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集中式C/S模式的邮件系统存在严重的存储与处理压力,其抗攻击能力也较差。针对这些缺陷,利用对等的思想,设计出一种基于PeertoPeer网络的安全邮件系统。通过随机均匀分散选择实现了邮件服务器的随机性、分散性,解决了邮件系统的存储与处理压力。通过多重RSA加密签名实现了邮件服务器的匿名性,并确保了邮件交互的保密性与不可抵赖性。对邮件系统结构、邮件收发机制进行了详尽的安全性分析。最后结果表明,该邮件系统能彻底分散存储和处理压力,能抵抗拒绝服务、身份冒充、恶意邮件、邮件窃取等攻击,却也存在影响网络资源消耗 相似文献
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Peer to Peer网络安全分析 总被引:4,自引:0,他引:4
点到点(P2P)网络通过直接交换方式在大量分散的计算机之间实现资源及服务共享。本文主要分析了由P2P协议的缺陷所引起的安全问题,并针对这些问题提出了解决方案。 相似文献
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基于量子遗传算法的QoS路由算法 总被引:4,自引:2,他引:4
多约束的QoS路由问题是NP完全问题.量子遗传算法是基于量子计算理论的新遗传算法,具有种群多样性、收敛速度快和全局寻优的特点.将量子遗传算法引入多约束QoS路由计算,提出了一种基于量子遗传算法的QoS路由算法,给出了算法实现的方法和具体流程.实验结果表明,通过该算法得到的QoS路由不但能满足QoS约束要求,同时可以均衡链路负载,减少路由拥塞. 相似文献
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路由算法是制约Peer-to-Peer 系统整体性能的关键因素之一.目前大多数路由算法无法保证全局收敛,而链路延迟、费用、网络带宽等现实制约因素往往在选路时被忽略.针对上述问题,提出了基于遗传算法的R-GA路由算法.通过适度函数和遗传因子,R-GA可以快速地实现全局收敛.同时将链路的延迟、费用、带宽等参数插入到适度函数中, 避免了盲目路由.仿真试验的结果表明,R-GA路由算法在大规模Peer-to-Peer系统中是高效和可扩展的. 相似文献
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基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法* 总被引:1,自引:2,他引:1
面向QoS路由问题,设计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法(QoS routing algorithm according to the combination of the genetic algorithm and ant colony algorithm,GAACO_QoS).利用遗传算法生成初始解,将其转换为蚁群算法所需的信息素初值,然后利用蚁群算法求取最优解.设置遗传算法控制函数来控制遗传算法和蚁群算法融合的适当时机.通过与遗传算法以及蚁群算法的比较,进一步说明算法的有效性. 相似文献
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基于Super Peer的P2P e-Learning模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析各种P2P网络特点的基础上,提出了分布式环境中基于超节点的P2P e-Learning模型。对特定peer组中超节点的加入和超节点的服务进行了具体描述。针对e-Learning的特性,给出了模型中的数据抽象和本体描述,并对该P2P网络模型在文件传输方面的性能做了分析。 相似文献
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针对多约束QoS路由问题,将其转化为一个多约束赋杈图最优路径问题,选择费用、带宽、时延和丢包率为参数,采用基于遗传算法的QoS路由选择算法,算法采用网络消耗和负载分布平衡为目标函数,目的在使用最小网络资源的基础上,使网络达到负载平衡,降低网络拥塞,降低丢包车,提高服务质量,仿真试验结果表明,该算法具有较好的性能, 相似文献
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分布式实时多媒体的大量应用对能有效支持服务质量(QoS)的组播路由算法提出了迫切的要求,由于其NP-Complete特性,只能采用启发式算法。该文提出了一种基于PBIL(Population-BasedIncrementalLearning)进化算法的时延受限组播路由算法,该算法有效结合了遗传算法的进化特性与竞争学习算法的特点,实施简单,仿真表明它不但显著提高了收敛速度,而且能以较大概率收敛到最优解。 相似文献
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一种基于佳点集遗传算法的QoS组播路由选择方法 总被引:2,自引:0,他引:2
QoS组播路由选择是通信网络多点路由优化问题的重要部分,已被证明是NP-complete问题。该文针对目前QoS路由算法中存在的一些问题提出了一种新的算法,其核心是佳点集遗传算法。该算法首先通过预处理简化问题,而后采用遗传算法求解:编码采用Prüfer树结构,变异和交叉概率自适应选择。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的,具有较强的实用性。 相似文献
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普通遗传进化算法在解决模型拟合问题中,建模与优化顺序结构时优化效果有限、拟合速度慢、稳定性低。针对上述问题,提出基于协同进化遗传算法的模型拟合算法。该算法将建模与优化问题抽象成多种群间协同进化,通过种群间整体的适应度值交换,将种群关联起来,扩大智能算法建模过程中参数优化的时空作用范围。各种群间含有不同基因表达,在解决局部问题时具有自包含性,有利于更好地发挥各智能算法(遗传算法、遗传规划)的优势。实验结果表明,该算法的稳定性和收敛速度优于传统遗传进化算法。 相似文献
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互联网的异构性导致了网络资源不能充分共享,传统的校园网结构使得教育资源难以大范围共享,网格技术能较好地解决这些问题。通过对校园网现状和网格技术的分析,该文提出校园网格作业调度模型,设计并实现了基于量子遗传算法的作业调度方法。算法借鉴量子比特的叠加性,采用量子编码来表征染色体,能够表示许多可能的线性叠加状态,其整体性能优于普通遗传算法。 相似文献
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基于模拟退火的混合遗传算法研究 总被引:17,自引:2,他引:17
针对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等不足,在遗传算法运行中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。经验证,该混合算法可以显著提高遗传算法的运行效率和优化性能。 相似文献