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LSDMA: Levelized security driven deadline constrained multiple workflow allocation model in cloud computing
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AI
DOI：10.1016/j.future.2025.107941.png)
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摘要
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安全性和截止时间敏感性在许多云计算应用中发挥着关键作用，需要高水平的安全保障以确保跨平台数据传输中的机密性、完整性和认证。因此，我们设计了一种分层安全驱动的截止时间约束多工作流分配（LSDMA）模型，以优化满足工作流任务的机密性需求和截止时间约束的风险概率。为确保云平台的安全性，采用了三层安全服务，即认证、完整性和机密性。然而，现有的安全工作流分配文献中很少有模型能同时处理多工作流的安全和截止时间要求。这为该领域的发展留下了空间。此外，通过分层分配、将最佳匹配的后继任务插入空闲间隙，并在执行期间采用层间并行通信机制来减少整体通信开销，工作流的完成时间也得到了改进。针对安全工作流分配器，设计了并在MATLAB中实现了原型模拟器，以与该领域中的竞争模型进行性能评估。详尽的模拟结果表明，在随机工作流和真实工作流中，LSDMA模型在所考虑的服务质量（QoS）参数方面优于现有先进模型。实验结果表明，LSDMA在风险概率方面超越了SDS、LBSIR、SAHEFT、SODA和HEFT，当随机工作流批次、Montage、CyberShake和LIGO工作流变化时，分别实现了21%–73%、15%–74%、12%–72%和14%–73%的改进。
Keyword:
security
deadline constraints
workflow allocation
cloud computing
risk probability
