基于自相似的异常流量检测模型

现行网络中存在诸多影响网络安全和服务性能的异常流量,异常流量的存在不仅影响用户的正常使用,而且会造成网络拥塞和网络瘫痪,甚至会篡改和破坏用户及服务器的数据,造成不可估量的损失。为及时发现这些流量,设计了一个基于自相似特性的异常流量检测模型。根据现行网络流量大速度快等特点,该模型设计分为简单流分类模块、自适应抽样模块、实时估计Hurst参数模块以及异常流量判断模块四部分。设计的此检测模型能够在很大程度上保证网络流量检测的准确性和高效性。     

基于分组标识的网络流量抽样测量模型

PSAMP建议流量抽样测量模型应该简单且能够满足各种测量应用要求,为此,文章提出基于报文标识的流量抽样测量模型.对CERNET主干网络流量IP报头各字段的进行随机性分析,结果表明标识字段16比特统计上满足抽样掩码匹配字段的随机性要求.并提出基于标识字段的多掩码抽样测量算法及其修正算法,实验验证其抽样样本既能满足流量统计行为研究,又能进行网络行为研究.     

基于抽样和哈希技术的长流测量算法研究

在互联网中理解网络行为最高效的途径即是对网络数据流量进行检测与分析,它是对已有互联网的组建、规范化和改造的依据,同时也是对Internet进行检测的重要环节.为了解决网络中的资源和高速IP流量之间的冲突问题,需要对网络流进行多种方式的处理与算法研究.本文首先提出了改进的数据抽样技术并综合论述了现阶段基于抽样技术的数据测量算法的研究.同时通过对重要数据参数的重新设置和分析,并结合使用多种数据取样的方法,探讨改进的数据空间映射技术与现阶段的各种取样方式在测量网络长流算法中的综合应用.     

IP网络抽样测量技术及其应用

随着高速网络技术的发展和普及,传统的网络被动测量方式不再可行,使得面向高速网络的流量抽样测量技术成为研究热点之一.文章首先归纳和比较了网络抽样测量技术的各种类别.然后,详细论述了基于掩码匹配的网络抽样测量技术.最后,介绍了IP网络抽样技术的主要应用并给出了结论.     

基于数据比较的变抽样率数据采集

提出了一种通过对采样数据预处理降低抽样数据量的数据采集算法,给出了相应的硬件原理框图.并使用MATLAB仿真软件对一个二阶系统的冲击响应曲线进行了抽样比较.比较结果表明该算法对能够很好地跟踪系统的冲激波动,在系统输出波动不大时自动切换为低抽样率工作,降低了采样数据量,在工业过程监控,参数测量等领域都具有很大的应用价值.     

报文抽样测量技术及应用

报文抽样技术是高速网络流量测量和网络QoS管理中使用的一项关键技术。本文从报文抽样的数学理论出发,对数学推导的重要结论进行了讨论和分析;然后在研究了当前各种报文抽样策略、机制及简单性能衡量之后,分析了当前的报文抽样技术发展现状;随后对报文抽样的新进展进行了讨论;最后阐述了报文抽样技术的发展趋势及其在现代网络测量、管理中的应用情况。     

数控机床可靠性试验数据抽样方法研究

针对数控机床可靠性研究中数据抽样问题进行了研究.在通过对简单随机抽样、分层随机抽样和二阶抽样的实例计算之后,证明二阶抽样在抽样样本量为简单随机抽样的1/2时,其样本方差远小于简单随机抽样的样本方差;在样本量与分层随机抽样相同的情况下,其样本方差也要远小于分层随机抽样方差,提高了抽样数据的可信度和精度,从而肯定了二阶抽样方法对于数控机床可靠性研究中数据抽样问题的适用性,节约了抽样成本.     

