基于动态负载均衡的分层式高速网络入侵检测模型

设计了一种新颖的适用于高速网络的分层式动态负载均衡入侵检测系统模型及相应的动态流量均衡算法。该模型采用两级分流结构,由均衡代理与探测器根据均衡算法配合完成流量的动态均衡分配;动态均衡算法通过对数据包的特征域做敞列运算,将其映射到某个探测器的接收区间内．并根据探测器的负载情况调节接收区间的宽度,合理分配各个探测器上的流量。性能分析和实验结果表明,该模型能够充分利用系统的计算资源,具有良好的动态流量均衡性能及高度的可扩展性,在高带宽环境中有较高的效率。     

集群动态负载平衡系统的性能评价

该文使用随机Petri网对集群动态负载平衡系统建立了一个抽象模型．通过细化模型中的节点本地处理部分对5种动态负载平衡算法的性能进行了分析，并讨论了集群负载特性对动态负载平衡系统性能的影响，最后得出的主要结论有：(1)动态负载平衡算法可以取得比静态负载平衡算法更好的性能；(2)与传统的只考虑CPU就绪队列的负载平衡算法相比，考虑了各种I／O请求队列的负载平衡算法可以取得更好的性能；(3)即使在极端的集群负载特性中。集群动态负载平衡算法仍然能取得比较理想的性能，因此实现即使是十分简单的集群动态负载平衡系统也是很有必要的。     

基于多代理的工程配置管理系统调度算法

本文提出了一种基于多代理体系结构的配置管理系统 ,重点讨论及分析了其中的调度问题及调度策略 ,得出了一种具有动态负载均衡功能的调度算法。该算法在调度时充分考虑了现有负载轻重程度 ,能在运行过程中动态迁移任务 ,使得各服务代理基本负载平衡 ,从而有效地提高了系统性能。文章在最后对系统性能进行了综合分析和证明     

面向大规模数据接入系统的负载平衡机制

当前分布式系统负载平衡算法存在问题：1）算法建立的系统中各节点角色固定,系统不具有自适应性;2）算法的通用性不高;3）负载迁移任务巨大,且负载平衡周期过长等。针对这些问题,提出了混合式负载平衡算法。首先,设计了一个分布式系统接收模型。模型将系统任务分为三层：接收层、处理层和存储层。在接收层使用了自定义的通信协议提高系统的接收性能。然后,负载平衡算法采用随机负载迁移策略,根据系统中节点的负载状态,对负载任务进行随机迁移。通过这种策略解决负载平衡周期过长和负载回迁问题。最后,通过分布式控制节点选择策略,使系统中节点具有自适应性。实验结果显示,在百万数据源以下,系统各层平均延迟处于毫秒级,系统负载平衡平均耗时在3 min以下。实验证明了所提出的负载平衡机制具有周期短、任务响应迅速等特点,能够提高分布式系统的接收性能。     

高可用性集群中的动态负载平衡应用研究

提出了一个基于性能预测的、计算连接权重的动态分配算法,以及网络调度器来实现高可用性集群中的动态负载平衡系统。该系统包括调度器、交互式会话支持单元等模块。测试表明,该系统能迅速、准确地找出最佳服务器来处理请求,在负载平衡的效能上有明显的提高,从而为接下来的服务等动作做好准备。     

一种动态网络负载平衡集群系统的实现

集群系统近年来在计算机网络中的应用越来越广泛,提供服务的负载分配算法对集群的性能有很大的影响。本文通过对集群系统中的负载平衡算法的研究,在Linux下实现了一种集群系统动态网络负载平衡算法。通过实验结果分析,此算法能够提高集群系统服务程序的运行性能。     

一种有效的并行入侵检测系统流量分配策略

流量分配是影响并行入侵检测系统实时性的重要因素。首先提出了一种以局部时间内探测节点的负载平衡为目标,综合考虑探测节点的负载和处理能力的动态流量分配策略;然后通过引入负载平衡的粒度、益处估计,提出了一种动态负载平衡策略,达到了全局时间内探测节点的负载平衡;最后通过实验分析表明该策略是有效的。     

