基于FPGA的网络大数据负载均衡调度方法

网络节点传输能耗与其状态直接相关,以统一参数进行调度管理利用率较低。因此,文章提出基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的网络大数据负载均衡调度方法,将传输网络服务器的处理频率作为当前传输状态下传输网络利用率计算的依据,构建网络节点传输能耗模型,利用逻辑模块、输入输出模块和内部连接模块的FPGA,计算与模型输出的参数匹配度最高的传输路径,实现对网络大数据负载的均衡调度。测试结果表明,文章设计的调度方法能够确保网络资源调度负载的均衡性。     

基于云计算的网络大数据均衡调度系统设计

由于传统大数据均衡调度系统应用下的网络吞吐量较低,因此提出基于云计算的网络大数据均衡调度系统。在系统硬件方面,设计了动态调度器和网络数据管理服务器,其中动态调度器执行系统均衡调度策略来辅助系统完成数据均衡调度任务,网络数据管理服务器对系统接收的网络大数据集成管理。在系统软件方面,首先采用网络爬虫技术对网络大数据样本进行采集,在数据矢量空间中建立映射关系;其次利用模糊循环迭代控制技术对网络大数据样本进行均衡处理;最后利用云计算技术对网络大数据均衡调度策略进行计算分析,以此实现系统设计。经实验证明,应用设计系统的网络吞吐量高于传统系统。     

网络流量分析多机负载均衡系统设计

本文在调查了负载均衡集群系统相关背景知识和关键技术后,确定了网络流量分析中的多机负载均衡系统的功能需求,设计了网络流量分析多机负载均衡系统[1]。     

一种均衡网络流量的遗传算法

基于整数规划的多限制条件下流量分布优化数学模型,该文设计了一种基于遗传算法的优化算法来求解计算复杂度高的均衡网络流量问题,进行全空间并行搜索,采用自然数编码及选择交叉变异算子,结合最优个体保存策略进行选择,融入自动信息。仿真结果证明算法是有效的,改善了传统路由算法易于导致的网络流量分布不均衡的状况。     

物联网节点负载均衡优化调度方法研究

针对物联网节点负载均衡调度方法存在资源节点浪费的问题,笔者提出物联网节点负载均衡优化调度方法。通过建立物联网节点负载均衡优化调度模型,实现了分层路由网关节点数目匹配与网关调度任务节点重组,对重组后节点进行网络负载均衡匹配,可以完成物联网节点负载均衡优化调度。根据仿真实验,对比优化调度方法与其他调度方法的负载均衡离差值,证明了优化调度方法能够更好地实现物联网节点负载均衡优化调度。     

浅谈基于PCA的网络流量分析

网络流量的特性分析一直是通信网络性能分析的一个极其重要的问题。本文主要采用主成分分析(PCA)的方法对采样到的网络流量数据进行分析,发现这些流量数据呈现低维特性,仿真结果证明该方法可行。     

用于不均衡数据集的挖掘方法

传统的分类算法大多是基于数据集中各类的样本数是基本均衡的假设的,而实际应用场合中面临的往往是不均衡数据。针对不均衡数据集,利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能,因而研究用于处理不均衡数据集的分类方法就显得相当重要,本文对相关的研究做了综述。     

基于集对逻辑的近似推理方法研究

借鉴模糊推理的基本方法,以集对逻辑为基础,给出了集对蕴含式的定义,进一步针对其联系数形式的真值进行研究,讨论了单论域上集对推理的基本模式与方法。然后,提出了集对关系的概念,将单论域推理方法延伸至具有集对关系的联系域上,证明了一些基本定理。该成果对于集对分析理论的发展与完善有着一定的参考价值与指导意义。     

面向并行网络流量分类的负载均衡算法

为了解决高速网络流量分类系统的性能瓶颈问题,提出了一种并行网络流量分类系统负载均衡算法。该算法由静态预分配和动态自适应调整两部分组成,采用基于Hash流表实现负载的静态预分配,根据处理节点的动态反馈对Hash流表进行重映射。通过实验和静态Hash算法以及SHI算法进行了对比,实验结果表明,该算法负载均衡度好、丢包率小、流重映射率低,能够满足并行网络流量分类系统负载均衡的要求。     

基于集对分析的软件重构方案优选模型

集对分析具有概念明确、计算简便和信息全面的优点,针对软件重构过程中,传统定位重构代码的方法仅仅依靠开发者的观察和主观意识进行判断的缺点,在集对分析同一度理论的基础上,借助软件度量的相关指标,建立了软件重构方案优选的集对分析模型,为软件重构方案优选提供了一种解决方法。运用变异系数法确定指标权重,提高了方案评价的可信度。实验结果证明,集对分析模型能够正确地定位需要重构的软件代码,并能够给出具体的重构顺序。     

