实时系统安全评估机制及其仿真研究

研究了嵌入式实时系统弹性应对策略中的安全评估机制。工业控制系统中存在嵌入系统,现有嵌入式系统无法动态掌握系统运行时的安全状况并无法做出响应的问题。为了保证嵌入系统安全运行,提出了实时系统的弹性应对策略以改善系统的安全性,设计并实现了模式匹配的嵌入式实时系统安全等级评估模块,可以实现动态实时的系统安全状况评价,并为系统动态配置安全策略提供了决策支持。采用RT-Linux建立了仿真评估环境,对安全等级评估系统的性能进行了仿真测试。测试结果表明安全等级评估模块的系统开销很小,能够有效的保障嵌入式实时系统的安全运行,具有广泛的应用价值和前景。     

SaW-Utility：基于节点效用的DTN喷雾等待路由协议

针对延迟容忍网络( DTN)中喷雾等待( SaW)路由协议在转发消息时选择中继节点的盲目性,提出一种基于节点效用的路由协议SaW-Utility.此路由协议在转发消息时,将根据节点剩余缓存和节点交付概率等因素选择中继节点,从而减少中继节点选择的盲目性.仿真结果表明,相比于SaW路由协议,SaW-Utility路由协议明显提高了消息转发成功率,降低了网络开销.     

一种基于主从机制的认知Ad Hoc网络可靠路由方法

为了解决认知Ad Hoc网络中节点和链接失效问题,提出一种基于主从机制的认知Ad Hoc网络可靠路由构造方法MSMRC。该协议考虑了网络中主用户活动规律,引入链路可靠时长和信道可靠时长的度量来设计主路由和备份路由。当现有路由失效时,通过预先构造的备份路由快速恢复认知用户之间的通信。实验表明,MSMRC协议能够显著降低平均路由开销,而且可以提高网络的数据包投递率和链路修复率,保证了网络端到端通信的服务质量。     

自律计算系统及其关键技术研究

自律计算系统是目前的一个热点研究方向,其目的是采用技术管理技术来降低用户使用系统的复杂性。目前,自律计算理论已广泛应用于网络安全、自动控制等多个领域并取得初步成功。基于学术界已有的研究成果,对自律计算概念、框架结构以及自律计算系统实现的关键技术进行了综述,以为自律计算领域研究人员后续研究提供指导。     

Bellman动态规划的服务恢复方法

为解决网络系统复杂性所带来的服务路径上的节点失效问题,提出了一种基于Bellman动态规划的服务恢复方法.通过服务路径选择策略从当前所有路径中选择一条最优路径进行失效恢复,再通过对逻辑层网络自组织和设定效能函数将服务恢复决策问题转化为动态规划问题,最后通过Bellman动态规划算法实现最优相应路径选择,并按照问题的规模...     

面向统计QoS保障的多时间尺度接纳控制算法

采用在线测量的方法计算业务流的统计特性估计其突发水平以便选择合适的业务流模型。为了保障业务流的统计QoS,基于选定的业务流模型,通过有效带宽和有效包络的转换定理,获得多分形和自相似业务流的有效包络。然后,采用统计网络演算获得QoS参数进行接纳控制决策,并且通过选择接纳时机减小接纳控制本身对QoS的影响。仿真结果表明该算法能够准确地选择流模型,满足流模型的统计延迟要求,提高带宽利用率。     

ERC2:具有拥塞控制策略的DTN传染路由方法

针对延迟容忍网络（DTN）拓扑结构动态变化和节点存储空间有限的问题,提出一种具有拥塞控制策略的DTN传染路由（ERC²）方法。该方法基于一种动态存储状态模型（DSSM）,节点可通过感知网络状况动态调整节点半拥塞状态的门限降低网络发生拥塞的可能性,增加ACK索引以及消息管理队列,使节点存储状态随着网络负载的随机变化而动态更新并主动删除冗余包,并根据不同拥塞状态结合传染路由和Prophet路由的优点选择单一或混合模式进行消息转发,从而达到预防、避免、解除拥塞的目的,实现节点自适应缓存管理以及网络的动态拥塞控制。在模拟器ONE上采用Working Day Movement模型进行仿真,其中与Prophet相比,ERC²方法在消息递交率上提高66.18%,平均时延降低48.36%,转发次数提高22.83%。仿真结果表明,在拥塞程度不同的场景中,ERC²与Epidemic、Prophet路由算法相比具有更好的网络性能。     

认知网络体系结构研究新进展

日益复杂的应用环境和多样化的用户需求,致使当前网络系统管理极度复杂,且缺乏智能的自适应能力。认知网络正是应这种实际需求而产生的,它被认为是提高网络整体性能及端到端性能、简化网络管理、解决网络自律性的新途径,是下一代网络发展的必然趋势。首先对认知网络体系结构的研究动态进行总结归纳,介绍了3种典型的认知网络体系结构,在此基础上提出了一个基于多级反馈MDE环的认知网络结构—超网络(Super-NET),并采用PEPA和ODEs相结合的方法进行了初步形式化分析,为构建认知网络理论模型莫定了基础,最后指出了认知网络研究所面临的问题与挑战,并对该领域发展方向进行了展望。     

一种基于操作增量的分布式系统悔改方法

悔改技术是解决系统失效问题的途径,是保证系统和数据安全的有效手段.针对操作失误在系统失效诱因中的比重日益增大的问题,提出并实现了一种基于操作增量的分层悔改方法.首先,采用形式化描述语言对基于操作增量的悔改相关概念进行定义与规约;在此基础上,建立了一种分布式系统分层悔改模型,给出了操作增量的构建方法以及对错误操作的修复方法,并利用分级补偿策略解决悔改恢复过程可能出现的不一致性问题.实验结果表明,基于操作增量的悔改恢复方法与传统的卷回恢复方法相比,减小了恢复粒度、降低了恢复所需系统开销、提高了恢复速度,体现了更高的恢复效率.     

考虑历史数据的软件可信演化分析方法

针对软件可信演化中对软件可信性相关属性的需求,提出一种考虑历史数据的软件可信演化分析方法。通过收集软件演化的历史数据,提取软件可信演化相关属性并进行量化,建立软件可信演化着色原则,构建软件可信演化分析图。实验结果表明,通过对软件可信演化分析图中演化单元的观察,可实时、有效、直观地得到内嵌在演化数据中的隐藏信息,以此分析出软件演化是否为可信演化,从而为演化数据的分析提供支持。