FCIP跨层流量控制的建模与仿真

基于光纤通道技术的存储区域网络为存储应用提供了高性能的数据访问。为研究FC协议与TCP协议混合流量控制方法,本文基于OPNET仿真软件,建立FCIP协议的跨层流量控制模型,并对其跨层效果进行仿真分析。     

NetFlow流量采集与存储技术的研究实现*

为解决高速大流量网络的流量监测与分析问题,提出了一套基于NetFlow的流量采集与存储方案,设计了多线程与双链表的NetFlow数据采集机制,有效提高了数据采集效率和可靠性.此外,在存储原始NetFlow数据的基础上,设计了一套NetFlow流量的三级聚合和存储方案.基于此方法可对纷繁复杂的原始流量信息进行有效整理,为前端静态、动态流量分析提供合理高效的数据支持.     

基于云计算的桥梁安全与健康监测数据中心基础架构及其数据管理技术

桥梁安全监测数据信息以几何级数速度增长,对数据中心海量数据存储、管理提出了智能化、高效率化的要求.分析了桥梁安全与健康监测数据中心的数据管理技术及发展趋势;阐述了基于云计算（Cloud Computing）的数据中心基础架构;深入探讨了关键设备和软件的选型;对基于云计算的桥梁安全监测数据中心的应用前景进行了展望.     

基于模糊处理的医疗信息数据存储系统的设计

为了提高医疗技术水平,加快医务人员对医疗信息数据的分析,使医疗信息数据运行更加顺畅,减少数据存储所占空间,需要对医疗信息数据存储系统进行设计;当前的医疗信息数据存储系统对医疗信息数据进行存储时,利用FPGA构建系统硬件,以硬件为基础将医疗信息数据存储,但在存储过程中,没有将冗余数据清除,导致存储空间易满,容量变小,存在正常医疗信息数据无处安放的问题;为此,提出一种基于模糊处理的医疗信息数据存储系统设计方法;该方法首先对医疗信息数据的来源进行统计,根据数据来源实现医疗数据的硬件构造,然后利用医疗信息数据中特征相似数据间的中介点实现数据聚类,完成对医疗信息数据的聚类存储,最后采用高斯混合模型对冗余医疗数据进行特征分析,以分析结果为基础,利用分数阶Fourier变换对冗余医疗信息数据进行删除操作,由此完成了基于模糊处理的医疗信息数据存储;实验结果证明,所提方法增加数据存储空间容量,减少对冗余数据的存储,加快医疗信息数据的存储速度,提高数据存储精度,为该领域研究发展提供强有力的依据。     

基于Hadoop的云端异常流量检测与分析平台

Hadoop系统作为一种开源的分布式云计算平台已获得广泛应用,但其云端易受到各种威胁和攻击,基于此,开发了一种基于Hadoop的云端异常流量检查与分析平台。首先,使用Mapper周期性地从所有存储流量信息的文件中提取流量的部分信息;然后,通过Reducer将异常流量提取并保存。通过对流量数据的存储、检测与分析可成功地检测出有威胁的攻击,从而保障云端的安全。由于本平台基于开源的Hadoop实现,因此成本较低;同时,基于Java语言实现,可成功移植于各种主流操作系统,具有广泛适用性。基于局域网进行监控试验,结果表明本平台可成功地检测出异常流量,并输出友好的用户界面。     

基于主动网络技术下存储网络关键技术的分析

随着网络技术、大数据技术等信息化技术的普及发展,人们对数据信息存储指令和存储效率的要求越来越高,使得传统存储网络技术在适用范围、适用量级等方面上呈现出了一定的落后趋势.基于此,本文首先从数据信息多样化、网络环境发展、数据传输经济性三个角度,分析了传统存储网络技术面临的发展问题;其后,围绕存储拥塞技术、存储缓存技术两个方面,研究了基于主动网络技术下存储网络关键集输的应用表现.     

地质灾害信息存储技术及检索方法

地质灾害调查、勘查及防治等工作过程中,获取了大量的多源异构数据,其中的文本数据多以文件名检索或大字段形式整体存储,这种传统的存储方式不能满足文本信息中有用信息的快速检索与提取,是当前地质灾害数据存储和检索所面临的一个重要问题.本文基于非结构化数据库技术、中文分词技术、关键词提取技术,实现了地质灾害文本数据中任意有用信息的快速检索及与统计,可以为灾害数据的深层挖掘与融合提供有力支持.     

