无线网络中一种智能控制的组播拥塞控制机制

针对现有组播拥塞控制算法应用到无线网络中存在的性能下降问题,提出一种基于新的智能组播拥塞控制机制ECMCC。ECMCC机制根据网络相对队列时延和数据包丢失检测网络的拥塞状态,采用代表集合机制反馈信息,利用专家控制器的推理判断区分丢包原因和当前的网络状态,进而采取不同的控制策略调节组播源端发送速率。仿真结果表明,ECMCC机制收敛速度快、灵敏性好、速率变化平滑,在有线网络中具有良好的TCP友好性。同时,ECMCC能有效区分网络拥塞和随机差错,提高了网络的吞吐量,适用于无线网络环境,且在无线网络较低误码率时具有一定的TCP友好性。     

QoS约束的链路故障多备份路径恢复算法

链路故障的恢复,不仅仅是选择一条连通的备份路径问题,还应考虑网络业务故障恢复过程中的QoS需求。针对此问题,该文基于多备份路径策略,构建概率关联故障模型和重路由流量丢弃量优化目标。并基于该优化目标,以业务的QoS需求为约束,建立故障恢复问题的数学模型,提出一种QoS约束的链路故障多备份路径恢复算法。该算法构建单条备份路径时,以最大程度地减少重路由流量丢弃为目标,并采用改进的QoS约束的k最短路径法进行拼接,且给与高优先级链路更多的保护资源。此外还证明了算法的正确性并分析了时间空间复杂度。在NS2环境下的仿真结果表明,该算法显著提升了链路故障恢复率和重路由流量QoS满足率,且QoS约束条件越强,相较于其它算法优势越明显。     

基于中间件的入侵容忍体系结构研究

分析了入侵容忍模型和MAFTIA体系结构及其中间件,将入侵容忍策略应用在中间件的执行过程中,保证不同系统之间具有相同的安全策略.在中间件层实现了基于门限密码技术的密钥管理服务,使得参与者只能拥有一定数量的密钥份额才能恢复密钥进行解密,防止恶意参与者的攻击行为,有效地保护了系统中信息的机密性与完整性.     

基于随机博弈的网络可生存性策略选择模型

为了提高网络的可生存能力,提出了基于随机博弈的网络可生存性策略选择模型。该模型针对攻击和破坏行为对网络造成的影响,将攻防双方的博弈过程分为抵抗、识别和恢复三个阶段。从细节上描述系统状态转移与策略选择之间的关系,提出了基于上述模型的策略选择分析方法。最后以网络实例表明了该模型在预测攻击行为并选取最优可生存性策略方面的可行性和有效性。     

基于粒子群权值优化的网络可生存性增强方法

针对网络中发生频率最高的单链路瞬时故障,提出了一种应用粒子群算法优化链路权值来增强网络可生存性的方法。引入费用函数对利用率过高的链路赋以惩罚性的高费用来避免链路过载,以网络在无故障场景下最高链路费用与单链路故障场景下最高链路费用的加权和作为目标函数,建立了优化算法模型,并应用粒子群优化算法求解最优权值。实验结果表明,算法求得的权值可以使网络在故障条件下保持较低的链路利用率,避免了因流量转移而造成网络拥塞,增强了网络可生存性。     

基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择

为提高网络故障诊断系统的诊断精度,节约计算资源,针对需要处理的含有大量无关或冗余特征的数据,提出了一种基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择算法.该算法采用封装器模式,以SVM的分类准确率和特征压缩比作为适应度函数来指导杂BPSO进行特征选择,将选择出的最优特征子集用于故障诊断.运用Kdd’99数据集的实验结果表明,杂交BPSO-SVM提高了诊断精度,降低了特征维数,可进一步提升网络故障诊断效果.     

基于动态流量的多拓扑链路权值优化算法

针对网络流量动态变化和不同流量对拥塞控制和传输代价的要求不同的现象,提出一种基于小生境粒子群的多拓扑路由子层链路权值优化算法。该算法以适应网络流量动态变化为目标,设置了以时段划分的业务量矩阵和适应流量动态变化要求的权重因子。优化目标函数从拥塞代价影响和传输代价影响两方面进行了改进,并利用小生境粒子群算法对目标函数进行寻优,以解决一般优化算法存在的容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,算法能够在网络中实现负载均衡。     

一种基于TTCB的容侵原子多播协议研究*

对基于可信实时计算基（TTCB）的分布式容侵系统的体系结构进行了研究,针对分布式容侵系统中的一致性问题,实现了利用TTCB服务的容侵原子多播协议。在进程总数大于两倍恶意进程个数的条件下,该协议可以满足正确结果的一致性要求,达到了入侵容忍的目的。最后证明了该协议算法的正确性。     

基于免疫原理的多拓扑路由生成算法

针对现有多拓扑路由生成算法存在存储资源利用不合理、多故障恢复能力无法有效适应网络环境等问题,提出了一种结合生物免疫原理的多拓扑路由生成算法。该算法以适应网络环境中常见的多故障为目标,根据免疫原理中抗原与抗体决定基无须完全吻合而只需关键部位相匹配的机制,将子拓扑生成看作免疫原理中的抗体产生,增强了多故障情况下的网络抗毁性,同时引入人工免疫算法来解决算法中的寻优问题。实验结果表明,该方法提高了网络在多故障环境下的抗毁性。