一个基于网络并行计算环境的动态负载分配算法

网络并行计算系统具有大量的自主的计算资源,如何充分发挥它们的潜在性能,这正是负载平衡的研究内容。文中描述一个基于网络并行计算环境的动态负载分配算法,该算法能够根据系统的状态和任务之间的通信关系动态地分配系统中的负载,以实现系统的动态负载平衡。通过应用实例测试说明该算法在稳定性和性能上,优于稳定的发送者动自适应算法。     

基于Petri网的集群应用系统性能评价

利用随机Petri网理论给出了一个集群应用软件负载平衡系统的抽象模型,通过细化其中的本地节点处理部分对3种集群动态负载平衡的调度策略和应用系统体系结构对负载平衡系统的影响进行了分析,得到了一些对大部分应用系统的设计起到指导作用的结论.这些结论是:(1)无论是静态负载平衡还是动态负载平衡都能提高集群系统的性能,动态负载平衡会得到更好的性能;(2)在动态负载平衡算法中除了要考虑系统中最重要的等待队列--应用队列外,还要考虑数据库队列;(3)异步体系架构将任务切分到各处理子系统中,有助于将各子系统负载数据综合到负载向量中,能够更准确地衡量系统负载、提高负载平衡系统的性能,优于同步体系结构.     

分布式系统中一种负载平衡的动态反馈调整自适应算法

重点研究了分布式系统中的进程迁移和定位、负荷分担中的负载平衡等问题；提出并讨论了基于动态阈值和阈长的进程定位模型和系统负载平衡的动态反馈调整自适应算法，还通过具体的实验分析论证了算法的性能．实验结果说明该算法能在一定的范围内很好地解决进程定位和负载平衡问题，具有较大的实用价值．     

基于移动代理和动态拓扑的分布式入侵检测

运行中网络的拓扑结构是动态变化的,因此提出了一种针对WAN环境设计的基于移动代理和动态拓扑的分布式入侵检测模型.该模型使用移动代理来实现入侵证据的收集、分析,通信和同步机制,并通过移动代理来跟踪运行中网络拓扑结构的动态变化以及网络入侵检测,并讨论了该模型的更新机制.     

高速网络下入侵检测系统设计

高速网络下如何进行入侵检测分析是当前网络安全研究的一个重要方向,该文基于动态负载和系统底层设计,通过嵌入底层内核代码,动态分发检测数据流,进行高速检测。该设计方法能够直接融入现有的分布式入侵检测系统或产品中,并且具有动态可扩展性、对入侵检测系统透明等优点。实测分析表明该方法能够在高速网中进行有效测试。     

利用Netfilter实现NIDS集群的研究和实践

目前基于网络的入侵检测系统(NIDS)面临普通单机检测设备的数据包处理能力不能适应网络带宽发展需求的问题，该文介绍了利用NIDS集群在高速网络环境下实现入侵检测的方法。根据NIDS集群的特点利用Linux内核中Netfilter模块实现了数据包基于分流转发和会话的动态负载均衡。并通过使用基于Linux操作系统的IDS负载均衡器实现了NIDS集群在高速网络环境下的入侵检测。     

主被动结合的网络测量技术研究

网络测量技术可以有效地帮助网络研究者和管理者更好地理解网络性能和结构。鉴于单一的主动测量或被动测量技术难以实现对网络信息进行精准而有效的测量,提出一种主被动结合的网络测量技术。针对被动测量方式获得的数据采用基于正则表达式的匹配和信息筛选机制提炼有效数据信息;基于这些信息,提出一种周期动态调整的主动发包方式测量目标网络的丢包率,并采用泊松分布的采样方式采集丢包率的测量数据;同时提出一种多路径动态路由测量算法,测量目标网络的路由路径信息。实验结果显示,周期动态调整的主动发包方式与固定周期发包的测量方式相比,可以将链路丢包率降低60%以上;多路径动态路由测量方法与Traceroute和Dijkstra路由寻路探测方式相比,路由探测准确率虽然相差很小,但是平均路由跟踪时间分别减少了大约10%和42%。表明周期动态调整的主动发包方式在网络突发时段可以适当调整发包周期;多路径动态路由测量方法可以有效地减少探测过程中的平均路由跟踪时间。     