对等网络文件传播模型及监控技术

文章通过对对等网络中传播源、传播过程、传播手段等内容的分析,建立了对等网络文件传播模型,并将采集的真实数据与模型的理论值进行对比实验。实验结果表明模型的理论值与实际数据有较好的一致性,证明该模型能够反映文件在对等网络中的传播规律,可以用来对文件传播趋势进行预测;此外通过选取不同热门程度、文件大小的资源作分析得到了模型参数的实际意义,文章的传播模型为在对等网络中有效遏制盗版文件的大规模非法传播提供了理论依据。     

一种面向流量异常检测的概率流抽样方法

针对基于概率抽样的网络流量异常检测数据集构造过程中无法同时兼顾大、小流抽样需求及未区分flash crowd与流量攻击等问题,该文提出一种面向流量异常检测的概率流抽样方法。在对数据流按目的、源IP地址进行分类的基础上,将每类数据流抽样率定义为其目的、源IP地址抽样率的最大值,并在抽样过程中对数据流抽样数目向上取整,保证每类数据流至少被抽样一次,使抽样得到的数据集可有效反映原始流量在大、小流和源、目的IP地址方面的分布性。采用源IP地址熵刻画异常流源IP地址分散度,并基于源IP地址熵阈值设计攻击流抽样算法,降低由flash crowd引起的非攻击异常流抽样概率。仿真结果表明,该方法能同时满足大、小流抽样需求,具有较强的异常流抽样能力,可抽样到所有与异常流相关的可疑源、目的IP地址,并能在抽样过程中过滤非攻击异常流。     

基于数字滤波的低频随机信号实时功率谱分析仪的实现

对于非平稳随机信号的功率谱分析,采用自相关函数傅里叶变换和直接傅里叶变换分析时,由于存在数据截断,二者从概念上都不能很好地反映随机信号的功率谱.采用参数谱估计方法,则不能实现等百分比带宽分析.对于噪声和结构振动等信号,需要进行等百分比带宽分析.采用滤波法进行功率谱分析,不存在数据截断带来的误差,还可方便地用于等百分比带宽的谱分析.利用数字滤波器可以实现时分和频分复用的特点,结合重抽样技术来实现整个频率轴上的实时功率谱分析.上述算法可以通过高速数字信号处理器(DSP)芯片实时地完成.文中介绍了基于数字滤波的低频随机信号实时功率谱分析仪的实现方法,并给出了实时算法的设计要点.     

应用BP神经网络的光谱测温与仿真

采用BP神经网络处理多光谱测温数据,利用MATLAB神经网络工具箱进行计算机仿真试验,并分析了随机噪声对测量结果的影响。实验结果表明,该方法可以取消大多数工程材料发射率与波长之间的假设模型,克服最小二乘法解决上述问题的局限,是一种获得目标真温及光谱发射率行之有效的方法。     

基于雷达量测时空特征的航迹起始方法

日益拥挤、复杂的空域环境,使得确定真实目标航迹的起始尤为主要。现有关于雷达目标航迹起始的研究大多只考虑了实时性或起始率中的一种,难以在强杂波环境下完成快速而准确的航迹起始。本文提出一种适用于强杂波环境的基于深度学习和雷达量测时空(DLTS)特征的航迹起始算法。该算法首先从雷达量测组合中筛选出候选集,并从中提取出量测组合的时序变化和空间分布向量,作为一维卷积神经网络(1DCNN)和门控循环单元(GRU)混合模型的输入,获得量测组合的时间和空间维度特征,再将二者合并得到时空特征。最后对经过自注意力处理的时空特征进行真假航迹分类,完成航迹起始。在仿真实验中,DLTS算法在强杂波环境下能够在时间损耗与逻辑法相近的情况下有效提高真假航迹起始率性能。     

基于YOLO算法的行人检测方法

针对复杂道路交通环境,选择YOLO(You Only Look Once)实时目标检测算法,对行人目标进行检测识别的研究。YOLO算法在目标检测的速度和精度上都取得过良好效果。首先在YOLO网络模型的基础上针对行人单类检测问题,修改分类器,并通过卷积操作改变网络最后的输出维度;其次通过对道路交通场景下采集到的样本图片进行标注,得到行人数据集;然后采用相同预训练模型在YOLOv2和YOLOv3上训练,通过优化网络参数,加速模型收敛。实验结果分析可知,基于改进的YOLOv3的行人目标检测方法更能满足实时性的要求。     

