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Volume 47 期 10，2026 2026年第47卷第10期

  • 专题：电算协同理论与技术

    王梓屹, 郭少勇, 陈洁蔚, 肖轶涛, 蔡田田, 张子昊, 亓峰

    DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB260382
    摘要：人工智能潮流下，数据中心用能规模持续增长，为缓解计算任务服务质量保障需求与新能源供电波动之间的矛盾，研究了一种电网碳强度感知的数据中心电算协同任务调度方法。首先，提出电网碳强度感知的地理异构数据中心任务调度框架，描述电力侧碳排放属性对算力侧任务分配的影响。其次，针对工作流任务拓扑依赖，异构算力资源以及电网碳强度的时空耦合特性，提出GINEConv-PPO智能调度机制，通过先验时间规划算法提取任务关键链位置与资源竞争风险，构建时间优先级特征，并基于考虑边特征的图同构网络，设计图感知增强的近端策略优化算法，以实现服务质量（QoS）约束下的低碳任务分配。仿真结果表明，GINEConv-PPO能够满足作业批次截止时间约束，以同一场景下各算法取得的最低碳排放量为基准，面对不同类型和规模的工作流场景时，所提方法的碳排放量相对偏差保持在0附近，其余各基准算法的碳排放量相对偏差最低约为6%，最高约为35%，实现了服务质量保障下的低碳调度目标。  
    关键词：电算协同;任务调度;碳排放;深度强化学习   
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    更新时间：2026-10-20

    龚云平, 李雄, 文博, 武春岭, 童世华

    DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB260460
    摘要：针对可搜索加密协议在查询执行中泄露访问模式，进而引发查询恢复、数据库重建及文件注入等攻击的问题，对访问模式保护技术进行了系统综述。首先，构建了以访问模式为核心的泄露谱系模型，提出了涵盖不经意随机访问机/不经意多映射（ORAM/OMAP）、混淆与差分隐私、分布式多服务器及硬件可信执行环境的四维技术分类框架，对代表性方案进行了分类剖析与深度对比，并绘制了攻防对抗演进图谱。其次，建立了涵盖安全性、效率、功能与可部署性的多维评估指标体系与综合评价矩阵，梳理了工业落地现状与开源实现情况。最后，展望了后量子安全、新型计算架构及高级搜索功能融合等方向的挑战与机遇。  
    关键词：可搜索加密协议;访问模式泄露谱系模型;不经意随机访问机;前向隐私;后向隐私   
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    更新时间：2026-10-20

    王晓辉, 郑碧煌, 吴春鹏, 李硕, 王一燃, 谢人超, 唐琴琴, 黄韬

    DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB260315
    摘要：随着人工智能与新兴应用快速发展，算力需求持续增长，数据中心能耗问题日益突出。在高比例可再生能源接入和“双碳”目标背景下，算力系统与电力系统的时空错配及独立运行模式制约了能源利用效率和电网调节能力。算力电力协同（以下简称算电协同）通过融合信息流与能量流，将可迁移的算力任务转化为电力系统的柔性调节资源。基于此，系统综述算电协同研究进展。首先，阐释算电协同的核心概念与基本内涵；其次，构建六层参考架构，并从基础理论、感知迁移、分析计算和闭环控制4个维度梳理关键技术，比较不同技术路线的适用场景、优势与局限；再次，总结“算随电调”和“电随算用”两类典型应用模式；最后，分析算电协同面临的技术挑战，展望智能调度、绿色微网和标准化等发展方向。  
    关键词：算力网络;算电协同;绿色协同计算;关键技术   
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    更新时间：2026-10-20

  • 学术论文

    钱琪杰, 宋阳子, 秦蓁, 钟旭东, 郭永安, 任保全

    DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB260271
    摘要：虚拟网络嵌入作为核心资源分配手段，在动态网络环境中面临严峻挑战。针对现有深度强化学习方法因隐式知识编码导致的适应性差、可解释性弱等问题，提出一种知识驱动的资源编排框架。该框架将时序知识图谱作为智能体的显式世界模型，实现网络动态知识的结构化表征与推理，进而设计一种混合Actor-Critic智能体，通过双循环机制融合实时状态、历史经验与领域启发式知识，协同实现快速战术适应与长期战略优化。实验表明，所提框架在请求接受率与收益成本比上表现优异，在冻结策略参数下的跨拓扑迁移与在线知识适配场景下，模型由合成拓扑部署至真实拓扑时不需要额外重训练，仍能保持稳定优势，其中在指数业务场景下相较最强接纳率基线提升6.50%，相较部分深度强化学习基线的相对提升超过80%，为智能体互联网的高效可靠服务提供了关键技术支撑。  
    关键词：智能体互联网;知识驱动;虚拟网络嵌入;资源编排;时序知识图谱   
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    更新时间：2026-10-20

    邬海琴, 李梁, 李昌峰

    DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB260255
    摘要：任务推荐是众包关键服务之一，但却面临单点故障和严峻的安全隐私威胁。现有隐私保护的众包任务推荐算法在数据安全和推荐质量之间难以调和，且未兼顾工作者对任务的个性化偏好需求。针对此，以区块链和联邦学习赋能众包服务，提出了个性化和安全的众包任务推荐框架PBFRec。以联盟链代替传统中心众包平台，工作者基于图神经网络训练本地偏好模型，采用差分隐私实现隐私保护的全局模型聚合更新。此外，提出了基于数据质量的两层模型聚合方法和基于社交关系的模型初始化方法，解决了恶意用户提交低质量模型参数和系统冷启动难题。安全性分析表明，PBFRec满足Tε-本地差分隐私、任务推荐模型训练完整性和可用性；实验基于Hyperledger Fabric搭建原型系统，结果表明，PBFRec的任务推荐质量和系统性能优于现有方案，召回率最高为现有方案的2.9倍，且社交关系对解决冷启动问题具有积极贡献。  
    关键词：众包;联盟链;联邦学习;任务推荐;图神经网络   
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    更新时间：2026-10-20
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