改善Internet服务质量的若干途径及分析

针对Internet的服务质量较低的问题,列举出改善Internet服务质量的若干途径,逐一加以描述,并分析了各种途径的优缺点。     

改进的HyperSplit报文分类算法

针对现有高速、大容量、多域报文分类算法普遍存在内存使用量大的问题,提出一种改进的HyperSplit多域报文分类算法。通过分析现有算法内存使用量大的原因,修正和设计选择分割维度与分割点、去除冗余结构的启发式算法,最大限度减少决策树中的复制规则数量,消除决策树中存在的冗余规则和冗余节点,优化决策树结构。仿真结果表明,该算法与现有多域报文分类算法相比,不依赖于规则集类型和特征,在保证内存访问次数不增加、报文得到线速处理的情况下,可降低算法的内存使用量,当规则集容量为105时,内存使用量降低到HyperSplit算法的80%。     

一种基于信息度量的流特征遴选算法

提出一种基于信息度量的流特征选择算法。该算法可分为粗粒度选择和细粒度选择2个选择步骤。粗粒度的选择通过计算特征集合中各个特征与不同业务类别的互信息,选择在流分类中最具代表性的特征。对于选取的这些特征进行细粒度的选择处理,通过计算已选特征集合中特征之间的一致性,排除多余的特征。实验结果表明,该算法遴选出的特征在用于数据流分类时,准确率和召回率都较同类算法高,且时间复杂度较低。     

互联网五种典型应用的平均包长概率分布研究

作为流量识别的一个重要手段,深度流检测使用的统计特征中屡屡包含包长信息。从互联网五种典型应用的平均包长入手,利用滑动窗口模型探索五种应用在平均包长概率分布上的差异。对FTP、Foxmail、WWW、迅雷、Emule五种应用的实验表明:设置相同的滑动窗口,五种应用平均包长的均值有明显区别;设置不断增大的滑动窗口,五种应用平均包长的均值稳定,标准差逐渐减小。仅用包长信息可识别该五种应用。     

网络自适应公平分组抽样算法研究

针对SGS(sketch guided sampling)的缺陷,提出了一种网络自适应公平抽样算法.根据抽样分组估计出值流量大小,并依据该值调整抽样比,使之适应于流量变化,从而达到对各种流的公平抽样的效果.对算法的相关性质进行了证明与分析,基于实际互联网数据进行了实验比较,实验结果表明,该算法具有准确性、自适应性、易于工程实现等优点.     

一种新的软实时应用的接纳允许控制和QoS控制算法

1.引言多媒体应用及Internet的各种新业务对包括操作系统和网络系统的支撑环境的要求与传统意义上的各类实时业务有着显著的不同,这种不同之处往往表现在衡量支撑环境服务质量QoS(Quality of Service)的标准上。传统意义上的实时业务,现在一般称为硬实时业务,其衡量支撑环境QoS的标准一般单纯依赖于执行时限deadline的丢失率上;而多媒体应用和一些新的Internet应用,现在一般称为软实时业务,其衡量支撑环境QoS的标准并不单纯依赖于deadline丢失率的统计数字上,在通常意义上讲,丢失deadline并不会造成这类应用的执行失败以及系统的崩溃,而其它一些指标,如系统的接纳允许率、QoS的稳定性和整个系统的综合利用率则变得重要起来。本文所提出的Quixote算法,正是一种新的软实时应用的接纳允许控制和QoS控制方法。     

一种基于分段模式的统计计数结构*

提出一种基于分段模式的统计计数（counter segment）结构。Counter segment通过区分流量大小为每流分配计数器空间,使网络流根据其流量属性占用计数结构的不同段,避免了均匀分配等长计算空间带来的资源浪费,从而提高了存储空间利用率。在每段计数空间均使用两个并行哈希函数,提高了映射关系的精度。仿真表明,该结构能够保持较高的计数精度的同时更有效利用SRAM存储空间。     

内容中心网络中基于节点相似度的协作缓存算法

针对内容中心网络中ALWAYS缓存策略节点存储空间利用率低、内容访问时延大、整体网络缓存性能低下的问题,提出了一种依据节点相似度的协作缓存算法。该算法优先将兴趣包转发至最相似节点,增大相关请求的就近响应概率;同时保证在缓存决策中的同一副本在协作节点间不重复存储,在降低冗余的同时增加了缓存多样性。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在减少路由跳数和请求时延的同时提高了缓存命中率。     

基于多维计数型布鲁姆过滤器的大流检测机制

高速网络环境中,实时、准确地提取大流量对于网络安全和网络管理具有重要意义。该文针对传统的流量测量方法受计算资源和存储资源的限制,提出了一种基于多维计数型布鲁姆过滤器(Multi-Dimensional Counting Bloom Fliter, MDCBF)的大流检测机制。它将1维的计数型布鲁姆过滤器(Counting Bloom Fliter, CBF)结构,扩展到支持多维业务流表示、查询和统计计数的MDCBF结构。基于Apriori原理,通过对MDCBF实施重正化,实现了用户自定义的大流检测。并能自适应地配置CBF参数,允许测量误差控制在预定义的范围内。基于计算机产生的模拟数据和实际互联网数据进行了仿真实验,结果显示：该方法既能获得较小的测量误差,又能获得较高的空间利用率。