复故障节点中的数据。然而，数据恢复过程中的数据传输通常需要相当长时间。目前研究主要集中在通过减少数据恢复过程所需数据量，减少数据传输所需时间，但存在复杂度高和局部最优解等问题。本文提出一种随机搜索恢复算法，SA-RSR，该算法能加速异或类纠删码单节点故障恢复。SA-RSR利用模拟退火技术寻找读取和传输最少数据量的最优恢复机制，且该搜索过程可在多项式时间内完成。最后，为验证该方法的有效性，使用多种异或类纠删码进行仿真验证，并在真实存储系统Ceph中验证。实验结果表明，与传统恢复方法相比，SA-RSR减少了30%的数据读取与传输量，提高了20.36%的数据恢复性能。
贾焰,方滨兴,汪祥,王永恒,安静斌,李爱平,周斌
《中国工程科学》 2019年 第21卷 第6期 页码 114-119 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.10.001
大数据的分布式机器学习的策略与原则 Review
Eric P. Xing,Qirong Ho,Pengtao Xie,Dai Wei
《工程（英文）》 2016年 第2卷 第2期 页码 179-195 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.008
大数据的发展已经引领了对能够学习包含数百万至数十亿参数的复杂模型的机器学习系统的新需求，以保证足够的能力来消化海量的数据集，提供强大的预测分析（如高维潜特征、中介表示和决策功能）。为了在这样的尺度上，在成百上千台的分布式机器集群中运行机器学习算法，关键往往是要投入显著的工程性的努力——有人可能会问，这样的工程是否还属于机器学习的研究领域？通过揭示机器学习程序所独有的，而非常见于传统计算机程序中的基础性的统计和算法上的特点，并通过剖析成功案例，以揭示我们如何利用这些原则来同时设计和开发高性能的分布式机器学习软件以及通用的机器学习框架，我们为机器学习的研究人员和从业者提供了进一步塑造并扩大机器学习与系统之间的领域的机会
一种基于Chaum-Pedersen协议的欺骗可检测云存储数据共享协议 Research Papers
Xin WANG, Bo YANG, Zhe XIA, Hong-xia HOU
《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第6期 页码 787-800 doi: 10.1631/FITEE.1800066
李美娟,陈国宏
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第6期 页码 88-94
叙述了数据包络分析法（DEA）的思想、模型和应用步骤，总结了近20多年来DEA方法的发展、主要应用领域——DEA方法的主要研究成果，并对该领域的进一步研究提出了一些想法和展望
关键词： 数据包络分析法（DEA） 决策单元 相对有效性 研究趋势
杨炳儒,唐菁
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第1期 页码 56-61
大数据研究在意大利的远景 Perspective
Bergamaschi Sonia,Carlini Emanuele,Ceci Michelangelo,Furletti Barbara,Giannotti Fosca,Malerba Donato,Mezzanzanica Mario,Monreale Anna,Pasi Gabriella,Pedreschi Dino,Perego Raffele,Ruggieri Salvatore
《工程（英文）》 2016年 第2卷 第2期 页码 163-170 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.011
这篇文章的目的在于综述在大数据背景下一些意大利大学正在从事的研究项目。本文不求面面俱到，目的是提供从意大利不同领域收集到的有关大数据管理方面的问题的实际解决方案。
MULKASE：一种针对多个所有者数据的新型密钥聚合可搜索加密方法 Regular Papers
Mukti PADHYA, Devesh C. JINWALA
《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第12期 页码 1717-1748 doi: 10.1631/FITEE.1800192
下一代无线网络中基于区块链的透明数据管理 Article
沈学民, 刘栋骁, 黄橙, 薛靓, 尹涵, 庄卫华, Rob Sun, Bidi Ying
《工程（英文）》 2022年 第8卷 第1期 页码 74-85 doi: 10.1016/j.eng.2021.10.002
未来第六代无线网络（6G）需要依赖丰富的数据实现网络智能化和自动化。在这种情况下，考虑到数据的异构性和动态性，基于区块链的去中心化的数据管理（DM）被认为是实现跨网络域的透明数据操作的潜在解决方案之一。然而，在6G网络中，不断增加的数据量和严格的数据隐私保护需求为平衡基于区块链的去中心化数据管理的透明、效率以及隐私需求带来巨大的技术挑战。本文中，首先，我们探索区块链的共识协议和可扩展机制，并讨论区块链构架下如何管理利益相关者的角色；其次，我们探讨针对数据管理利益相关者的认证与授权需求；再次，我们归类数据管理的隐私需求，并研究基于区块链的协同数据处
理机制；随后，我们从上述三个方面探讨面向6G的基于区块链数据管理的研究问题和潜在解决方案；最后，我们对本文进行总结并讨论未来的研究方向。
郭建宁,陆书宁,赵祥
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第6期 页码 70-75
文章分析了国外对地观测数据处理中心的发展趋势，指出了我国对地观测数据管理中存在的问题与差距，提出了我国对地观测数据中心的建设方案：建立数据处理中心并提供深层次服务；建立数据共享机制，促进数据共享与服务；资源优化与整合。为了促进陆地观测数据共享与应用，必须建立国家陆地观测数据中心，建立的数据中心包括数据处理、归档、分发与服务。国家对地观测数据中心必将改善对地观测数据共享与应用，满足对地观测数据的需求。
标题 作者 时间 类型 操作
大数据研究在意大利的远景
Bergamaschi Sonia,Carlini Emanuele,Ceci Michelangelo,Furletti Barbara,Giannotti Fosca,Malerba Donato,Mezzanzanica Mario,Monreale Anna,Pasi Gabriella,Pedreschi Dino,Perego Raffele,Ruggieri Salvatore
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
