从信息学的角度分析复杂网络链路预测

链路预测作为复杂网络分析的一项重要任务,其目的是寻找节点间缺失(新)的链路,识别虚假交互,对于挖掘和分析网络的演化,重塑网络模型具有重要意义.传统的链路预测方法多数采用拓扑结构信息、节点的属性信息和图的结构特征.应用这些特征等外部信息可以得到很好的预测效果.本文从信息学的角度全面分析、回顾和讨论了复杂网络链路预测的发展现状,提出了链路预测技术和问题的系统分类.首次将分层的思想引入链路预测分类体系中,把当前的链路预测方法分为基于监督学习的技术、基于半监督学习的技术、基于无监督学习的技术和基于强化学习的技术.对每种技术的优缺点、复杂性、所使用的具体特征,开源实现及应用建议进行了详细的分析.最后,讨论了当前复杂网络链路预测技术未来的发展方向.     

Skype会话建立过程分析与话路检测

Skype是一个基于P2P应用的网络电话软件.它使用了专用的通信协议,对用户之间、用户和服务器之间的通信数据进行全程加密,并且其客户端采用随机端口传送数据.因此传统的基于端口和基于内容的检测方法不能有效地检测出Skype网络数据.对Skype的通信连接机制进行了深入分析.在此基础上,提出了一个对Skype会话连接进行检测的算法.该算法综合利用了Skype的端口使用情况、数据包大小以及数据包的有效载荷特性.     

流比对技术在P2P流量分析系统中的应用

在千兆以太网环境下,研究解决适合在线分析P2P应用特征在工程上和科学上都是一个值得深入探讨的问题。对现有网络流获取技术与P2P获取流识别技术进行讨论,提出了一种基于NetFlow的流比对技术,通过将P2P流识别信息与NetFlow流进行比对合成新流的方法,达到统计与分析P2P流量的目的。试验表明,采用流比对技术对现有NetFlow流信息有效加工后能更加准确和高效地分析P2P流量。     

基于半监督学习的P2P协议识别

随着P2P技术的发展,网络上充满了大量的P2P应用.协议加密技术的发展,使得P2P应用的识别和管理变得非常困难.描述了如何运用半监督的机器学习理论,根据传输层的特征,用聚类算法训练数据并建立一个高效的在线协议识别器,用于在内核协议层对协议特别是P2P协议进行识别,并对BitComet和Emule进行了实验,得到了很高的识别准确率(80%).研究并解决了将选取好的特征用于聚类并高效地实现最后的协议识别器.     

基于半监督分类的BGP异常检测

异常边界网关协议(BGP)事件会影响网络的稳定性和可靠性,而网络环境下未标记样本较有标记样本容易获得,对此提出了基于半监督分类的异常检测框架.主要研究了高斯混合模型和直推式支持向量机,使用Slammer蠕虫相关BGP数据进行了实验,并对算法性能作了比较.实验证明半监督分类算法在BGP异常检测中切实可行.     

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K层特征模型的异常流量识别算法

针对在NetFlow数据流的环境中，如何解决海量数据识别的问题，提出基于K层特征模型的异常流量识别算法。采用优先级策略依次打开索引表，读取异常行为，并与异常行为的特征值逐条匹配，匹配成功作标记，确定异常行为类型。实验结果表明，该算法能够快速有效地识别异常数据流，提高了海量数据识别的实效性，有效地解决了网络安全问题，达到设计目标。     

基于锚节点可靠路由的IMS电话呼叫分拣方法

传统的网络架构在会话过程常发生网络中断从而无法提供足够的安全保障, 针对现有的系统不能获取和组装通话记录, 以及电话终端无法及时可靠地查询员工的通话记录的情况. 提出了一种基于锚节点可靠路由协议的IMS电话呼叫分拣方法, 通过流量捕捉模块将捕获的流量进行端口镜像, 并解析SIP协议数据, 其中流量当前IP报文通过预测链路生命期之后的候选中继节点的存在来识别更可靠的链路进行转发, 以降低数据丢失的频率, 提高员工的行政办公效率. 将本文提出的优化的路由算法RRCP与GBSR和FMHR路由协议算法进行比较, 通过网络仿真技术搭建网络通信模型, 分析并验证上述路由优化协议在路由的故障数, 丢包率, 数据交付延时, 平均跳数上显示出更好的性能, 并在实际的监控系统测试中监控响应时长有效降低.     

基于正则表达式的应用层协议识别加速

在当今网络中,传统的采用端口进行协议识别已越来越无法满足需求.采用了正则表达式进行协议识别,并对其匹配正确性和速度进行了优化.通过将NFA匹配引擎转换为DFA匹配引擎,不仅减少了其状态数,还提高了匹配的速度;在匹配方式上提出了3种匹配方式,并加以测试比较,并与One-Pass扫描算法相结合.通过对DARPA数据集进行测试,验证加速后的匹配正确性比L7-filter高,匹配速度则可达到其6.5倍.     

基于Dijkstra算法的簇头多跳WSN监测系统

针对传统LEACH协议及其改进算法的缺点,在最小路径Dijkstra算法的基础上,将Dijkstra算法应用到LEACH协议中,旨在提高大范围监测环境中基于LEACH协议的无线网络性能。详细论述了基于Dijkstra算法的稳定数据通信阶段工作过程,针对实际监测环境采用Matlab仿真模型对改进的算法进行了实验验证。两组实验结果表明,在小范围监测环境中,基于传统LEACH协议的网络与采用Dijkstra算法完成簇间通信的LEACH协议的网络性能相似,但是随着监测范围的增大,基于改进后算法的网络性能要远远优于传统LEACH的网络性能。