78、云环境下的数据安全与任务调度技术研究

云环境下的数据安全与任务调度技术研究

1. 学生学习性能预测与数据安全技术

1.1 数据加密与传输

在电子学习过程中，学生数据的安全传输至关重要。为了提高数据的保密性，采用了哈希函数对输入数据进行处理。具体来说，使用Matyas–Meyer–Oseas Skein Cryptographic Hash函数，对每个消息块生成哈希值，然后将哈希后的输入数据在每个交易结果中进行分发，这样可以有效避免未经授权的数据访问，从而提高数据的保密性。

1.2 改进的连接主义双Q学习算法

在安全的数据传输之后，基于行为分析对学生的学习性能进行预测。这里应用了改进的连接主义双Q学习算法（Modified Connectionist Double Q-Learning）来预测最优行动的未来状态。该算法是一种机器学习算法，通过分析目标和预测结果来发现最优策略。

具体来说，使用连接主义模型分析每个会话中大量不同类型的学生活动数据。通过应用该学习算法，训练两个相互对称的独立价值函数u和v，并根据以下公式进行更新：
[
q_{u}^{t + 1}(\delta_{t}, \alpha_{t}) = q_{u}^{t}(\delta_{t}, \alpha_{t}) + \beta_{t} \left[ R_{t} + \omega q_{v}^{t}(\delta_{t + 1}, \alpha_{t + 1}) - q_{u}^{t}(\delta_{t}, \alpha_{t}) \right]^2
]
[
q_{v}^{t + 1}(\delta_{t}, \alpha_{t}) = q_{v}^{t}(\