基于DPDK并行通信的动态监控模型

为了更好地发挥通信系统的性能,充分利用系统节点的资源,提高系统的可靠性与稳定性,设计了一种基于DPDK并行通信的动态监控模型。该模型结合DPDK和通信系统的高速率、大流量、强实时性等特点,面向多节点备份、数据包与控制包分离、多网口并行收发数据包、多核并行处理数据包进行设计,分析了监控对象,研究了数据采集方法,设计了二层通信协议DMPD,并对网口进行了细粒度监控,给出了网口负载信息模型。另外,将散列函数、调整函数与动态负载信息结合起来设计了更有效、更公平的基于多网口的动态负载均衡算法。实验结果表明,该监控模型能够准确检测和及时处理系统出现的异常,并且实现了多网口的动态负载均衡。     

基于前馈多层感知器的网络入侵检测的多数据包分析

提出了一种新型网络入侵检测模型,在该模型中,首先将截获的数据包结合历史数据包数据库进行协议分析,找出可能存在的入侵行为的相关数据包,然后采用前馈多层感知器神经网络对这些相关的数据包进行回归分析,最终获得检测结果。该模型与传统采用单数据包检测方式的网络入侵检测系统(NIDS)模型相比,具有更低的漏检率。     

高速网络环境下的入侵检测技术研究

首先介绍了目前高速网络环境下的入侵检测系统的研究概况,接着对基于FPGA和基于负载均衡技术的两类入侵检测系统模型进行了分析,并重点研究了基于网络处理器的采用负载均衡技术的入侵检测系统中的关键技术即数据捕获技术、负载均衡技术和数据分析技术.     

检测分析技术在网络预警系统中的应用研究

为了提高网络预警系统的效率,将协议分析和改进的Apriori算法应用于检测分析模块,提出了一种新型的网络入侵检测模型。在该模型中,首先将截获的数据包结合历史数据包数据库进行协议分析,找出可能存在的入侵行为的相关数据包,然后采用改进的Apriori算法对这些数据包进行关联分析,最终获得检测结果。实验说明该模型与传统网络入侵检测系统(NIDS)相比,具有更低的漏检率。     

针对单区域突发流量的移动Sink路径规划

在传感器节点定期收集全网数据且单区域可能突发事件的密集型无线传感网中,如果产生区域突发事件,需要在短时间内将突发事件数据准确地发送到基站,同时也要兼顾其他区域定期产生的数据。提出针对单区域突发流量的移动Sink路径规划算法,首先将网络划分为虚拟网格,每个网格为一个簇,将节点划分到各个网格并选举簇头;然后通过TSP相关算法建立最短遍历路径, Sink节点通过该路径收集全网数据。如果某区域有突发流量产生,Sink节点将动态改变移动路径去收集数据。大量基于NS-2平台的仿真实验结果表明,该路径规划算法能动态改变路径来收集数据,均衡突发数据流量的准确性、实时性和定期产生的区域数据流量的丢包率、数据收集时延,延长网络生命周期。     

无线传感器网络中基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法研究

和传统的C/S模型相比,移动代理模型在数据融合方面更适合无线传感器网络.在基于移动代理的数据融合算法中,移动代理访问传感节点的顺序以及总数对算法的效率、网络寿命等有着重大影响.为此提出了一种基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法设计方案.通过构造特定数据结构的数据报文和数据表,给出了目标节点基本信息收集算法获取目标节点到处理节点的最优路径;将移动代理路由归结为一个优化问题,由静态路由算法求出移动代理迁移的静态最优路由节点序列,进而获得了移动代理基于曲线的动态路由算法.理论分析和模拟实验表明,随着传感器网络规模的增大和传感数据量的增加,和其它算法相比,该算法有更小的网络耗能和延时.