一种网络负载平衡算法研究与改进

提出了一种改进的解决网络负载平衡的路由思想。利用蚂蚁具有找到最短路径,不同种类蚂蚁具有相互排斥的天然特性,和同类蚂蚁过多带来的排斥性来进行路由,从而保证网络负载分布的平衡。     

基于NetFlow技术的网络流量统计

本介绍了NetFlow协议及其部署方法，并对流量数据的统计方法做了分析，提出了静态和动态统计的设计方法。     

基于DTL技术的宽带网络流量管理

随着ADSL用户的迅猛增长和Internet应用的日益丰富，作为承载ADSL业务的ATM网络，其流量也在迅速增加，网络拥塞现象越来越严重。因此网络运营商迫切需要合理利用网络资源，在网络中进行精确的流量控制，才能消除网络拥塞和瓶颈，打造一张宽带精品网络。深圳电信在宽带网络流量工程实践中，充分运用DTL流量管控技术，达到了对宽带网络流量的可管理、可控制和可运维的目的。     

亚信总集成中国移动IP承载网项目

亚信公司与中国移动达成协议。为其IP承载网建设提供总集成服务。亚信提供的专业服务主要包括技术方案制定、工程实施督导、网络设计、网络流量分析以及网络性能评估和优化等高端服务。     

基于区分服务的因特网电话服务质量保障

因特网电话是IP网上一种非常重要的实时数据业务．如何在网络流量背景复杂的情况下保证因特网电话的服务质量是当前的一个研究热点．本文提出了一种完全基于区分服务架构的方案，保证因特网电话对服务质量的要求，同时照顾其他流量的公平性．     

基于SVM的并行网络流量分类方法

针对SVM (support vector machine)算法应用到大规模网络流量分类中存在计算复杂度高、训练速度慢等问题,提出一种基于云计算平台进行并行网络流量分类的SVM方法,以提高对大数据集的分类训练速度.该方法是一种采用云计算平台构建多级SVM和映射规约(MapReduce)模型的方法.它将训练数据集划分为多个子训练数据集,通过对所有子训练数据集进行并行训练,得到支持向量集,进而训练出流量分类模型.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,并行SVM网络流量分类方法在保持较高分类精度的前提下,有效地减少了训练时间,提高了大规模网络流量分类的速度.     

一种新的基于GCS．SVM的网络流量预测模型

针对网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型（GCS．SVM）。将网络流量时间序列进行重构,采用改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机参数,使用这组最优参数建立网络流量预测模型。仿真结果表明,GCS—SVM模型对网络流量预测是有效可行的。     

一种新S4自相似网络业务模型

大量研究表明.网络流量过程普遍存在统计自相似特性.目前最常用的自相似业务模型是分形布朗运动(FBM)(一种高斯自相似过程),它能刻画流量的自相似特性,但不能刻画网络的突发特性.而最近的实验研究表明,许多业务种类表现出更强的突发(或重尾)性.本文深入研究一种α-稳定自相似过程,它能同时刻画流量的自相似和突发(重尾)特性.本文针对稳定分布的特点.提出了一种改进的偏态线性分形稳定噪音模型,这种新模型具有参数一致性优点.     

基于关联度流量预测的加权局域模型

传统的混沌局域预测模型仅考虑相空间中邻近相点到预测中心的空间距离对预测中心动力学行为演化的影响,所以在嵌入维数比较高的时候,用来预测混沌时间序列时效果往往不是很好.本文提出了一种基于关联度的网络流量预测的加权零阶局域模型,该模型同时综合考虑到了空间距离和邻近相点与预测中心的关联程度这两个因素对预测效果的影响,因而在很大程度上克服了传统混沌局域模型的不足.通过模拟实验将该模型用于网络流量预测,模拟结果表明该模型的预测精度比传统的模型要好.     

DDoS后攻击时代亲临! 企业安全防护有高招

OS/DDoS 等拒绝服务攻击近年来不断造成各种重大安全事件,已成为安全领域专业人士探讨的典型案例。从最初的 Yahoo、亚马逊及 CNN 等为代表的被攻击事件,到前不久的315安全网被袭事例可以看出,拒绝服务攻击的技术发展非常迅速,所造成的破坏也更加严重,目前已成为大型网站和网络服务