软件定义数据中心网络研究

提出一种软件定义数据中心网络方案.采用多控制器进行层次多域管控,引入向量地址作为数据交换标签,结合自主研发低造价交换设备和商业级服务器设计,并实现数据中心网络模型.实验结果表明,该方案具有良好的实用性和可编程特性,有效地解决了数据中心网络扩展性差、运维成本高和管控方式复杂等问题,为构建未来绿色节能数据中心网络提供了重要思路.     

一种软件定义网络的安全服务路径优化构建机制

针对现有的安全服务路径优化构建方法缺乏综合考虑具体安全需求和底层资源状态的问题,提出一种基于启发式广度优先搜索算法的安全服务路径优化构建机制。首先,给出了基于软件定义网络的安全服务路径构建的总体结构,并引入整数线性规划对安全服务路径优化构建问题进行数学建模;其次,提出一种启发式广度优先搜索的模型求解算法,主要采用“先选择后搜索”的方式,解决同时考虑具体安全需求和底层资源状态的安全服务路径优化构建问题。仿真实验结果表明,所提出的构建机制在性能指标上优于对比方法。     

软件定义网络中一种两步式多级流表构建算法

针对软件定义网络中流表规模的扩张以及流表存储资源利用率低效的问题,提出一种两步式多级流表构建算法．第1步基于流表中不同的流类别对匹配域进行拆分,简化不同流类别之间的通配表项;第2步根据匹配域的重复率对流表进行正交分解,进一步压缩了流表中的冗余表项．仿真实验表明,该方法能够节省60%以上的流表存储空间,相对于现有方法,流表压缩率提高了21.4%到51.5%．使用现场可编程门阵列的验证结果表明,该方法能够在优化存储空间的同时保证硬件可实现性和流水线的处理速度,数据吞吐量可达197MPacket/s,支持100Gbit/s的线速处理．     

软件定义网络中应用蚁群优化的负载均衡算法

在软件定义网络中提出了一种应用蚁群优化的负载均衡算法,以负载均衡度为目标函数重定义了蚁群算法中的参数和操作,对软件定义网络数据流和网络拓扑进行合理设置,规划出流传输的最优路径,从而提升了网络资源利用率和流传输质量.仿真结果表明,与其他算法相比,新算法在负载均衡度、流接受率、流丢包率、时延以及网络吞吐量方面的性能都有明显的提升.     

软件定义网络中一种优化的拓扑发现机制

针对软件定义网络中拓扑发现机制存在资源消耗过大,运行效率低等问题,提出一种优化的拓扑发现机制(S-OFDP)。首先基于图的最小顶点覆盖思想,采用贪心算法实现网络拓扑的最少交换机覆盖,再利用端口分类和哈希策略消除网络中的冗余数据包。仿真实验结果表明：与现有的拓扑发现机制相比,S-OFDP机制下,网络中总LLDP数量的效率增益可达48.66%。因此,S-OFDP能够有效地减少网络中LLDP的数量,从而减少资源消耗,降低了控制器的负载。     

软件定义无线传感器网络中低控制负载的睡眠调度

为了克服软件定义无线传感器网络（SDWSN）中控制流量的限制,依据基于能量消耗的连通k邻域睡眠调度算法和软件定义网络（SDN）的特性,提出了一种低控制负载的睡眠调度方案. 首先,利用SDN的网络模型重新设计无线传感器网络的模型;然后,依据新的网络模型,对传统的睡眠调度方案进行改进. 在此基础上,设计出能够降低网络中控制流量的流表,从而降低SDWSN中的控制负载. 仿真结果表明,本文所提出的控制流设计方案在控制流量和数据平面中更新节点状态的平均响应时间要优于SDWSN中的睡眠调度,该方案能够最小化整个网络中的控制流量,在延长网络生命周期的同时降低控制负载.     

一种面向软件定义网络的大流检测机制

为解决大流检测过程中普遍存在的精度低、耗费高等问题,提出了一种面向软件定义网络的大流检测机制SampleFlow.通过综合sFlow和OpenFlow技术优势,使用粗粒度的采样技术识别出疑似大流,在OpenFlow交换机上安装测量流表项,对这些疑似大流进行细粒度测量判别,以达到准确检测大流的目标,通过采样点优化选择算法,还可降低采样的冗余性.实验结果表明,SampleFlow能够有效降低测量负载,并提升大流检测的精度.     

一种软件定义网络中带内模式下控制网络的配置升级机制

为了实现带内模式下控制链路的快速升级,提出了基于目的节点对所需升级的配置进行划分的计算机制,通过对上行链路和下行链路的分析提出了将上下行链路基于统一的升级处理机制分别进行升级的方法.实验结果表明,提出的算法能在相对更短的时间内得到配置升级时各节点的优先级分布,并以更少的升级步骤完成升级,但是需要占用额外的流表空间.     

