软件定义网络环境下的低速率拒绝服务攻击检测方法

低速率拒绝服务（LDoS）攻击是一种拒绝服务（DoS）攻击改进形式,因其攻击平均速率低、隐蔽性强,使得检测LDoS攻击成为难点。针对上述难点,提出了一种在软件定义网络（SDN）的架构下,基于加权均值漂移-K均值算法（WMS-Kmeans）的LDoS攻击检测方法。首先,通过获取OpenFlow交换机的流表信息,分析并提取出SDN环境下LDoS攻击流量的六元组特征;然后,利用平均绝对值百分比误差作为均值漂移聚类中欧氏距离的权值,以此产生的簇心作为K-Means的初始中心对流表进行聚类,从而实现LDoS攻击的检测。实验结果表明：在SDN环境下,所提方法对LDoS攻击具有较好的检测性能,平均检测率达到99.29%,平均误警率和平均漏警率分别为1.97%和0.69%。     

基于可编程协议无关报文处理的分布式拒绝服务攻击检测

传统软件定义网络（SDN）中的分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测方法需要控制平面与数据平面进行频繁通信,这会导致显著的开销和延迟,而目前可编程数据平面由于语法无法实现复杂检测算法,难以保证较高检测效率。针对上述问题,提出了一种基于可编程协议无关报文处理（P4）可编程数据平面的DDoS攻击检测方法。首先,利用基于P4改进的信息熵进行初检,判断是否有可疑流量发生;然后再利用P4提取特征只需微秒级时长的优势,提取可疑流量的六元组特征导入数据标准化—深度神经网络（data standardization-deep neural network,DS-DNN）复检模块,判断其是否为DDoS攻击流量;最后,模拟真实环境对该方法的各项评估指标进行测试。实验结果表明,该方法能够较好地检测SDN环境下的DDoS攻击,在保证较高检测率与准确率的同时,有效降低了误报率,并将检测时长缩短至毫秒级别。     

基于SD-IoT的DDoS攻击防御方法

为解决软件定义物联网中防御DDoS攻击的问题,提出一种攻击溯源与防御方法.该方法部署在软件定义物联网控制器中,当检测到网络中有DDoS攻击发生时,进行节点流量特征提取,利用提出的基于信任模型-自组织映射(trust model-self organizing map,T-SOM)算法的DDoS攻击溯源方法,根据提取到的节点流量特征对网络内节点进行聚类,通过控制器中的网络拓扑找出攻击节点的M ac地址.由防御模块进行端口封禁和packet_in报文过滤实现DDoS攻击防御.实验结果表明,该方法能够对DDoS攻击节点进行有效溯源,快速下发流表隔离攻击节点并过滤packet_in报文.     

基于物联网的室内环境监测系统的研究

针对当前监控系统在室内环境监控中存在的弊端,为实现室内环境参数监测的自动化和实时性,设计了一种基于物联网技术的室内环境参数监测系统。该系统综合运用无线传感器网络技术、嵌入式计算技术、GPRS无线通信技术。重点介绍了监控中心和终端节点的设计思路和软硬件实施方案。实验表明:该系统成本低、功耗小,使用简单,工作稳定,测量精度较高,具有较高的实用价值。     

稀土数据库中化学平衡计算的研究

依靠稀土化合物热力学数据库的基本数据资料及计算模型,采用SVMP算法,设计出基于Web的符合稀土研究所需的化学平衡计算体系结构模型,并利用比较先进的数据库软件和高级编程语言的相关技术进行设计,为稀土化合物物性数据库的构建及应用提供理论基础和实现方案。     

移动边缘计算中计算卸载与资源分配联合优化策略

为了在移动边缘计算(MEC)中最大限度地减少处理用户任务的时延和能耗,改善用户体验,以最小化用户的完成时间和能耗的加权和为目标,在计算资源的约束下研究了多用户、多MEC服务器中的计算卸载问题。针对此问题,考虑卸载决策和资源分配之间存在的依赖关系,首先将原问题解耦为卸载决策和计算资源分配2个子问题。然后,使用鲸鱼优化算法求解卸载决策问题,通过添加非线性收敛因子和惯性权重加快收敛速度;引入反馈机制,防止陷入局部最优,得到更高概率可行的卸载决策;对于资源分配问题使用拉格朗日乘子法得到每个卸载决策下的最佳计算资源分配解。最后,通过多次迭代得到稳定的收敛解。仿真实验结果表明,与其他基准方案相比,最多减少了44.6%的系统开销。     

基于单片机的智能温度测控系统的设计

介绍了基于单片机AT89S51的温度控制系统的设计方案与软硬件实现。采用温度传感器DS18820采集温度数据,液晶显示屏显示温度数据。当温度低于设定的下限时,单片机启动加热设备;当温度高于设定的上限时,单片机启动制冷设备;当温度超过可控范围时单片机启动报警设备。给出了系统总体框架、程序流程图,并在硬件平台上实现了所设计的功能。     

基于软件定义物联网的分布式拒绝服务攻击检测方法

由于物联网（IoT）设备众多、分布广泛且所处环境复杂,相较于传统网络更容易遭受分布式拒绝服务（DDoS）攻击,针对这一问题提出了一种在软件定义物联网（SD-IoT）架构下基于均分取值区间长度-K均值（ELVR-Kmeans）算法的DDoS攻击检测方法。首先,利用SD-IoT控制器的集中控制特性通过获取OpenFlow交换机的流表,分析SD-IoT环境下DDoS攻击流量的特性,提取出与DDoS攻击相关的七元组特征;然后,使用ELVR-Kmeans算法对所获取的流表进行分类,以检测是否有DDoS攻击发生;最后,搭建仿真实验环境,对该方法的检测率、准确率和错误率进行测试。实验结果表明,该方法能够较好地检测SD-IoT环境中的DDoS攻击,检测率和准确率分别达到96.43%和98.71%,错误率为1.29%。     

关于提高计算机专业核心专业课程教学效果的探讨——以计算机组成原理课程为例

针对计算机专业核心专业课程知识点多、内容难而抽象等特点,以提高计算机专业核心专业课程教学效果为出发点,以计算机组成原理课程为例,探讨将问题探究式教学法和类比教学法运用到计算机组成原理的课程教学中,通过具体案例阐述如何在课堂教学中实施问题探究式教学法和类比教学法。     

基于物联网的环境噪声监测系统研究

为了实现噪声的实时监测、处理和噪声区域可视化,设计了基于物联网(IoT)的噪声监测系统。系统由监控终端、区域中心节点和管理中心组成。监控终端集成了微处理器模块、噪声传感器模块、GPS模块、无线通信模块等。噪声传感器模块和GPS模块用来获取噪声数据信息和噪声源的位置信息并通过无线传输网络将这些信息上传至区域中心节点。区域中心节点用来接收监控终端的数据并上传至服务器。监控管理中心负责噪声数据的发布和绘制噪声地图。实验测试表明:系统可实时准确测量和传输数据,可以为噪声治理提供依据。