未知网络应用流量的自动提取方法

提取未知网络应用特征时需要获得其流量数据,但在网络工程中,采集的未知应用流量往往是几种应用流量的混合,如何将未知混合流量进行分离,按照应用进行归类是现有方法没有解决的问题。基于此提出一种基于载荷信息的流量聚类方法,该方法通过对报文载荷的部分字节编码,采用扩展的ROCK算法对未知混合流量进行分离,按照不同应用进行归类。实验结果表明,与基于会话行为特征（一种流量统计特征）的流量聚类方法相比,这种方法具有较高的精确度。     

基于随机聚类采样算法的复杂网络社团探测

根据网络节点的局部拓扑信息构建稀疏相似网络。基于稀疏相似网络, 提出了一种改进后的随机聚类采样算法对网络社团进行探测。在人工和真实网络上, 将算法与未改进的随机聚类采样算法以及几种典型的社团探测算法进行了准确率和时间复杂度的比较。实验结果表明, 该方法在时间复杂度上具有明显的优势, 并且具有较好的准确率。     

综合业务局域网络中的一种完全混合式多路访问协议

提出一种完全混合式的多路访问协议。它是CSMA/CD、预约访问协议以及隐令牌访问协议的一种有机的结合,不需要转换信号和监控站,没有原访问方式对网络规模的限制。模拟结果表明,它的时延与吞吐量性能比其它混合多路访问协议有着明显的提高。     

融合NAS和SAN的存储网络设计与实现

针对目前两种主流网络存储系统存在的缺陷,本文提出和实现了一种在IP协议下融合NAS和SAN的统一存储网络系统.通过全局多协议文件系统,统一存储网络能同时支持文件协议和块协议,实现了NAS设备和SAN设备在IP上的无缝融合,满足了应用开放性、高扩展和海量存储的需求;通过iSCSI软件实现模块,统一存储网络能同时为客户提供文件I/O和块I/O服务,具有NAS和SAN二者的优点;通过自主存储代理文件系统,统一存储网络能同时通过服务器通道或高速附网通道向客户机提供数据,提高了系统的I/O响应速度,减少了服务器瓶颈.实验结果显示,统一存储网络系统具有超高速的文件I/O和块I/O响应速度,能为网络提供性能、扩展性、兼容性、性价比都更好的海量存储系统.     

基于机器学习的网络流量分类研究进展

机器学习方法不依赖匹配协议端口或解析协议内容,而是利用网络流的各种统计特征识别网络应用,近年来得到了广泛关注和快速发展.本文总结了基于机器学习的网络流量分类方法自2004年来的研究进展,并且按有监督、无监督与半监督的区别进行分类、分析与比较.重点讨论了基于机器学习的网络流量分类研究的挑战与方向,即解决样本标注瓶颈、样本分布不平衡与动态变化、实时与连续分类以及分类算法可扩展性等核心问题.     

中心式结构僵尸网络的检测方法研究

从近年发展趋势看,僵尸网络的结构正呈现多样化发展的趋势,中心式结构僵尸网络因控制高效、规模较大成为网络安全最大的威胁之一.中心式结构僵尸网络采用一对多的命令与控制信道,而且僵尸主机按照预定的程序对接收到的命令做出响应,因此,属于同一僵尸网络的受控主机的行为往往具有很大的相似性与同步性.针对中心式结构僵尸网络命令控制流量的特点,本文提出一种基于网络群体行为特点分析的检测方法并用于僵尸网络的早期检测与预警.实际网络流的实验表明,本方法能够有效检测当前流行的中心式结构僵尸网络.     

小波法的网络流量奇异谱估计

网络流量整形、调度、异常检测、管理与控制及保障QoS需求等都需要了解业务流的局部变化特性.本文给出离散小波及其模极大值的网络流量奇异谱估计算法及影响因素,并通过真实的网络业务数据对算法进行了评估和比较.实验结果表明,两种方法的奇异谱估计能有效刻画网络业务流的局部变化特征,并且能通过奇异谱特征参数之间的差别描述不同业务流之间的差异性,也表明了在一定条件下,离散小波模极大法更加优越.     

网络编码中ACK类攻击的防御研究

近年来,网络编码以其巧妙的思想展现出生机勃勃的应用前景,但是安全问题一直是其在网络中大规模应用的最大障碍.本文分析了网络编码中存在的特有的ACK类攻击,给出了针对该类攻击的基于典型集和哈希函数以及马尔可夫模型的防御方法,并利用数据挖掘的方法获得了典型集的元素组成,同时分析了TCP流中ACK状态数的分布,展望了网络编码的发展方向.     

基于复杂网络社团划分的网络流量分类

随着网络的高速发展以及各种应用的不断涌现,采用端口号映射或有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别已难以满足应用的需求。以流为网络节点、流之间统计特征的相似度为边,构建流相关网络模型,利用Newman快速社团划分算法(NFCD)对流相关网络模型进行社团划分,得到了流的聚类结果,实现了网络流量的分类,并与先前的两种无监督的流量分类算法(K-Means,DBSCAN)进行了对比。实验结果显示,利用NFCD算法具有更高的准确率,并能产生更好的聚类效果,且不受输入参数影响。     

一种基于中间件的RFID系统阅读器去冗余算法

 冗余阅读器判别是大规模RFID系统性能优化的重要问题之一.本文基于EPC网络架构提出一种阅读器去冗余算法MRRE.该算法利用RFID中间件的标签信息判别冗余阅读器,不需阅读器对标签写入信息.仿真结果表明,MRRE算法比LEO+RRE算法在冗余阅读器检测率上提高了6.27%～20.80%,在系统处理的标签信息量上降低了4.50%～35.73%,而且在系统部署合理性方面更具优势.