P2P 流量识别

P2P流量的迅猛增长加剧了网络拥塞状况,P2P流量识别为网络管理提供了基本的技术支持.首先介绍了P2P流量的类别及流量识别面临的主要困难,然后综述了P2P流量识别的主要技术及研究进展,最后给出下一步的主要研究方向.  

基于VB的遗传算法软件实现及其应用

遗传算法是一种模拟达尔文理论的自然进化机制的搜索和优化方法，它在搜索优化问题的全局或附近的最优解上具有良好的优势条件，因此它在很多诸如组合优化，图像处理和故障诊断等的领域都得到了应用，本文对遗传算法基本的数学基础理论，主要特点，算法实现的VB编程和实际应用进行了描述。  

基于集成聚类的流量分类架构

流量分类是优化网络服务质量的基础与关键.机器学习算法利用数据流统计特征分类流量，对于识别加密私有协议流量具有重要意义.然而，特征偏置和类别不平衡是基于机器学习的流量分类研究所面临的两大挑战.特征偏置是指一些数据流统计特征在提高部分应用识别准确率的同时也降低了另外一部分应用识别的准确率.类别不平衡是指机器学习流量分类器对样本数较少的应用识别的准确率较低.为解决上述问题，提出了基于集成聚类的流量分类架构（traffic classification framework based on ensemble clustering，简称TCFEC）.TCFEC由多个基于不同特征子空间聚类的基分类器和一个最优决策部件构成，能够提高流量分类的准确率.具体而言，与传统的机器学习流量分类器相比，TCFEC的平均流准确率最高提升5%，字节准确率最高提升6%.  

并栏寄语

“没有夕阳的产业,只有夕阳的思想,每一个企业都能持续增长。”这句话被开宗明义地写在该书的封面。这句话也浓缩了拉姆·查兰管理思维的精髓,当然增长是在不断探寻永不满足的市场需求中,确保对成本、产品周期和资金使用效率的持续的关注。提起拉姆·查兰,许多人也许一下子想不  

基于Snort的分布式入侵检测系统应用研究

本文首先分析了Snort入侵检测防护体系结构,然后设计与实现了以Snort为核心的分布式入侵检测系统(DIDS),并将其应用到一个实验局域网中。再根据网络实验环境,制定检测策略。并依据检测策略,配置和调整Snort,定制和编写网络实验环境的规则。最后分析了该分布式入侵检测系统在网络实验局域网中运行的实验结果。  

目标与机会平衡规划法

提出一种目标与机会平衡规划法．基于待决策问题的有效决策前沿曲线形状的全局信息，通过权衡决策目标收益和实现机会两个因素的数值关系以及二者沿有效决策前沿曲线变化速度的对比关系，最大限度地提高决策效用．该方法能以更合理、更全面、更灵活的方式分析处理随机优化问题，有效解决期望值模型、机会约束规划法和相关机会规划法之间的矛盾．最后通过算例表明了所提出方法的主要特点和有效性．