内容寻址网络中路径缓存定向多播路由算法

为解决内容寻址网络中资源定位速度和路由效率问题,提出了一种基于路径缓存技术的定向多播路由算法.该算法结合定向路由与广播路由的优势,引入扩展系数对定向多播路由算法进行空间维度扩展,降低了集体失效概率.将路径缓存技术与定向多播路由算法相结合,提高了系统的定位效率.通过与传统的定向路由策略进行实验比对,验证了该算法的有效性。     

TL:采集具有准确应用用信息的Internet流量样本（英文）

Traffic classification research has been suffering from a trouble of collecting accurate samples with ground truth.A model named Traffic Labeller(TL) is proposed to solve this problem.TL system captures all user socket calls and their corresponding application process information in the user mode on a Windows host.Once a sending data call has been captured,its 5-tuple {source IP,destination IP,source port,destination port and transport layer protocol},associated with its application information,is sent to an intermediate NDIS driver in the kernel mode.Then the intermediate driver writes application type information on TOS field of the IP packets which match the 5-tuple.In this way,each IP packet sent from the Windows host carries their application information.Therefore,traffic samples collected on the network have been labelled with the accurate application information and can be used for training effective traffic classification models.     

基于Miredo的Teredo Relay性能与安全性分析优化

隧道是IPv4向IPv6过渡的一种方式,为处于IPv4网络中的IPv6孤岛提供IPv6互联网接入.本文对Teredo隧道的功能、流量和安全方面进行研究,着重分析了Teredo隧道中中继设备(relay)的工作原理,指出其节点状态管理机制存在的性能和安全性问题.以Miredo中继设备为基础,提出了基于双层查找优化、状态集与时间链扩展、时间链更新优化的性能与安全性增强方法.实验结果表明,正常条件下,插入、更新和回收流程的平均时间缩短了50%-60%,提高了中继设备的转发和抗攻击能力.     

广域网分布式爬虫中的Agent协同与Web划分研究

针对广域网环境下分布式Web爬虫的Agent协同和Web划分两个核心问题进行深入研究,提出了基于顾问服务的分布式Web爬虫系统模型,给出了详细的系统设计方案及Agent协同算法框架,并通过推导证明了顾问服务参与Agent协同能够使分布式爬虫系统承受相对较小的网络负载。提出了分布式Web爬虫Web划分的概念,围绕Web划分单元选取及Web划分策略,对Web划分的分类和实现进行了详细的讨论,并通过实验对多种Web划分方法进行了对比和评价,验证了广域网系统相对于局域网系统的优势,并发现运营商互连因素对爬虫系统性能的影响大于地理位置因素的影响。