计算机应用

作者：宫明旭, 张伟, 冯温迪, 沐华平

单位：1.北京信息科技大学 计算机学院，北京 102206；2.北京未来区块链与隐私计算高精尖中心（北京信息科技大学），北京 102206；3.国家经济安全预警工程北京实验室（北京信息科技大学），北京 102206；4.网络与交换技术全国重点实验室（北京邮电大学），北京 100876；5.海南离岸数据研究院，海南 文昌 571399

关键词：云安全,密码服务,任务调度,异构计算资源,低时延,启发式算法

基金：国家自然科学基金资助项目(62402049);国家重点研发计划项目(2022YFC3320903);北京市教委计划项目(KM202311232005);网络与交换技术国家重点实验室（北京邮电大学）开放课题(SKLNST-2023-1-01);北京未来区块链与隐私计算高精尖中心-国家经济安全预警工程北京实验室项目

针对密码云中密码服务的种类多样性和密码任务之间的复杂依赖关系易导致异构密码引擎间频繁通信从而产生较大通信时延的问题，构建面向密码云数据依赖类型密码服务的最优低时延任务映射数学模型，该模型以最小化服务的最大完成时间为目标。该问题已被证明属于非确定性多项式难（NP-hard）问题。因此，设计一种高效的启发式调度算法。首先，基于历史调度数据分析建立任务长度阈值机制，从而实现初始任务分配优化；其次，使用关键任务识别方法定位潜在时延瓶颈任务，并动态调整关键任务的调度顺序以降低对整体完成时间的影响；最后，采用任务传输-执行时间平衡策略进一步优化任务在异构引擎间的分布以降低任务的整体时延。实验结果表明，在小规模数据集上，该算法的密码服务完成时间与最优解的平均差距仅为8.67%，调度求解速度提升8.62倍；而在大规模数据集上的密码服务完成时间相较于随机和长任务优先方法分别缩短了84.67%和82.15%。

来源：2026年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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