基于增量学习神经模糊网络的机动目标跟踪

本文提出了基于增量学习神经模糊网络机动目标跟踪模型.当被跟踪目标发生机动时,该模型立刻检测到机动并对卡尔曼滤波器的自适应系统协方差进行精确估计,系统得到及时、正确的补偿.增量学习神经模糊网络能够随着环境变化,自动调整、找到最优的网络结构及参数,当发生机动时,总是能产生接近真实机动值的估计输出,从而提高跟踪性能及避免错误跟踪.仿真结果表明,该模型比传统的机动目标跟踪模型有更好的跟踪性能,并且该模型能动态的适应环境的变化,使系统更加实时,精确的跟踪机动目标.     

Detection accuracy of network anomalies using sampled flow statistics

We investigated the detection accuracy of network anomalies when using flow statistics obtained through packet sampling. Through a case study based on measurement data, we showed that network anomalies generating a large number of small flows, such as network scans or SYN flooding, become difficult to detect during packet sampling. We then developed an analytical model that enables us to quantitatively evaluate the effect of packet sampling and traffic conditions, such as anomalous traffic volume, on detection accuracy. We also investigated how the detection accuracy worsens when the packet sampling rate decreases. In addition, we show that, even with a low sampling rate, spatially partitioning monitored traffic into groups makes it possible to increase detection accuracy. We also developed a method of determining an appropriate number of partitioned groups, and we show its effectiveness. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

RW-MC:self-adaptive random walk based matrix completion algorithm

Concerning the continually perceiving performance of virtual access points (VAP) was urgent in software-defined wireless network (SDWN),with the features of VAPs’ measurement data (VMD),a self-adaptive matrix completion algorithm based on random walk was proposed,named RW-MC.Firstly,the discrete ratio and covering ratio of VMD account for a sample determination model was used to claim initial samples.Secondly,random walk model was implemented for generating sampling data points in the next iteration.Finally,a self-adaptive sampling redress model concerning the differences between the current error rates and normalize error rates of neighboring completion matrices.The experiments show that the approach can collect the real-time sensory data,meanwhile,maintain a relatively low error rate for a small sampling rate.     

基于光纤光栅的传动齿轮模态分析

利用光纤光栅传感器实现了基于快速应变响应的传动齿轮模态分析。基于波分复用技术组建光纤光栅传感网络,根据光纤光栅的应变响应数据完成齿轮的应变模态分析,并与基于声压传感器的齿轮试验模态分析结果进行对比,固有频率相对误差小于0.1%。为了实现光纤光栅传感器的快速应变采集,搭建了一套光纤光栅快速解调仪。该解调仪是基于体相位解调的单通道快速解调仪,采样速率最高为35kHz,使用LabVIEW编写了光纤光栅信号采集和解调软件。基于光纤光栅的齿轮应变模态分析方法附加质量小,比传统加速度传感器测量结果更准确,能够适应小型齿轮箱内部复杂和恶劣的测量环境,具有一定的应用价值。     

网络性能测量结果分析技术——数据采样

对于网络状态分析来说,理解测量数据结果是网络监测的重要内容,这可以通过网络数据采样与分析来实现。介绍了几种数据采样方式的技术以及各自的优缺点,并重点介绍了泊松采样技术。     

Transmission Range Control in Multihop Packet Radio Networks

This paper presents a model for analyzing the performance of transmission strategies in a multihop packet radio network where each station has adjustable transmission radius. A larger transmission radius will increase the probability of finding a receiver in the desired direction and contribute bigger progress if the transmission is successful, but it also has a higher probability of collision with other transmissions. The converse is true for shorter transmission range. We illustrate our model by comparing three transmission strategies. Our results show that the network can achieve better performance by suitably controlling the transmission range. One of the transmission strategies, namely transmitting to the nearest forward neighbor by using adjustable transmission power, has desirable features in a high terminal density environment.