基于集对分析的网络安全态势评估

为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施,提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理,得到服务器和攻击的规范化数据,然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势,最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型,以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析,证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分,更好地得出整个网络简单的安全态势。     

基于集对分析的半监督ISODATA聚类

提出一个基于集对分析的半监督ISODATA聚类算法,用于网络异常检测。在三方面进行了改进：首先,算法能够直接处理字符数字混合属性的数据,并使用集对分析来计算数据记录之间的距离;其次,算法同时处理有标号和无标号的数据,并利用少量的有标号数据来指导算法的分裂过程;最后,将算法的输入参数减少到只有两个。在KDD99入侵检测数据集上的实验结果显示,该算法获得了95.62%的检测率和1.29%的误报率。     

基于集对分析的WSN安全态势感知模型的研究

为提高无线传感器网络安全评估准确性、灵敏性,将安全态势感知的概念引入无线传感器网络安全研究,采用集对分析理论对无线传感器网络安全态势进行评估,用安全态势值判断无线传感器网络受到安全威胁的强弱。实验中使用KDD Cup 1999数据集模拟无线传感器网络攻击,通过改变网络中受攻击节点数量模拟不同强度的网络攻击,并在11种不同的攻击强度下分析安全态势值变化情况。实验结果表明,该模型可以提高无线传感器网络安全评估的准确性,与传统基于安全熵法的评估模型相比,本文提出的方法对中低强度的攻击灵敏度更高,攻击效果区分更加明显,并可根据安全态势值对网络安全态势进行分级。     

不完备信息系统中的集对粗糙集模型分析

考虑一种不完备信息系统,其中同时具有缺席和遗漏型未知属性值,在这种不完备信息系统中,采用集对分析的方法构建了一种新的基于联系度的加权相似度量。在此基础上,分析了加权相似度量在两种特殊情形的不完备信息系统中的表现形式,并通过实例说明了它的有效性。     

基于集对顺势相似关系的变精度粗糙集模型

为了能有效处理含有含噪音数据、模糊性的不完备信息系统,利用集对分析与粗糙集的思想与方法,在比较几种集对相似关系的优势与劣势的基础上,提出了一种基于阀值[α]联系度系数的集对顺势相似关系,并将其代替变精度粗糙集的不可区分关系,构建了一种基于集对顺势相似关系的变精度粗糙集模型,探讨其性质。通过实例验证了所构建模型的合理性与有效性。     

基于模糊集对分析的软件质量综合评价

模糊集对分析将待评价软件和理想软件组成一对集对,对这一集对作同异反决策分析,寻找与理想软件最接近的待评价软件,从而给出可行性待评价软件的优劣排序.基于ISO/EC9126软件质量度量模型,将模糊集对分析软件评价模型应用于软件质量的评价,实例表明,该评价模型具有客观性、实用性.     

基于流量分析的软件升级漏洞自动检测方法

软件升级过程中,缺乏对升级信息或升级包的认证可能会导致基于中间人攻击的远程代码执行漏洞。为此,提出一种升级漏洞自动检测方法。该方法通过提取升级过程中的网络流量,对升级机制自动画像,将其与漏洞特征向量匹配,预判升级漏洞;在模拟验证环境中,利用画像信息实施中间人攻击,验证检测结果。基于该方法设计了升级漏洞自动分析与验证系统,对 184 个 Windows 应用软件样本进行测试,检测出 117个样本的升级漏洞,证明了本方法的有效性。     

基于BBO-ELM方法的网络视频流量预测仿真研究

针对在互联网络服务中,进一步提升网络视频流量预测的精度以优化网络资源配置和满足用户需求的问题进行了研究,并对如何自适应选取网络视频流量时间序列中有效且必需的历史信息进行了探索,提出一种基于生物地理学优化算法优化极限学习机的BBO-ELM预测模型。在ELM预测模型的基础上,将BBO优化算法用于ELM的网络输入变量、隐含层节点的配置及参数、Tikhonov正则化参数的优化选取。为验证所提出方法的有效性,将BBO-ELM方法应用于真实网络视频流量预测实例中,在同等条件下,与现有方法进行了比较。仿真实验结果表明,该方法能有效地改善预测精度,显示出其有效性以及应用潜力。