云环境下基于MapReduce的可验证计算技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.1.1 云计算 | 第12-14页 |
| 1.1.2 云环境中的安全威胁 | 第14-15页 |
| 1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 主要贡献及内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 预备知识 | 第20-30页 |
| 2.1 MapReduce计算框架 | 第20-25页 |
| 2.1.1 MapReduce概述 | 第20页 |
| 2.1.2 MapReduce设计模型 | 第20-22页 |
| 2.1.3 MapReduce容错机制和技术特征 | 第22-25页 |
| 2.2 基于图的最大团搜索算法 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于MapReduce的可验证计算方案 | 第30-46页 |
| 3.1 系统模型 | 第30-32页 |
| 3.1.1 系统假设 | 第31页 |
| 3.1.2 攻击模型 | 第31-32页 |
| 3.2 方案构造 | 第32-38页 |
| 3.2.1 方案概述 | 第32页 |
| 3.2.2 恶意工作节点检测算法 | 第32-36页 |
| 3.2.3 工作节点选取算法 | 第36-38页 |
| 3.3 理论分析 | 第38-44页 |
| 3.3.1 随机选取法 | 第39-41页 |
| 3.3.2 可信值选取法 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 方案仿真与分析 | 第46-56页 |
| 4.1 性能评估 | 第46-50页 |
| 4.1.1 恶意工作节点检测率 | 第46-48页 |
| 4.1.2 结果正确率 | 第48-49页 |
| 4.1.3 任务开销 | 第49-50页 |
| 4.2 与相关方案的比较与分析 | 第50-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
