本篇文章给大家谈谈云计算二次抽样技术，以及云计算二次抽样技术是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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GB2828二次抽样方案什么情况下适用
GB/T 2828规定有正常检验，加严检验和放宽检验等3种严格度不同的检验。当产品批初次被送入检验，如无特殊规定，一开始一般应使用正常检验抽样方案。在特殊情况下，开始也可使用加严检验或放宽检验抽样方案。开始使用正常检验时，如果被送入检验产品的批质量一致地劣于合格的质量水平，那么一大部分的批将被拒绝，极小部分批将被接受。当然，这样所接受的产品批质量还是低劣的。为了弥补这种缺点，这需要用加严检验抽样方案来拒绝许多检验批的绝大部分，使生产单位改进产品的质量。如果被送入检验的产品批的质量一致地优于接收质量限，那么就应该采用放宽检验。如果产品的高质量继续优质下去，那么放宽检验也应该继续地被采用；相反，如果所送入的产品质量变坏，那么就应该恢复正常检验。因此，必须规定检验严格性的转移规则。但进行严格度调整不包括再提交检验批。
转移规则如下：
1.正常检查转为加严检查
当进行正常检验时，若在不多于连续5批中有2批经初次检验（不包括再次提交检验批）不通过，则从下一批检验转到加严检验。
我们以○代表抽样检验通过批，●代表抽样检验不通过批。如有下列情况则转为加严检验：
○○○○●○○●／加严检验
○●○○○○●●／加严检验
●○○○○●○○○○○●○●／加严检验
从上述3种情况可见，起数批应从第一个出现的不通过批开始，若不足5批或正好5批中出现2个不通过批，则在第2个不通过批后立即转到加严检验；若第1个不通过批后的连续通过批达到或超过4批。则作为起数批的第一个不通过批，不再作为起数批。重新出现的不通过批，作为起数批。
2.加严检查转为正常检查
当进行加严检验时，若连续5批经初次检验（不包括再次提交检验批）通过，则从下一批检验转到正常检验。如下列情况：
○●○○○○○／转回正常检验
●○●○○○○○／转回正常检验
3.正常检查转为放宽检查
当进行正常检验时，若下列条件均满足，则从下一批转到放宽检验。
(1) 当前的转移得分至少是30分；
(2) 生产正常；
(3) 负责部门同意转到放宽检验。
4.放宽检查转为正常检查
在进行放宽检验时，若出现下列任一情况时，则从下一批检验转到正常检验。
（1） 有一批放宽检验不通过；
（2） 生产不正常；
（3） 负责部门认为有必要回到正常检验。
上述三条中只要具备其中一条，都要回到正常检验。因放宽检验时判断要求已经放松，如果条件不把严，将会有很大的可能放过质量水平低的产品，造成使用方不应有的损失。在目前多数企业管理水平不高和生产技术还不很先进的情况下，对放宽检验应持慎重态度。
5.加严检查转为暂停检查
累五规则。加严检验开始后，不通过批数累计到五批时，暂时停止按本标准检验。
当给予停止检验的企业，实施了有效改进措施后，可以提出恢复检验。恢复检验的产品批一般从加严检验开使。
6.转移得分
除非负责部门另有规定，在正常检验一开始就应计算转移得分，整数接收数抽样方案转移得分的规则如下：
在正常检验开始时，应将转移得分设定为0，而在检验每个后继的批以后应更新转移得分。
a) 一次抽样方案：
1） 当接收数等于或大于2时，如果当AQL加严一级后该批被接收，则给转移得分加3分；否则将转移得分重新设定为0。
2） 当接收数为0或1时，如果该批被接收，则给转移得分加2分；否则将转移得分重新设定为0。
b）二次和多次抽样：
1） 当使用二次抽样方案时，如果该批在检验第一样本后被接收，给转移得分加3分；否则将转移得分重新设定为0。
2） 当使用多次抽样方案时，如果该批在检验第一样本或第二样本后被接收，则给转移得分加3分；否则，将转移得分重新设定为0。
