【摘 要】
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针对当前很多改进的Map Reduce调度算法都未将计算节点安全性考虑在内的问题,通过分析云计算任务调度机制,基于Vague模糊集的理论知识,将模糊决策理论引入到云计算安全调度应
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,义乌工商职业技术学院
【基金项目】
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2016年度浙江省教育厅高等学校访问学者专业发展项目(FX2016118)
论文部分内容阅读
针对当前很多改进的Map Reduce调度算法都未将计算节点安全性考虑在内的问题,通过分析云计算任务调度机制,基于Vague模糊集的理论知识,将模糊决策理论引入到云计算安全调度应用中,提出一种基于模糊决策的云计算安全模型。其基本思想是对云资源进行筛选评判,同时考察多个节点的资源,动态接受可信度高的资源池,拒绝可信度低的资源池。通过模糊评判选择安全的节点,同时结合云计算的调度运算,从而达到资源的最佳利用率,同时兼顾云计算的安全问题,使得分布在云上的资源能满足日益增长的安全需要。并在此基础上进行算法实现与实验分析,实验证明新安全模型对"危险"云进行识别,该模型满足云计算的安全性、高效性,加强了云计算的安全环境。
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