IVS产品精选

AV6400车牌识别软件 产品特色：车牌识别信息存储/查询,支持模糊查询;车辆计数：记录每个车道的过往汽车流量,统计某一路段的汽车流量状况;车辆测速。通过视频或者雷达测速来监测车辆是否超速;     

基于多属性的海量Web数据关联存储及检索系统

传统的Web数据检索一般采用全文检索方法,该方法具有很好的灵活性,但舆情分析往往需要获得相关的网页属性及统计信息。针对传统的Web检索方法无法满足上述需求,基于Hadoop平台设计并实现了一种基于多属性的海量Web数据的关联存储及检索系统,为舆情分析提供基础检索与统计服务。主要实现HDFS上基于属性的网页数据的分类和聚类存储,解决小文件存储同时提高数据访问吞吐量;建立原始网页数据与属性数据之间的关联映射;基于HBase的已有索引机制,结合分布式本地索引机制解决基于HBase的动态属性多条件选择查询的辅助索引问题。     

基于核函数的软件定义网络DDoS实时安全系统

针对软件定义网络中DDoS攻击的检测准确率与延迟较长的问题,提出了一种基于核函数的软件定义网络DDoS实时安全系统。首先,每个周期提取软件定义网络的报文头信息,并组织成矩阵形式;其次,采用马氏距离分析相邻特征向量的显著变化,设计了两个核函数综合评估攻击行为的流量;最终,采用谱聚类技术与协方差统计信息自动地定位攻击者。基于真实软件定义网络进行了实验,结果显示该安全系统实现了较高的检测准确率,并且实现了理想的处理时间。     

基于物联网的城市道口机动车智能监控和行为检测系统

物联网架构的城市道口机动车监控和行为分析系统在传统的物联网定义基础上,提出了包含感知／发布层、智能中间层、网络层、服务层和应用层的智能监控架构、以高清网络监控相机为采集终端,使用自行开发的图像分析算法和软件实现了道路拥堵状态判定以及多目标车辆追踪,实时采集视频流中道口监控区域内车辆移动轨迹、速度、前方道路拥堵状态等基本参数;在通信层使用3G／Wi—Fi等高速无线通信技术与有线通信相结合实时传输关键参数和监控图像,应用层使用自行开发的中心监控软件平台实现了对关键数据的存储、统计、业务应用的服务支持和管理,应用层针对电子警察、智能交通监控和信息发布展开,结合交通控制信息和我国交通法规为违章实时判定、交通信息采集等提供了基础、     

基于数据挖掘的网络信息安全策略研究

随着网络应用越来越普及,网络数据越来越庞大,网络信息安全问题日益严重,面对庞大的互联网数据安全提出了基于数据挖掘的网络信息安全策略,并对网络信息安全数据挖掘方法、挖掘对象、实施过程、挖掘算法进行论述,设计了网络安全分析模型,对静态和动态流量数据进行分析,给出了基于数据挖掘的网络信息安全分析算法的静态网络安全数据分析模型算法和动态流量数据及态势分析算法。     

基于大数据的网络安全态势感知及主动防御技术研究与应用

针对电力信息系统网络安全态势感知及主动防御问题,介绍了网络安全态势感知相关概念及技术。为了监控网络安全态势,研究了利用大数据分析技术开展基于多源日志的网络安全态势感知,提出了态势感知平台部署架构及主动防御模型思想,并将其技术应用于某电力公司网络信息系统环境。通过在公司内外网网络出口部署全流量数据采集分析器,对原始网络流量进行实时采集和存储,并借助大数据可视化分析工具与丰富的数据展示组件,实现对分析结果的多维度图形化直观展现。经实验测试实现了攻击事件及安全态势的实时监控预警,保障了公司信息系统的安全稳定运行。     

一种业务流自适应尽力采样方法

基于业务流的网络流量监测是网络管理、运维、实现基于业务的计费、流量工程等的重要手段．精确、高效的采样技术是实现高速网络流量业务流监测分析的重要技术．基于分段采样思想提出一种尽力最优的自适应随机采样方法，实现特大业务流的精确估计，其中把监测系统本身的处理能力作为选择采样概率的参数．实验结果显示算法能够很好地调节采样概率，使得采样包速率基本等于预先设定的监测系统的处理能力．     