分数接收数抽样方案转移得分的规则如下：
a) 当给定接收数为1/3或1/2时，如果批被接收，则给转移得分增加2分；否则，将转移得分重新设定为0。
b) 当给定接收数为0时，如果在样本中未发现不合格品，则给转移得分增加2分；否则，将转移得分重新定在0分。
上三条: (1) 当前的转移得分至少是30分；(2) 生产正常；(3) 质量部门同意转到放宽检验。
下三条：(1)有一批放宽检验不通过；(2)生产不正常；(3)主管部门认为有必要回到正常检验。
六、调整型抽样方案主检表的应用
1、一次抽样方案的检索方法
1）、规定质量指标，接收质量限(AQL)
2）、规定检验水平（IL）
由给定的检验水平IL和批量N查表GB/T2828表1，找到样本量字码；根据查到的样本量字码和接收质量限AQL，按照指定的抽样方案类型，在GB/T 2828表2ABC～表4ABC检索抽样方案。 从表2－2（GB/T2828表2A） 中检索出的是一次正常抽样方案，从GB2828表2B中检索出的是一次加严抽样方案，从GB2828表2C中检索出的是一次放宽抽样方案。一次抽样方案的一般表达式为：(n； Ac , Re)
例1 某电子元件的出厂检验中采用GB/T 2828规定接收质量限AQL＝1.5，检验水平IL＝Ⅱ，求N＝2000时，正常检验一次抽样方案。
解：由N＝2000，IL＝Ⅱ，查GB/T 2828表1得样本量字码为K；在GB/T 2828表2A中，由样本量字码K所在行与AQL＝1.5所在列的相交处，读出判定数组〔5，6〕，同时，在样本量栏内读出n＝125。所求的正常检验一次抽样方案为〔125；5，6〕
例2 导弹发射器上某零件的出厂检验采用GB/T 2828。已知N＝500，AQL＝0.10，IL＝Ⅱ，求正常检验一次抽样方案。
解：由N＝500，IL＝Ⅱ，查表2－1(GB2828/T 表1)得样本量字码为H；由于样本量字码为H，接收质量限AQL＝0.10，在表2－2（GB2828/T表3）由样本量字码H所在行向左，与AQL＝0.10所在列的相交处查到“↓”。这表明，应使用箭头下面所指的第一个抽样方案〔125;0,1〕即n＝125，Ac＝0，Re＝1。
注意：不应使用〔50；0，1〕方案。关于抽样方案的检索，请记住下面四句话：
跟着箭头走，见数就停留，同行是方案，千万别回头。
2、二次抽样方案的检索方法
这里仅给出了GB/T 2828中正常抽样方案表3A（表2-3）。限于篇幅，未收录GB/T 2828中的表3B～表3C （二次加严、放宽抽样方案），由于检索步骤都类似，故仅举例说明。
例3 已知批量N＝4000，接收质量限AQL＝0.40，检验水平IL＝Ⅱ。求正常检验和加严检验二次抽样方案。
解：由于N＝4000，IL＝Ⅱ，查表2－1查得样本量字码为L；由样本量字码L及AQL＝0.40，在表2－3（GB/T 2828表3A）中查得正常检验二次抽样方案为：
125；0，3 125；3，4
由于样本量字码L及AQL＝0.40，在GB/T 2828表3B中查得加严检验二次抽样方案为：
125；0，2 125；1，2
二次抽样方案的一般表达式为：
n1；A1，R1 n2；A2，R2
3、孤立批的抽样
一般情况下，GB/T 2828适用于连续批的检验。将GB/T 2828中的某一抽样方案用于孤立批时，应仔细研究该抽样方案的接收概率情况，以决定该抽样方案是否能满足实际应用中的概率把关的要求。
例如：当批量N=1000时，规定AQL=2.5(这里的AQL是对孤立批的质量要求),在表2A中检索出一个抽样方案为（32；2，3），在GB/T 2828的表10中可检索出，当不合格品百分数等于2.5时，其接收概率等于0.95; 当不合格品百分数等于15.8时，其接收概率等于0.10; 如果生产方和使用方认为这样的概率把关是合适的，那么就可以确定使用该抽样方案。
对连续批的检验不允许仅使用正常抽样方案，要使用系列抽样方案（包括转移规则）》或称为抽样计划。。
