大规模高速网络流量测量研究

随着互联网的发展,理解网络行为对于网络管理、规划和发展都有重要意义,网络流量测量是研究网络行为的基础。根据网络测量流量的不同,测量方法分为主动测量和被动测量,每种测量方法有其应用背景和优缺点。为了从不同角度研究网络行为需要定义不同的测度,IETF的IPPM工作组现已经定义了一整套用于流量行为测量的测度。根据测量的环境和应用背景的区别,国外不同的研究机构建立了不同的测量体系结构和测量工具。同时,由于网络带宽越来越大,全流量测量和分析研究越来越困难,为了解决这一问题,近几年,流量抽样测量研究现已成为高速网络流量测量的研究重点。     

信息隐藏技术在网络行为测量中的应用研究

信息隐藏是信息安全领域一个非常年轻但发展迅速的研究方向.文章介绍了信息隐藏技术的定义、分类和两个关键模型,分析了网络行为测量中信息隐藏的作用,基于网络隐式行为测量平台、结合信息隐藏技术,指出了构建是下一步研究的重点.     

网络性能测量技术探析

随着互联网的发展,理解网络行为对于网络管理、规划和发展都有重要意义,网络流量测量是研究网络行为的基础。网络流量性能测量是网络管理和系统管理的一个重要组成部分,为网络的运行和维护提供了重要信息.同时也是网络流量具体建模、分析的必要前提和手段,该文对网络性能测量的相关内容,意义,以及网络性能指标的测量与分析进行了系统的介绍,并对网络性能测量的下一步发展进行了展望。     

基于统计分析的高速网络分布式抽样测量模型

分布式被动测量是研究网络行为的一个重要手段，其面临的主要问题是难以实现高速网络流量测量，因此需要使用抽样技术．分布式抽样测量技术需要解决两个关键问题：分布式测量点测量报文的一致性和抽样样本的统计随机性．为此，抽样测量的核心是选择合适的抽样掩码匹配位串，以保证抽样样本的随机性，且实现分布式测量点的信息一致性．文章对CERNET主干网络流量IP报头各字段的随机性进行分析，结果表明标识字段16bits满足抽样掩码匹配位串要求，并对抽样样本的随机性和统计属性进行分析．实验验证抽样样本既能用于网络行为研究也能用于流量行为研究．     

网络测量分析及研究综述

网络行为测量是网络行为分析的基础。网络的性能评价,网络规划,网络预测都离不开真实的数据和现象的捕获。文章从网络测量的方法、网络测量的基础设施以及网络的流量模型几方面,论述了目前Internet网络测量的现状,提出了一些需要努力和改进的问题。     

网络测量及行为学研究综述

随着互联网的发展,理解网络行为对于网络管理、规划和发展都有重要意义,网络流量测量是研究网络行为的基础。论文首先根据目前Internet发展的特点、网络管理的缺点和不足,分析网络行为学的研究难点和重点。将网络测量及行为学研究分成测量、流量行为分析、端至端行为分析等三个方面,并分别从这三个方面的国内外研究状况进行分析总结。论文最后定义网络行为学的概念,并提出网络行为学的研究方向。     

网络测量中的一种优化路径算法*

为了了解网络行为、更多地掌握网络流量情况和尽量多地测量信息,网络测量已成为重要的手段之一。从分析主动网络测量存在现状入手,结合测量模型研究分析,提出了一种优化路径算法,即二分步算法, 并给出了一种二分步近似算法,从而大大降低了测量代价。     

微博网络测量研究

随着移动通信和Web技术的不断突破,以微博为代表的在线社会网络在中国广泛发展起来,越来越多的人开始使用微博进行信息分发和舆论传播.为了了解中国微博网络中的拓扑结构特征和用户行为特征等内在信息,对国内最大的微博系统——新浪微博——开展了主动测量,并结合已有的在线社会网络测量结果,对新浪微博的网络拓扑和用户行为特征进行了分析和比较.主要发现包括:1)新浪微博网络具有小世界特性;2)新浪微博网络的入度分布属于幂次分布,而出度分布表现为某种分段幂率函数;3)与类似社会网络相比,新浪微博网络的出入度不具有相关性;4)新浪微博网络属于同配网络;5)新浪微博用户发博时间具有明显的日分布和周分布模式;6)新浪微博用户博文数目分布表现为威布尔分布;7)新浪微博用户博文的转发和评价行为具有很强的相关性,且博文转发概率要高于评价概率.这些测量研究和发现不仅有助于设计出符合中国微博网络结构特征的数学模型和计算模型,也是实现对微博舆论的监测、引导、控制等方面的重要依据和基础.     