IP协议分析仪的设计与实现

传统的基于SNMP协议流量监测工具有MRTG等,这些工具提供了网络流量的大小和变化的幅度;为了更好地了解互联网流量的本质,目前网络管理的研究集中在“网络流”压技术上。而Cisco的NetFlow服务提供了基于的“网络流”分析的方法。根据中国科技网在实际网络流量管理中的需求,本文介绍了“网络流”模型,分析了Cisco路由器NetFlow技术原理,根据NetFlow数据在流量和安全中的应用,引入了协议分析仪的技术,提出相关的设计和实现方案。     

基于信息熵的网络流异常监测和三维可视方法

通过分析网络流量可以反映网络运行情况,挖掘异常行为,感知网络安全态势。为了监测网络运行状况和流量异常情况,提高用户对网络流量态势的感知体验,针对大规模网络流量的数据量大和维度广的特点,提出了一种准实时流量数据报出机制,设计了基于三维可视化的流量监测系统,并结合基于信息熵的流量异常挖掘方法,通过人工监测和数据挖掘,实现了异常流量可视化监测,提高了异常检测成功率。给出了监测系统的设计方案和实现结果,解决了网络数据流从抽象到具象的可视化问题,提供了一种更加直观的态势展现方案,提高了用户对网络态势的感知认识能力。     

基于仿生学原理的云资源自主监控系统设计与实现

为了解决现有监控系统因主控节点功能太过集中而导致某些时刻网络流量过大、系统扩展性差和无法及时应对节点失效的问题,提出了一种基于仿生自主神经系统（BANS）的新型云资源监控系统。首先,系统中引入了多级存储、分批上报的机制,将需要上报的监控信息分批次分时段上传汇总,使得在任何单一时刻系统内不会产生过大的流量和负载,保证了系统的稳定性;其次,系统中加入了类动态主机配置协议（DHCP）的主动发现机制以及定期轮询策略,使得系统在处理新节点加入,节点故障问题时,获得了类似仿生自主神经系统一样的自组织、自修复能力。实验结果表明,基于BANS的云资源监控系统实现了自组织与自修复的功能,并且可以有效降低系统内的通信流量,某些单一时刻能将流量降低到仅有原来的三分之一。     

一种基于sFlow的网络流量分析方法

摘要：随着网络应用越来越广泛,关键的企业应用对网络的依赖性也越来越强,在网络使用上的一些很小的变化都有可能对网络的性能和可靠性造成很大的影响。因此,进行全方位、高速、实时的网络流量分析及网络性能分析成为一项有挑战性的、具有重要意义的研究课题。先前的流量监测技术（如RMON、NetFlow技术）都有许多缺点,而唯有ssFlow技术能够“看透”当今高速、复杂的网络。通过sFlow技术可以采集不同类别的大量的原始信息,但仅仅拥有这些原始信息还远远不够,还需要对这些原始信息进行分析析,从而得出对网络管理者有用的性能信息。本文提出了一种对利用sFlow技术采样的原始数据进行流量分析的方法,并给出了一个基于sF]ow的网络流量分析系统架构。     

Performance evaluation of the Kuipnet computer network

The methods and results of measurements of an inhouse computer network, Kuipnet, are presented. Kuipnet is an information-processing network. The traffic in the network consists of real-time high-speed traffic (speech data), large-volume data (digital images or files), and ordinary conversation with a time-sharing system (characters). The measurement system consists of software on a central switching computer, storage on magnetic tape and analysis software. The performance of the switching computer, traffic characteristics and network status are assessed.     

基于矢量空间重构的网络流量预测算法

客户机与服务器之间存在数据存储隐通道,对该通道的网络流量进行准确预测可避免网络拥堵,提高网络流量的调度和管理能力。传统方法采用线性时间序列分析方法进行网络流量预测,没有准确反映流量序列的非线性特征信息,预测精度不高。提出一种基于非线性时间序列分析和矢量空间重构的网络流量预测算法。进行相位随机化处理,使得网络流量数据离散解析化,把网络流量时间序列解析模型分解为含有多个非线性成分的统计量。采用自相关函数法求得矢量空间重构的时间延迟,采用互信息最小嵌入维算法求得网络流量序列的矢量空间嵌入维,实现流量序列的矢量空间重构。在高维矢量空间中,提取网络流量的高阶谱特征,实现网络流量的准确预测。仿真结果表明,采用该算法能有效拟合流量序列的非线性状态特征,对流量状态变化的动态跟踪性能较好,其预测误差比传统方法的低。