支持高效管理的软件定义DCN控制架构

提出了支持高效管理的软件定义数据中心网络控制架构(FRINGE),采用分布式和集中式相结合的控制,特点是在网络边缘构建软件定义的集中管理域,利用边缘网络设备的可编程配置能力提高网络管理效率. 通过分析发现,FRINGE具有较好的实现可行性,仅需对现有数据中心柜顶交换机进行OpenFlow软件升级. 以数据中心网络管理功能中的故障诊断为例,说明了FRINGE可提升网络管理的性能,诊断探测开销比原有方法可降低至少2个数量级.     

无线传感器网络中基于验证点的安全定位协议

针对现有定位算法多是建立在假设锚点信息是正确的基础上,如果网络受到攻击,这些定位算法都将无法工作的问题,基于验证点思想提出既能使用不同定位算法,又不需要增加锚点(甚至不用锚点)的高质量安全定位协议———SLPDVNM。SLPDVNM通过使用动态验证点结合定位算法的机制完成节点安全定位。安全分析和基于MMSE定位算法的协议性能仿真表明,算法不仅可以有效克服恶意锚点的影响,而且对已知的多种攻击也具有极好的抵御能力。     

层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略

为了解决传统无线传感器网络基于特定任务导致资源利用率及能量效率低下,且无法适应网络拓扑动态变化的问题,提出了针对多任务并发场景的层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略。将软件定义网络引入无线传感网实现控制层和数据层解耦,通过灵活的网络资源调度策略同时完成多个任务,在保证监测质量的前提下,最小化网络总能耗;此外,软件定义的主节点可及时获取网络拓扑变化,并通过簇头节点实现簇内资源调度,提高优化效率,并降低能量消耗。结果表明,所提出的全局网络资源调度策略提高了能量效率和资源利用率,簇内资源调度在高效解决网络动态事件的同时降低了主节点的控制开销。     

基于SDN和ICN的智能电网架构及其缓存技术

针对智能电网传统架构及海量电力数据存储、转发的问题,基于SDN和ICN技术的智能电网架构的研究,提出一种逐级-折半的缓存放置策略(LCHD)。该策略考虑其对于缓存放置的影响,加入内容流行度这一因素在缓存内容中,,并提出逐级折半存储机制,实现了低冗余快速收敛的数据存储。通过Icarus仿真平台,将LCHD、EDGE、LCE及Prob这4种缓存策略从缓存命中率、链路负载、网络时延等多方面进行对比分析,证明LCHD算法能够有效地降低网络冗余,提高缓存性能。该策略拥有开放灵活的网络架构的优点,不仅能为上层提供简单、高效的配置与管理,还能为不同业务、用户的海量数据的存取提供便捷、快速的响应,从而能够更好地支撑电力LTE无线通信系统的建设与运营。     

基于校园网IP地址管理自助服务平台的设计与实现

为实现校园网IP地址自动分配,提高IP地址管理水平,采用建立校园网IP地址管理自助服务平台的方法,并根据实际,设计并实现该平台。此系统已经投入使用,不仅给校园网用户提供了方便,也提高了网管员的管理效率。     

软件补丁管理在网络信息安全中的作用及趋势

信息安全是信息社会的核心问题。分析了信息安全的内涵、软件安全漏洞的产生及危害、软件补丁管理的特性、流程及其在网络信息安全中的作用，基于目前的网络信息安全的状况，给出了软件补丁管理的发展趋势。随着技术的发展，软件补丁管理将会在网络信息安全中发挥重要作用。     

组合导航系统软件可靠性的神经网络静态预测

在组合导航系统大规模软件开发中，为了控制软件的质量，必须对软件模块的缺陷数进行预测，根据软件模块测试报告及软件复杂度，用神经网络方法预测了软件模块的缺陷数，结果表明：神经网络预测软件缺陷数化传统的线性回归方法具有更好的质量拟合度和估测能力。     

监测信息深度挖掘的供水管网污染源定位

为实现供水管网污染源及时准确地定位,针对配备在线水质监测设备的供水管网系统,提出一种充分挖掘水质传感器时序信息的贝叶斯方法,用于节点需水量随机波动条件下供水管网污染源定位。该方法采用蒙特卡洛模拟生成随机污染事件,构建各节点污染事件的观测信息概率分布,利用贝叶斯推断,根据传感器报警次序及时间观测信息,实时更新各候选污染节点的后验概率,并根据排序确定可疑污染源位置,同时对比不同传感器信息挖掘程度对定位结果的影响。结果表明,所提出的方法能在水质传感器报警信息累积时不断更新可疑候选节点的污染源后验概率,使候选节点个数降低,污染概率信息熵降低,能有效地识别出污染节点所在区域,且传感器信息挖掘程度越深,污染事件定位的准确率也越高。引入传感器首次报警时间作为辅助信息可以减少候选污染节点个数,降低候选节点污染源概率分布的不确定性,提高定位的准确性。