BitTorrent网络节点间流量的数据采集和分析

BitTorrent网络流量占据了互联网总流量的很大比例,吸引了大量专家学者的专注,然而现有实测工具无法实时记录BT网络中节点间的流量交互情况,有关真实BT网络中节点间流量的研究很少。建立了一个BT网络节点间流量的数据采集系统,将其部署在全球性实验平台Planetlab之后得到了真实数据,并验证了数据的正确性。通过对实测数据的分析和研究发现:(1)Tracker服务器在为各下载节点随机返回邻居节点列表时会受到各节点入网时间的影响;(2)50%以上的下载节点从种子处下载的数据为零,大部分下载节点的数据下载对种子的依赖性不大,从而深刻地体现出P2P应用模式的优越性。     

基于聚类分析的心电节拍分类算法

为提高计算机辅助心电节拍分类算法的准确率和普适性,提出一种基于聚类分析的心电节拍分类算法,该算法利用心电节拍个体内差异性较小的特性,采用两级聚类分析、抽样代表性心电节拍的方法,结合心电医师的辅助诊断,实现对心电节拍的准确分类。为了验证算法的准确性,采用国际公认的标准数据库--MIT-BIH心律失常数据库,AAMI/ANSI标准规定的心电节拍分类方法及准确率的计算方法进行仿真实验,最终总体分类准确率达到99.07%。与Kiranyaz等(KIRANYAZ S, INCE T,PULKKINEN J, et al. Personalized long-term ECG classification: A systematic approach［J］. Expert Systems with Applications, 2011, 38(4): 3220-3226.)的心电节拍分类算法相比,该算法无需进行设定的训练,且S类心电节拍分类灵敏度由40.15%提高到89.82%,显著提高了分类算法的普适性。     

一种量化的网络安全态势评估方法

本文根据网络中系统运行信息和系统配置信息,运用故障树模型对网络安全态势进行分层量化评估.经实验证实该评估方法能够较准确的反映网络安全运行态势.     

融合网络安全信息的网络安全态势评估模型

提出了融合网络安全信息的网络安全态势评估模型,该模型对多源安全设备的告警信息和主机系统日志进行校验、聚集融合,从而整体上降低安全设备的误报率,然后综合告警信息威胁量化结果和网络中漏洞的脆弱性量化结果两部分信息,对网络安全进行态势量化评估。经实验证实该模型能够比较准确的反映网络安全运行态势。