Ad Hoc 网络中存在关键节点，它们的失效会严重影响网络性能。为了有效地选取重要且可信的关键节点，给出了关键节点的定义，提出了一种基于信任评估的关键节点选取算法。首先利用节点收缩法计算节点的重要度，然后结合D-S证据理论，建立节点的信任评估模型，通过该模型得到节点的客观信任值来判断节点的可信度，最后综合考虑节点的重要度和可信度来选取关键节点。仿真实验结果表明，通过该方法得到的关键节点失效后将造成网络性能急剧下降。
云计算的出现为多个数据拥有者进行数据集成发布及协同数据挖掘提供了更广阔的平台，在数据即服务模式（DaaS, data as a service）下，集成数据被部署在非完全可信的服务运营商平台上，数据隐私保护成为制约该模式应用和推广的挑战性问题。为防止数据集成时的隐私泄露，提出一种面向 DaaS 应用的两级隐私保护机制。该隐私保护机制独立于具体的应用，将数据属性切分到不同的数据分块中，并通过混淆数据确保数据在各个分块中均衡分布，实现对数据集成隐私保护。通过分析证明该隐私保护机制的合理性，并通过实验
