大规模分布式系统实时可预测在线分析研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60873209
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    戚正伟
  • 依托单位：
    上海交通大学
  • 学科分类：
    F02.计算机科学
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

鉴于大规模分布式系统的复杂性，对其进行调试、测试和监控是一项重大的挑战。现有的基于有限路径的在线模型检测方法缺少实时概念；可预测分析方法中缺少与定量时间有关的依赖。本课题提出了分布式系统定量时间依赖模型，通过动态实时向量时钟算法给出系统的一致状态。根据时间依赖等偏序关系和可预测调度算法得到实时计算格，通过窗口尺寸调整、时间依赖和BDD技术优化其存储和遍历。建立实时有限路径时态逻辑RFLTL的形式化模型，采用RFLTL描述带定量时间约束的安全性和活性性质，并用重写逻辑描述RFLTL典范项代数和典范可达模型。通过二叉决策有限自动机BDFSM压缩RFLTL状态空间，并根据重写逻辑提供的商代数模型、等式抽象和代数模拟抽象，结合现有的偏序规约、SAT/SMT等优化算法，通过实时计算格的划分，在现有谓词检测基础上，提供一个高效的分布式实时可预测在线分析方法，更有效地检测系统错误和性能缺陷。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（1）
科研奖励数量（4）
会议论文数量（12）
专利数量（6）
SPAD: Software Protection Through Anti-Debugging Using Hardware-Assisted Virtualization
SPAD：使用硬件辅助虚拟化通过反调试来保护软件
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of Information Science and Engineering
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Qi, Zhengwei;Li, Bingyu;Lin, Qian;Yu, Miao;Xia, Mingyuan;Guan, Haibing
  • 通讯作者：
    Guan, Haibing
Static program analysis assisted dynamic taint tracking for software vulnerability discovery
静态程序分析辅助动态污点跟踪以发现软件漏洞
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Computers & Mathematics with Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang, Ruoyu;Huang, Shiqiu;Qi, Zhengwei;Guan, Haibing
  • 通讯作者：
    Guan, Haibing
Enhance Information Flow Tracking with Function Recognition
通过功能识别增强信息流跟踪
  • DOI：
    10.1007/978-3-642-23602-0_16
  • 发表时间：
    2010-11
  • 期刊：
    China Communications
  • 影响因子：
    4.1
  • 作者：
    Zhou Kan;戚正伟
  • 通讯作者：
    戚正伟

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  • 作者：
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其他文献

面向Android安全性的Smali混淆代码分析
  • DOI：
    10.16208/j.issn1000-7024.2016.02.009
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    计算机工程与设计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱泽策;童燊嗣;沈备军;戚正伟;张涛;赵敏
  • 通讯作者：
    赵敏
GPU内置传感器的功耗数据矫正方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    电子科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李君科;郭兵;沈艳;李德光;黄彦辉;戚正伟
  • 通讯作者：
    戚正伟

其他文献

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泛在操作系统异构硬件的资源抽象与融合管理
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相似国自然基金

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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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