垂直切换的策略研究

下一代无线网络中,异构切换技术是融合多个异构接入网络的关键技术之一。近年来,随着无线通信技术的蓬勃发展,如何使用多个异构网络接口达到无缝的异构切换成为研究热点。多个接口可以采用不同的触发机制和使用规则,这将需要不同的协议实现支持并带来不同的实际切换性能。文章对异构切换中的多接口使用机制以及触发规则进行详细研究,并对不同的多接口使用机制和异构切换触发机制的4种不同组合进行仿真比较。从仿真结果可以看到,切换过程中采用链路层的信息能够及时触发即将发生的切换,另外,如果采用多个接口预先建立连接的机制,能够最大限度的减少切换延时。因此,这两种机制的组合能够带来最佳的切换效果。     

物联网存储模式与方案研究

从感知网络构成角度将物联网存储模式分为网内存储模式与网外存储模式。从不同的模式角度阐述了物联网存储研究现状; 针对物联网数据特征分析了存储面临的挑战与需求, 依据需求导出了八项物联网存储评价指标, 根据提出的评价指标对现有存储方案进行了对比评价; 此外, 对物联网应用进行了分类, 并依此界定了不同存储模式的适用范围; 最后阐述了未来的工作重点。     

IPv6对网络安全治理的挑战及影响

随着信息通信技术的加速推进和广泛应用,入网设备特别是原有的受限设备将会急剧增加,IPv6的推进已是大势所趋,其对网络安全治理也将带来深远的影响。从地址配置角度看,IPv6已经解决了设备和用户隐私泄露的风险;从应用角度看,IPv6对物联网和移动互联网等海量设备实时在线、端到端互联的应用场景具有良好的支撑,同时便于溯源管理;从全球层面看,IPv6的应用及部署还将对网络空间格局的力量博弈带来深远的影响,大国在相关领域和市场的竞争博弈将更趋激烈。     

区块链共识算法研究与趋势分析

在区块链系统中,共识算法具有重要作用。它不仅协助节点保持数据一致,同时还对代币发行、攻击防范具有一定功能。从2009年第一个区块链系统诞生至今,随着区块链技术的成熟,区块链共识算法也在不断发展与完善,到如今已演变出多种分支。本文将从拜占庭问题以及比特币工作量证明机制为切入点,从安全、性能等角度分析主流共识算法 (如PoW、PoS、DPoS) 的优劣特点,然后以几种特殊算法为代表,梳理共识算法研究现状。最后,本文基于上述分析,对对区块链共识算法的发展前景进行展望。     

基于层次分析法的域名系统安全状况评估

域名系统是互联网基础信息设施中的重要组成部分.但是,近年来利用域名系统的脆弱环节来进行攻击的事件层出不穷.因此,准确评估域名系统的运行情况和安全状况对互联网的安全保护工作至关重要.第二届关于 DNS (Domain Name System) 安全性、稳定性和弹性的讨论会报告已经指出了 DNS 健康的一些关键指标.在此基础上,MeNSa (Measuring the Naming System) 项目又对这些指标进行了补充,并且提出了得到 DNS 健康指标的评估框架,但是他们没有给出通过监控项的值计算健康指标的可行权重设置算法.因此本文提出了使用 AHP 算法 (Analytic Hierarchy Process)来设置健康指标的权重,通过实验验证发现该算法很好的试用于该应用,并且当监控项增加时算法仍有效,具有良好的扩展性.     

基于GRU型循环神经网络的随机域名检测

随机域名是指由随机域名算法生成的域名,被针对计算机网络系统的恶意软件广泛使用,随机域名的检测任务是域名系统过滤攻击流量的基础性工作.传统方法对随机域名的检测效果不理想,精确率与召回率较低,导致过滤攻击流量时会出现较多的误判.本文提出和实现了一种基于GRU型循环神经网络的随机域名检测模型,该模型首先将域名转换成向量,然后借助GRU自动学习域名向量的特征,最后通过神经网络计算分类.相比于传统方法,该模型不再需要人工提取特征的过程,减少了特征提取的时间.且经过算法生成数据与真实场景数据的实验验证,该方法在随机域名检测任务中相比传统模型表现更加出色.     

基于网页信息和分词的中文机构名全称和简称提取方法

搜索引擎在处理全称和简称的对应关系时,以往只能通过人工添加,造成简称遗漏、搜索结果召回率低等问题。为此,本文提出了一种自动获取机构全称和简称的方法。根据域名地址获取机构网站首页源代码,从中提取相应机构全称,再结合机构名上下文特征词集合从中提取候选简称,最后计算候选简称与全称的相似度确定最终简称。通过对1287个组织机构网站的实验,全称提取正确率达93.9%,简称召回率和正确率分别达85.3%和90.8%,实验表明,该方法效果良好。     

一种改进的BGP路由源认证机制

资源公钥基础设施(Resource Public Key Infrastructure,RPKI)是当前用于保护互联网码号资源分配真实性的技术.作为一种支撑域间路由安全的体系,它解决了边界网关协议(Border Gateway Protocol,BGP)缺乏路由源认证的问题.然而当前RPKI体系中的依赖方(Relying Party,RP)与路由器数据同步机制可能会导致路由源授权(Route Originate Authorization,ROA)信息缺乏真实性和有效性,并且不断查询缓存列表会带给路由器很大的性能负载.据此,本文提出一种改进的BGP路由源认证方案,发送端路由器实时申请存储在RP中的ROA证书,将其附加到BGP update报文中进行传输,以待对等端路由器申请证书公钥对证书进行验证并完成路由源认证功能.该方案将原来周期性更新路由器缓存列表机制改为路由器实时申请认证机制,有效解决了RP与路由器数据同步可能导致的ROA存在错误的问题,降低路由器查询缓存列表造成的路由器运行负载.此外,本文通过Quagga仿真实验表明该方案具有可行性,并对该方案的适用情形进行了具体分析.     

CAT-RFE:点击欺诈的集成检测框架

点击欺诈是近年来最常见的网络犯罪手段之一,互联网广告行业每年都会因点击欺诈而遭受巨大损失。为了能够在海量点击中有效地检测欺诈点击,构建了多种充分结合广告点击与时间属性关系的特征,并提出了一种点击欺诈检测的集成学习框架——CAT-RFE集成学习框架。CAT-RFE集成学习框架包含3个部分:基分类器、递归特征消除(RFE,recursive feature elimination)和voting集成学习。其中,将适用于类别特征的梯度提升模型——CatBoost(categorical boosting)作为基分类器;RFE是基于贪心策略的特征选择方法,可在多组特征中选出较好的特征组合;Voting集成学习是采用投票的方式将多个基分类器的结果进行组合的学习方法。该框架通过CatBoost和RFE在特征空间中获取多组较优的特征组合,再在这些特征组合下的训练结果通过voting进行集成,获得集成的点击欺诈检测结果。该框架采用了相同的基分类器和集成学习方法,不仅克服了差异较大的分类器相互制约而导致集成结果不理想的问题,也克服了RFE在选择特征时容易陷入局部最优解的问题,具备更好的检测能力。在实际互联网点击欺诈数据集上的性能评估和对比实验结果显示,CAT-RFE集成学习框架的点击欺诈检测能力超过了CatBoost模型、CatBoost和RFE组合的模型以及其他机器学习模型,证明该框架具备良好的竞争力。该框架为互联网广告点击欺诈检测提供一种可行的解决方案。