基于XML描述的动态可扩展数据报文的模型构建方法

通过分析航空、通信、航天等领域综合电子项目中常规总线数据报文,以及动态可扩展数据报文,归纳出数据报文结构特点,研究了适应动态可扩展数据报文的描述模型,并给出基于XML语言对动态可扩展数据报文模型的实现方法。通过该方法解决了动态可扩展数据报文难以统一描述问题,可实现软件代码与接口定义的解耦;解决了因接口变更导致修改软件代码的问题,可提高软件代码的通用性和适应性。该方法设计的总线接口测试软件已在多个型号工程的中应用,可达到在不修改软件代码的情况下,配置多种类型的常规数据报文或动态可扩展数据报文进行数据总线通信。     

高速网络入侵检测系统中基于Hash函数的分流算法

如何使入侵检测系统能适用于高速网络环境,成为当今入侵检测领域急需解决的技术难题.结合机群系统,提出一种基于散列函数的分流算法,将高流量数据流通过该分流算法分为多个数据流,交由机群系统中各节点上的IDS分析引擎处理.实验结果表明,该算法保证同一连接的所有数据报文由同一IDS分析引擎处理,在高速网络环境下保持高检测率,并有效地解决负载平衡问题.     

ODMRP数据开销的概率算法

提出了Ad Hoc网络中基于概率转发的组播协议P_ODMRP。在该协议中，转发节点根据相邻转发节点的密度确定转发概率，并按此概率转发数据报文，从而减少冗余数据报文，降低网络冲突的可能性。仿真结果表明，P_ODMRP协议在保持原ODMRP协议的高数据报文投递率的同时，降低了无效数据的传递开销和数据报文平均端到端传递时延，提高了数据传递的效率。     

分片与多播基于网络处理器的高速实现

传统的IP数据报文的分片和多播技术,由于在处理过程中需要对整个报文内容进行多次数据拷贝,由此会对缓存报文的处理器外部存储空间进行大量I/O操作,这将严重制约了当前处理器,尤其是网络处理器(NP)的高速报文处理能力.文中介绍了一种新的分片和多播的实现方法,它针对于网络处理器自身的结构特点,对传统方法做出了一定的改进,无需进行大量数据复制和拷贝,即可完成一份数据报文的分片和多播处理,更适用于当今的高速网络交换设备.从而保证更高速的数据处理交换得以实现,同时,实现方法简单,可在任意软件环境下实现.     

网络时间同步算法中时间延时优化方案

针对NTP技术中对网络时间延时测量的不足,提出了在网络支持下的高精度时间同步方法。该方法采用数据包丢失技术,通过比较传送的数据报文中的特殊队列值和所经过的路由器中数据包的排队队列长度值来决定是否对当前数据报文丢弃。仿真实验表明,该方法具有很好的可行性。     

利用Netfilter实现NIDS集群的研究和实践

目前基于网络的入侵检测系统(NIDS)面临普通单机检测设备的数据包处理能力不能适应网络带宽发展需求的问题，该文介绍了利用NIDS集群在高速网络环境下实现入侵检测的方法。根据NIDS集群的特点利用Linux内核中Netfilter模块实现了数据包基于分流转发和会话的动态负载均衡。并通过使用基于Linux操作系统的IDS负载均衡器实现了NIDS集群在高速网络环境下的入侵检测。     

分片与多播基于网络处理器的高速实现

传统的IP数据报文的分片和多播技术，由于在处理过程中需要对整个报文内容进行多次数据拷贝，由此会对缓存报文的处理器外部存储空间进行大量I／O操作，这将严重制约了当前处理器，尤其是网络处理器(NP)的高速报文处理能力。文中介绍了一种新的分片和多播的实现方法，它针对于网络处理器自身的结构特点，对传统方法做出了一定的改进，无需进行大量数据复制和拷贝，即可完成一份数据报文的分片和多播处理，更适用于当今的高速网络交换设备。从而保证更高速的数据处理交换得以实现，同时，实现方法简单，可在任意软件环境下实现。     