网络测量中数据采集系统的设计与实现

网络测量对网络研究和发展十分重要,是研究网络行为基础。数据采集是网络性能监测基础,介绍了数据采集系统的设计与实现,并基于WinPcap设计实现了网络数据采集系统,系统较好地解决了高速采集和低丢包率等问题。     

流测量算法综述

理解网络行为对于网络管理、规刬和发展都有重要意义,而流测量是了解网络行为的基础。由于网络的高速与流数量的巨大,使得实时在线的流测量变得很困难。因此各种流测量技术、流测量算法成为研究热点。文章综述了目前利用抽样和哈希技术在流识别和流分布方面取得的成果,并分析了各种算法的优缺点。最后分析了抽样与哈希技术的长处与不足,提出了多种技术相结合的研究方向。     

Internet瓶颈链路带宽测量方法

网络测量是了解网络行为,进行网络控制,提高网络性能的重要环节和前提基础,其中,瓶颈链路带宽测量一直是网络测量的研究热点之一。该文分别讨论了基于可变分组大小技术和基于分组对(Packetpair)技术的网络瓶颈链路带宽测量算法,首先分析了两类算法的基本原理,然后仔细研究了算法的性能和存在问题,最后提出了进一步的研究方向。     

无线传感器网络节点能耗测量及分析

传感网能量高效是无线传感器网络研究中的关键性问题,而对节点能耗的准确测量评估是基础。现有的传感器网络节点能量测试方法,难以满足长时间、细粒度和高精确的测量需求。设计了一款传感器网络节点能耗测量设备,它利用电流采样、高速模拟数字转换芯片和可编程逻辑阵列构成的功耗测量电路实现对节点功能的准确和连续的测量,并对测量结果进行进一步分析。结果表明,该功耗测量设备符合传感网节点的实际运行情况,测量结果为传感器网络节点在线的能耗评估提供了数据依据。     

基于云计算的分布式网络测量系统设计

随着互联网的迅速发展和IP应用的普及,网络性能状况越来越受到人们的关注.网络性能数据对于分析网络行为,解决网络故障,规划新业务等具有重要的参考价值.本文设计了基于云计算的分布式网络测量系统.利用Hadoop平台的可靠存储和并行计算能力,解决了海量数据安全存储和快速计算的问题.用户可以在系统中方便地部署各种测量算法,完成网络性能的测量和评估.     

一种新型电网谐波在线监测系统的研究

本文主要提出了一种新型电网谐波在线监测系统模型，其在线监测部分主要利用模拟并行测量的基本原理．构造了一个用于电网谐波在线监测的特殊多层前向神经网络。并对其进行了仿真．仿真结果表明本文所提出的基于人工神经网络对电网谐波在线监测的方法是可行的、正确的和有效的。     

基于行为学的网络行为监控系统

通过对网络黑客攻击方式和手段以及用户网络行为特征的分析,提出用户违反网络安全规则行为的分类原则.根据行为科学原理,基于数理统计思想的用户网络行为模型,按照网络安全实时监控的要求,提出了网络行为监控系统的设计方案,最后指出模型的下一步改进工作和监控系统需要完善的内容.     

几种基于神经网络的谐波测量方法比较研究

分析了目前已经提出的几种基于神经网络的电力谐波测量方法。从网络结构、测量原理、学习算法以及实现方法等方面进行了比较分析。结果表明：基于自适应线性神经元的谐波测量方法原理清楚、模型简单、实现方便、测量精度高，是一种很有应用前景的谐波测量方法。比较结果对于应用有指导价值。     

网络性能测量系统架构的研究与设计

随着互联网规模的不断壮大,网络用户数量不断增多,如何进行网络实时检测与分析,对网络的设计和应用提出严峻的考验,这就需要对网络进行实时检测,并且根据分析结果进行处理。所以,网络性能测量平台的研究与实现很有必要。介绍网络测量的基本概念和主要技术,在此基础上,着重分析网络测量系统的架构设计以及实现,进而对测量结果进行数据分析,发现网络异常,提出可行的解决方案。     

面向SLA监测的IP网主动测试系统设计*

SLA是在现有IP网络基础上开展的新型服务模式。在SLA的实施过程中,对SLA的监测极为重要。鉴于网络主动测试所具有的优点,主动测试技术正成为一种重要的SLA监测技术。根据SLA监测的要求,借鉴已有主动测试系统结构模型,提出了一个面向SLA监测的IP网络主动测试系统结构设计,并对系统设计的关键问题作了分析。