摘要：Android现有的恶意代码检测机制主要是针对bytecode层代码,这意味着嵌入Native层的恶意代码不能被检测,最新研究表明86%的热门Android应用都包含Native层代码。为了解决该问题,本文提出一种基于Native层的Android恶意代码检测机制,将smali代码和so文件转换为汇编代码,生成控制流图并对其进行优化,通过子图同构方法与恶意软件库进行对比,计算相似度值,并且与给定阈值进行比较,以此来判断待测软件是否包含恶意代码。实验结果表明,跟其他方法相比,该方法可以检测出Native层恶意代码而且具有较高的正确率和检测率。

摘要：基于光盘库的Hadoop分布式文件系统(HDFS光盘库)在单位存储成本、数据安全性、使用寿命等方面非常符合当前大数据存储要求,但是HDFS不适合存储大量小文件和实时数据读取。为了使HDFS光盘库能更好地运用到更多大数据存储场景,本文提出一种更加适合大数据存储的磁光虚拟存储系统(MOVS,Magneto-optical Virtual Storage System)。系统在HDFS光盘库与用户之间加入磁盘缓存,并在磁盘缓存内通过文件标签分类、虚拟存储、小文件合并等技术将磁盘缓存内小文件合并为适合HDFS光盘库存储的大文件,提高系统的数据传输速度。系统还使用了文件预取、缓存替换等文件调度算法对磁盘缓存内文件进行动态更新,减少用户访问HDFS光盘库次数。实验结果表明,MOVS相对HDFS光盘库在响应时间和数据传输速度方面得到很大改善。

摘要：传统的Linux内核协议栈已不能满足大规模数据处理系统对网络传输越来越高的性能要求。现有很多研究是将原来在内核态实现的协议和接口移到用户态去实现,但针对内核态优化的研究比较少。在研究分析Linux内核态文件发送接口sendfile()处理流程和管理机制的基础上,本文提出一种内核态文件发送优化方法,采用自动负载均衡的定长内存池管理、CPU亲和性等技术,对内核态文件发送接口进行优化改造。解决了系统在高负载情况下内存碎片、内存耗尽及CPU抖动的问题,有效提升了数据传输性能。实验结果表明,在高并发、高吞吐场景下,采用本文优化方法后,系统运行更稳定,内核态CPU占有率下降50%。

摘要：从计量风格学的角度来对小说文本进行比较研究。目前对小说文本的研究以定性为主,很少有定量的;以主观分析的居多,客观实证分析的较少。采集涉及网络小说和经典小说的225部小说作品,分成3个作品集,分别对应“优秀”、“良好”和“较差”的作品。对于每个作品,提取篇幅、词性、节奏、词汇量等方面的特征,基于这些特征,构造决策树、神经网络、贝叶斯等分类模型,由此来发现3个作品集之间的关键差异。研究发现,3个作品集在计量风格统计特征上有着较为明显的区别;对于不同的作品集,不同的特征具有不同的区分度。

摘要：为推进大数据技术在油田领域的快速融合和应用,提出一种覆盖大数据处理整个生命周期的多功能大数据处理平台。平台融合各类大数据分析框架和机器学习框架,设计面向油田领域,能够支持实时和离线处理的数据挖掘功能。基于Docker容器封装各类计算框架和算法服务,并基于Kubernetes框架完成容器的编排与调度。在系统的架构方式上采用基于微服务的架构方式,将不同技术栈的应用独立分解为单个服务模块,以此来保证业务系统服务的可靠性、可扩展性。这使得企业数据分析人员能够专注于业务数据分析问题,而不必花费大量时间学习框架部署和其他大型数据挖掘技术细节。