零拷贝报文捕获平台的研究与实现

根据零拷贝思想,实现了一种高性能的报文捕获平台(High-Performance Packet Capture Platform,HPPCP)．通过实现网络接口设备直接将数据报文以DMA方式存储到应用程序可以访问的地址空间,避免数据报文在内核态里传输时的内存操作,缩短了数据报文的行走路径;通过环策略管理数据报文缓冲区,实现了网卡和应用程序能够无冲突访问共享资源．这两点有效地降低了网络通信的延迟,极大地节省了CPU的开销．通过性能的分析比较表明,接收64Byte与1500Byte的报文时吞吐量分别达到90万pps(439Mbps)和8．2万pps(938Mbps),与传统的报文传输机制相比,报文捕获能力有了较为显著的提高．     

基于OCTEON多核处理器的高精度网络报文处理系统

基于Cavium公司OCTEON Cn5650芯片设计与实现一种高精度网络报文处理系统。由OCTEON的硬件收发引擎Packet输入和Packet输出来保证线速收发报文性能,在simple executive环境下满足TCP连接20万/秒和HTTP连接10万/秒的要求。实验结果表明,报文处理系统能够接收网络上的数据报文,并根据指定的内容对网络数据报文进行分析和存储;根据需要可以实现标准协议如HTTP、FTP、SMTP、POP3等网络报文客户端及服务器端模拟以及流量模拟;将自定义的网络报文或接收到的网络报文发回到网络中。     

传感器网络的报文攻击检测技术研究

提出以基站(BS)为基础的基于一致性检查的代理报文方法,该方法通过代理报文方式验证从CH到BS中的数据报文的正确性,由于代理报文是通过非主路径周期性发送的,BS可接收传感器网络中不同路径传送的2个不同来源的数据报文,并通过比较实现数据的检查,有效地解决了传感器网络的报文在主路径中被丢弃和篡改问题。     

大规模高速网络流量测量研究

随着互联网的发展,理解网络行为对于网络管理、规划和发展都有重要意义,网络流量测量是研究网络行为的基础。根据网络测量流量的不同,测量方法分为主动测量和被动测量,每种测量方法有其应用背景和优缺点。为了从不同角度研究网络行为需要定义不同的测度,IETF的IPPM工作组现已经定义了一整套用于流量行为测量的测度。根据测量的环境和应用背景的区别,国外不同的研究机构建立了不同的测量体系结构和测量工具。同时,由于网络带宽越来越大,全流量测量和分析研究越来越困难,为了解决这一问题,近几年,流量抽样测量研究现已成为高速网络流量测量的研究重点。     

基于测量的接纳控制研究

与传统的接纳控制算法相比,基于测量的纳控制有诸多优点,首先它无需知识应用的流量模型,其次它能动态适应网络的负载变化,提高网络资源的利用率。文中分析了基于测量的接纳控制的基本思想,并在此基础上提出和实现了一种自适应的接纳控制算法（Adaptive Measurement-Based Admission Control,AMBAC).作者通过实验对该算法进行了验证,发现在系统资源利用率（或接纳能力）接近的情况下,与传统的（固定时间窗口的）,MBAC相比,AMBAC能达到更低的平均分组丢失率。     

Double sampling for flow measurement on high speed links

Traffic measurement and monitoring are an important component of network QoS management and traffic engineering. With high speed Internet links, efficient and effective packet sampling techniques for traffic measurement are not only desirable, but increasingly becoming a necessity. Packet sampling has become an attractive and scalable means to measure flow data on high speed links. Passive traffic measurement increasingly employs sampling at the packet level and makes inferences from sampled network traffic. However, it meets difficulty in estimating the original flow distribution. To circumvent the problem, we propose and analyze a double sampling technique for flow measurement. In particular, we rewrite the expectation maximization (EM) algorithm that estimates flow distribution for double sampling. Using real network traffic traces, we show that the proposed double sampling technique indeed produces the desired accuracy in estimating the flow distribution.     

SKEL: A fundamental property desirable in ATM switches for simple traffic management - illustrations with generic output-buffered and input-buffered switches

