针对在大数据的处理过程中，对大数据任务的划分和资源分配缺乏合理性的问题，提出一种面向大数据任务的调度方法。该方法首先引入了调度理论用于处理大数据任务，帮助建立合理的大数据任务管理体系并规范大数据任务处理流程；然后，基于大数据任务的本质对数据集进行分析处理，引入决策表进行属性约简，以减小大数据分析任务的数据量和提高大数据分析效率；最后，采用模糊综合评价方法，将模糊综合评价的结果作为对任务调度的依据，以提高任务资源分配合理性。在UCI（University of California Irvine）数据集上进行测试，实验结果表明，该调度算法在平均预测准确度上比朴素贝叶斯（NB）算法高7.42个百分点，比误差反向传播（BP）算法高5.16个百分点，比均方根传递（RMSProp）算法高3.74个百分点。而对于特征数较多的数据集，所提算法在预测精度上较其他算法有显著提高。所提算法在平均调度长度比（SLR）上较HCPFS（Heterogeneous Critcal Path First Synthesis）算法和HIPLTS（Heterogeneous Improved Priority List for Task Scheduling）算法分别下降了12.14%和4.56%，在平均加速比上分别提升了7.14%和42.56%，表明该算法能有效提高大数据系统中任务调度的效率。综合比较分析，所提方法具有较高的预测精度，且高效可靠。

基于SDH假设下BB签名方案，构造了一个两层签名方案，通过应用合理的假设和非交互知识证明系统，提出了一种标准模型下完全匿名的动态短群签名方案，并证明了该方案满足BSZ模型的安全需求。与最近的其他方案相比，该方案具有较高的运行效率和较短的签名长度，且允许新成员的动态加入，群管理员不能伪造成员的签名。