关于云计算，常用的数据完整性验证的方法？
云计算模式下的数据完整性是指在传输、存储的过程中确保数据不被未授权的用户进行修改、增加和删除，确保用户查询的数据是数据库中的原始数据，并且云服务提供商返回的查询结果应该是所有满足查询要求的数据。一般来说，保证数据的完整性主要采用数字签名的认证技术，其关键之处在于设计一种高效的验证数据结构，提高云存储服务器查询执行效率和用户的验证效率。对数据的完整性的验证技术主要有以下三类。
数字签名 数据拥有者为数据库中每一条记录产生一个签名，将数据和签名交给云服务提供商，用户查询时获得记录和对应的签名，通过签名验证返回记录的正确性和完整性，这种方法需要进行大量的签名运算，代价非常大。
基于Merkle的哈希树方法 主要思想是数据拥有者根据数据库的记录构建Merkle哈希树（MHT），对根节点签名后交给云服务提供商，用户查询时获得返回记录和Merkle哈希树的相关节点，重新计算Merkle哈希树，直至根节点进行验证，由于该方法采用多次的哈希运算和一次签名，因此Merkle哈希树生成效率和验证效率远远高于第一类方法，但是Merkle哈希树是二叉平衡树，树深度很高，构建验证对象和查询代价仍较大。
基于概率的方法 其主要思想是采用抽样验证和交叉验证，有挑战－应答方法、伪元组插入和双重加密方法。与上述两类方法相比，该方法效率最高，能够满足大部分的应用需求，但不能提供百分之百的验证。
以上三种方法可以实现云中数据的完整性验证，但是当用户在云计算中存储了几十个GB以上的数据时，进行完整性检查时，迁移数据进出云存储系统需要支付云存储系统转移费用，而且随着数据量的增加费用也会越来越高，同时也会大量消耗用户的网络带宽，降低网络利用率。基于此种情况提出了云存储中数据完整性验证的新需求，就是在云计算环境中直接验证存储数据的完整性，而不需要先将数据下载到用户端，在用户端验证完成后再重新上传数据。但是在云端对数据进行完整性验证面临的一个更为严峻的问题就是用户不能了解整个数据集的情况，用户不清楚他们的数据存储在哪些物理服务器上，或者那些物理服务器处于何处，而且数据集可能是动态地频繁变化的，这些频繁的变化使得传统保证完整性的技术无法发挥效果，所以在云计算环境下进行数据完整性验证是一个亟待解决的问题，也是云计算能否得到广泛应用的前提。
武汉大学计算机学院教授张焕国：从银行看如何构建可信云计算
本次大会以国际视野，洞悉全球云计算发展趋势，并从应用出发，探讨云计算与大数据、云计算与移动互联网、云安全及云计算行业应用等焦点话题。大会还特别设立了云计算服务展示区域，交流国际云计算最新研究成果，展示国内云计算试点城市发展成就，分享云计算发展经验，促进全球云计算创新合作。
武汉大学计算机学院教授张焕国
在第五届云计算大会第三天的《云计算安全》专题论坛上，武汉大学计算机学院教授张焕国带来了名为《构建可信云计算——从银行看云计算》的主题演讲。他以银行业为例，从云计算的安全问题、可信计算、构建可信云计算的若干关键技术、构建可信云计算实例等几个方面，介绍了特殊行业云计算面临的安全问题和技术发展思路。他认为，云计算系统也是一种信息系统，因此存在信息系统普遍存在的共性安全问题。由于云计算系统是一种新型信息系统，因此云计算还存在一些新的安全问题，也就是说云计算有自己的特殊安全问题。云计算安全的个性问题包括设备资源的共用化、数据存储与处理的非自我性等问题。他提出了可信计算概念，其目的是提高计算机系统的可信性。他认为，可信计算系统是能够提供系统的可靠性、可用性、安全性的计算机系统。通俗地说，可信≈可靠+安全。我国在可信计算领域起步不晚，水平不低，成果可喜，已经站在国际可信计算领域的前列。从2013年开始的一段时期内将形成可信计算的一个小***。这一小***阶段，以扩展可信计算的应用为主要特征。
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