To simplify traffic control in a network, it is desirable that the traffic-control policy at a network node depends only on the external traffic loads on the input and output links, but not on the detail addressing or distribution of packets from inputs to outputs. In other words, it should be possible to guarantee the grade-of-service of an input-output connection by controlling the aggregate loads on the input and output. Switch nodes in which such a traffic-control policy is possible are said to have the property of the sufficiency of the knowledge of external loads (SKEL). One way to demonstrate the feasibility of SKEL for a particular switch is to show that the performance under any nonuniform traffic distribution from inputs to outputs is better than or close to the performance under the uniform traffic distribution. The contributions of this paper are twofold: clarifying issues related to SKEL and establishing its feasibility for generic input- and output-buffered switches on a rigorous basis. The following summarizes our major results: (1) The packet-loss probability due to the Knockout switch-design principle for packets destined for an arbitrary output is maximum when the traffic to that output originates uniformly from all inputs; (2) The packet-loss probability for packets destined for a particular output under uniform traffic closely approximates the loss probability for packets from the worst-case input to that output under nonuniform traffic; (3) For mean and variance of delay, similar results as in (1) and (2) can be obtained; (4) For an input-queued switch, external link loadings that do not give rise to queue saturation under uniform traffic will not do so under nonuniform traffic either.     

基于背景流变化特征的组播拥塞控制算法

大部分组播拥塞控制机制都是将包丢失作为网络拥塞的信号,存在丢包、响应速度慢等缺陷。为了避免这种缺陷,提出一种新的基于背景流变化特征的拥塞控制算法。该方法根据网络队列延迟的变化检测拥塞,使网络能够对拥塞作出快速反应,更有效地利用网络资源,弥补了响应速度慢的缺陷。仿真实验结果表明,在相同的配置下采用该拥塞控制算法的网络,在吞吐量、丢包率等性能上均优于未采用该算法的网络。     

网络测量及行为学研究综述

随着互联网的发展,理解网络行为对于网络管理、规划和发展都有重要意义,网络流量测量是研究网络行为的基础。论文首先根据目前Internet发展的特点、网络管理的缺点和不足,分析网络行为学的研究难点和重点。将网络测量及行为学研究分成测量、流量行为分析、端至端行为分析等三个方面,并分别从这三个方面的国内外研究状况进行分析总结。论文最后定义网络行为学的概念,并提出网络行为学的研究方向。     

组合核函数高斯过程的网络流量预测模型

针对网络流量的非线性和时变性等特点,为了提高网络流量预测精度,提出一种组合核函数高斯过程的网络流量预测模型。用自相关法和假近邻法计算网络流量的延迟时间和嵌入维数,构建网络流量学习样本;采用组合核函数高斯过程对训练集进行学习,并且参数通过遗传算法进行优化;最后采用网络流量数据对模型性能测试。仿真表明,相对于对比模型,组合核函数高斯模型获得了更高的预测精度,预测结果更加稳定、可靠,具有较大的实际应用价值。     

基于统计分析的高速网络分布式抽样测量模型

分布式被动测量是研究网络行为的一个重要手段，其面临的主要问题是难以实现高速网络流量测量，因此需要使用抽样技术．分布式抽样测量技术需要解决两个关键问题：分布式测量点测量报文的一致性和抽样样本的统计随机性．为此，抽样测量的核心是选择合适的抽样掩码匹配位串，以保证抽样样本的随机性，且实现分布式测量点的信息一致性．文章对CERNET主干网络流量IP报头各字段的随机性进行分析，结果表明标识字段16bits满足抽样掩码匹配位串要求，并对抽样样本的随机性和统计属性进行分析．实验验证抽样样本既能用于网络行为研究也能用于流量行为研究．     

GAN-TM:一种基于生成对抗网络的流量矩阵推断机制

随着当前互联网技术的快速发展,网络规模和复杂度不断提高,由于流量矩阵对于网络管理、流量工程、异常检测等都具有重要意义,因此准确测量流量矩阵对于计算机网络而言极其重要.当前针对流量矩阵的测量机制主要可以分为直接测量法和估计推断法,其中估计方法又包括简单统计反演法、附加链路测量信息法以及测量反演结合法.现有测量机制在准确性...     

一种基于混合核函数的SOM网络流量分类方法

由于传统的自组织映射SOM方法对高维、非线性的网络流量数据的分类性能效果不佳,本文引入核方法,提出一种基于混合核函数的SOM(MIX-KSOM)网络流量分类方法。该方法结合了全局性和局部性核函数的优点,采用径向基函数和多项式函数线性组合构成的混合核函数代替内积作为距离度量,使输入空间中复杂的流量样本在特征空间得以简化。实验结果表明,采用MIX-KSOM方法能较好地对网络流量进行分类,较传统的SOM、采用单一核函数的SOM(KSOM)分类方法性能更好,分类准确率也高于NB方法。