指定测试者的基于身份可搜索加密方案

对指定测试者的基于身份可搜索加密(dIBEKS)方案进行了研究。指出Tseng等人所提dIBEKS方案并不是完全定义在基于身份密码系统架构上,而且方案不能满足dIBEKS密文不可区分性。首次提出了基于身份密码系统下的指定测试者可搜索加密方案的定义和安全需求,并设计了一个高效的dIBEKS新方案。证明了dIBEKS密文不可区分性是抵御离线关键字猜测攻击的充分条件,并证明了新方案在随机预言模型下满足适应性选择消息攻击的dIBEKS密文不可区分性、陷门不可区分性,从而可以有效抵御离线关键字猜测攻击。     

UDP流量对TCP往返延迟的影响

提出一个面向单条链路的TCP综合传输性能测度R,分析其与同一时间粒度内链路的占用带宽和UDP流量比例间的关系,使用中国和美国2条主干信道的实测数据进行了检验。结果表明R测度可表示为以占用带宽和UDP流量比例为参数的正态分布的随机过程。随后进行的CERNET链路R测度正态分布均值参数的拟合分析具有很高的可接受水平,拟合的结果给出的量化关系可用于流量的公平性评价。     

自然着色聚类过程中的网络安全事件计算

自然着色过程利用有部分重叠的短比特串映射,使两个Hash函数间带有相同的颜色,为判定两个Hash串是否同源提供了重要依据.在商集映射的视角下分析了多个不同的聚类函数间的差异和着色关系,结果表明聚类函数间的内部平衡性结合自然着色过程可以得到源串部分比特串的聚类特性,同时TCP宏观平衡性仍然保持不变.实验表明,利用这个特性可以从多个具有着色关系的短比特串映射的Hash存储空间得到如蠕虫爆发、DDoS之类的TCP宏观异常中发起者、受害者的聚类信息.因此自然着色过程大大扩展了TCP宏观平衡性的应用领域,为网络安全检测、监测和安全事件分布评估提供了有力的支持.     

高速网络中的数据流信息提取模型

以适当的方式定义流,并对流进行分析,已成为测量和分析网络行为的重要手段之一。本文在特定流定义下,构建了基于高速网络环境数据流信息提取的框架模型,分析和详细介绍了其中的关键问题,通过建立实验系统论证了框架模型的可行性和可靠性,并针对实验系统产生的性能瓶颈提出了相应的改进方案。     

计算机取证的工具体系

介绍了计算机取证所需的工具集，对相关的工具进行了比较，重点阐述了数据获取工具，给出了取证工具的国内外发展现况，最后指出了取证工具的发展趋势。     

基于移动社交环境的用户行为最优关联预测

提出了一种基于移动社交环境的用户行为多重分析与最优预测算法.首先,针对目标用户所属的各个社交群组,分别建立基于代表度的最优化模型,选择出任一社交群组内最具代表的关联用户,以分析目标用户在不同社会属性下的业务行为;特别地,代表度由基于Kendall系数的相似度和基于交互统计的交互度联合构成;其次,借助Apriori理论分别对目标用户和各最具代表的关联用户进行关联分析,并提出基于最小二乘模型的加权融合方法,以最优地融合上述关联分析结果且实现用户行为的精准预测.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于智能优化的分布式网络流量预测方法

网络流量预测是网络管理的重要内容,高效的流量预测方法可提高网络管理效率.针对网络流量的时变性等问题,提出了一种基于智能优化的分布式网络流量预测方法.该方法采用果蝇算法优化3次指数平滑预测模型中的平滑因子,对时间窗口内收集到的网络流量进行预测,从而有效地提高3次指数平滑模型下网络流量预测的准确度与效率.仿真实验表明:相比传统3次指数平滑预测模型,此方法可解决平滑因子的不确定性所导致的预测结果误差问题,有效提高了网络流量预测精度.     

基于RED的差异型丢包队列管理算法

网络流量中UDP成分的逐渐增加可能导致网络存在拥塞缓解失效的隐患.通过引入TCP流量与非TCP流量的区分丢包互斥机制,使用Lotka-Volterra竞争模型证明在该机制下TCP与非TCP流量在网络中必然存在平衡点,作者提出基于TCP与非TCP差异型丢包的队列管理机制.该机制依据TCP模型推导出的TCP协议流量的丢包概率,利用当前缓存队列中的TCP和非TCP数据包的状态,对不同的传输层协议产生差异型的动态丢包概率以确保AQM的稳定性和传输层协议间的公平性.     

一种改进的组播密钥管理方案

针对现有组播密钥管理方案存在的前向加密、后向加密和同谋破解问题,提出一种改进的组播密钥管理方案。改进方案由组播认证、安全组播转发树的维护、组密钥的分发和更新组成,通过二层控制方式降低组成员离开时密钥更新操作的复杂度,从而保障组密钥分发和更新过程的安全性和高效性。实验结果表明,改进方案具有较优越的计算开销、通信开销和可接受的存储开销。     

面向数据压缩的无线多媒体传感器网络节点选择方法

针对多媒体传感网采集图像信息的空间冗余问题,提出了一种面向数据压缩的无线多媒体传感器网络节点的选择方法.该方法从节点3维感知模型出发,设计空间相关模型以描述感知图像数据之间的相关性,在此基础上,提出基于相关性的节点选择方法,减少了采集数据的空间冗余.仿真实验结果验证了新方案的有效性.