近年来，人工智能技术迅猛演进，设计与优化高效可靠的计算机系统成为广为关注的焦点。上海科技大学信息学院系统与安全中心（Systems and Security Center，以下简称SSC）持续深耕该方向，长期跟进计算机科学前沿动态。近期，SSC多个课题组在系统优化研究上取得多项关键进展，相关成果已发表于多个国际高水平学术期刊与会议。
杨智策课题组题为“LiDARMarker: Machine-Friendly Road Markers for Smart Driving Systems”的论文在嵌入式网络传感领域旗舰级国际会议SenSys 2025(The 23rd ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems，SenSys) 发表。在该论文中，杨智策教授指导学生提出了 LiDARMarker系统，一种使用红外材料制作的机器可读交通标志，针对智能驾驶的机器友好型路标系统。它对人类驾驶员不可见，但可被配备LiDAR（激光雷达）的车辆探测。论文详细介绍了LiDARMarker的设计、制造工艺和高效解码方法，旨在满足现代车辆新兴的能力和需求，在提升其交通标志识别能力和准确性的同时，避免对人类驾驶员造成干扰，从而激发人们在现代车辆的背景下重新构想交通标志系统的设计。论文由杨智策课题组独力完成，上科大为唯一完成单位，2022级博士生杨丰旭为第一作者，杨智策教授为论文通讯作者。
图1展示了LiDARMarke系统的工作流程。杨智策教授及其团队今后将继续深入研究，致力于进一步优化系统，以应对更复杂的测试场景。
图1 LiDARMarke系统的工作流程
殷树课题组在机器人集群系统（MRS）存储领域取得重要进展。成果“Optimizing Data Acquisitions in Multi-Robot Systems” 在高性能计算领域旗舰级国际会议 SC 2025(The 37th International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis，SC) 发表。该工作同年受邀在中国计算机系统学术研讨会 ChinaSys ’25 做口头报告。论文由殷树课题组独力完成，上科大为唯一完成单位，论文第一作者为2025级硕士生李彦浩，殷树教授为通讯作者。
随着无人机集群、机器狗搜救队及自动驾驶车队的规模化应用，机器人集群系统（MRS）正成为解决复杂任务的核心力量。然而，长期作为行业标准的机器人数据存储方案（如ROS bag）存在“写入独占”与“检索低效”的功能与性能缺陷。针对现有ROS数据存储方案“写时无法读”且检索慢的痛点，论文提出了名为ROSfs的用户态机器人专用文件系统。该系统通过构建新型索引结构，大幅降低查询复杂度，并利用“主题容器”（Topic Container）实现不同传感器数据的物理隔离与高效管理 （见图2、图3）。ROSfs内置了可适应WiFi/5G等波动网络环境的查询接口，极大提升了异构机器人集群在动态网络下的协作稳定性 。实验表明，ROSfs相比主流方案将数据查询性能提升了129倍，信息新鲜度优化高达271倍，成功支持百规模机器人集群在亚毫秒级延迟下的实时协同。该工作打破了机器人集群协作的“数据孤岛”，为大规模异构集群的协同感知提供了强有力的数据存储管理系统底座。
图 2 ROSfs的机器人数据写入过程
图 3 ROSfs远程数据共享过程
陈浩贤课题组在数据管理与规则挖掘领域取得重要进展。其论文 “Incremental Rule Discovery in Response to Parameter Updates” 在数据库领域国际旗舰级会议 SIGMOD 2025 (The 47th ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data, SIGMOD) 发表。该研究针对实际应用中频繁调整支持度和置信度参数所带来的高昂规则挖掘开销问题，系统性地提出了名为IncMiner的参数更新下的增量规则挖掘模型与算法框架。论文以实体增强规则（Entity Enhancing Rules）为研究对象，设计了多种增量算法，在保证结果正确性的同时，理论上证明了其计算代价仅与受影响区域相关，并进一步实现了具备并行可扩展性的增量挖掘方案。使用图4展示的框架，相比现有最先进的批处理方法，IncMiner在多种参数更新场景下可获得最高达 658 倍的性能提升，显著提高了规则挖掘在数据质量管理和数据探索等场景中的实用性。上海科技大学为第一完成单位，陈浩贤教授为通讯作者。
图 4 IncMiner的算法思想，正确性和效率保证
张良峰课题组在隐私信息检索（PIR）领域取得进展，题为”List-decodable byzantine robust PIR: lower communication complexity, higher byzantine tolerance, smaller list size“的论文近日在国际旗舰级密码学会议——亚洲密码年会(The 30th International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security, AsiaCrypt) 发表。图5展示了论文提出的方案。针对多服务器场景下恶意服务器带来的信息安全隐患，该研究创新性地提出两种完美列表可解码拜占庭鲁棒PIR方案，有效破解现有方案难以应对多数恶意服务器、通信复杂度偏高、列表规模缺乏有效估计的核心难题。所提方案可稳定耐受多数恶意服务器攻击，成功实现o(n¹/²)的低通信复杂度，同时给出非平凡列表规模估计，在容错性能、传输效率和实际适用性上全面优于现有同类方案。该论文第一作者为博士生柯鹏震，由张良峰教授与北京、新加坡的合作者联合指导，张良峰教授为通讯作者。
图5 LD-BRPIR方案示意
肖原课题组针对加密虚拟机（Confidential virtual machines，CVM)在云服务实际应用场景中的用户隐私数据传输和处理的问题设计了Erebor系统。Erebor通过CVM内核内部的隔离实现了一个安全检测单元，使云服务开发商不需要对其软件进行任何针对性修改即可部署该系统达到隐私数据保护的目的，并展现了较低的性能损失。该工作题为“Erebor: A Drop-In Sandbox Solution for Private Data Processing in Untrusted Confidential Virtual Machines”，发表于计算机系统领域旗舰级会议EuroSys 2025（ACM 20th European Conference on Computer Systems, EuroSys ）。图6展示了论文的核心系统框架。
图6 不受信任的加密虚拟机环境中处理隐私数据的沙盒隔离系统
王春东课题组深入新型计算机系统架构，提出一种命名为Hercules的创新硬件设计。图7展示了Hercules的主要处理步骤。它利用英特尔eADR特性在CPU缓存中创建数十MB的临时持久域，实现持久内存的原子持久性。传统软件日志或硬件备份方案存在性能损耗和写入负担问题。Hercules的核心在于将缓存同时用作工作内存和事务日志，利用修改中的缓存行天然包含的重做日志信息。其涉及的关键硬件包括：事务标签标记未提交数据；扩展写挂起队列管理提前逐出的缓存行，将其重定向至持久内存日志区而非覆盖原始数据。实验表明，Hercules的吞吐量较软件日志高约90%，较HOOP等硬件高29%；最关键的是持久内存写入量仅为软件方案的30%，其他硬件的1-2%，显著提升了性能并大幅延长了内存寿命。论文已在ACM Transactions on Embedded Computing Systems (TECS)上发表，由王春东课题组独力完成，上科大为唯一完成单位。
图7 Hercules处理持久内存事务的主要步骤示意
计算机系统设计与优化是当前研究热点和社会讨论焦点，是支撑人工智能等新兴技术应用的基石。SSC 内多个课题组围绕这一关键议题从不同角度展开探索，形成了多层次、富有多样性的研究成果，为系统优化的落地应用与高效部署提供了有力支撑。了解 SSC 及中心成员的更多信息，欢迎访问中心官网：https://ssc.sist.shanghaitech.edu.cn/。未来，上海科技大学信息学院系统与安全中心也将持续投入前沿计算机科学研究，进一步推动相关领域的发展与创新。
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