基于信誉值的实用拜占庭容错改进算法研究

共识问题是区块链中的核心问题,针对联盟链常用的实用拜占庭容错算法(PBFT)中主节点选取随意、网络通信量大、公平性较低等问题,提出一种基于信誉值的PBFT改进算法。首先改变信誉值主节点选取方式,然后优化共识流程,节点的累计信誉作为判断达成共识的条件。达成共识时没有参与共识过程的节点或恶意节点的信誉值降低,降低的信誉值均分给成功参与共识的节点。经过多次共识后,故障或恶意节点对共识的影响变小,提高了算法的公平性。     

基于大数据和虚拟化技术的网元告警接收处理方法

阐述网络管理中设备告警接收处理的现状,提出一种松耦合式完成告警的存储采集和实时处理方法,并给出详细的告警信息接收与分析实施流程,最后给出方案的应用情况介绍.该方案实现大规模告警采集与亿级告警信息存储,结合大数据、虚拟化、云技术实现数据实时分析,提升了数据的开放性,解决了传统方式采集处理能力较弱,无法满足大型网络管理需求...     

基于MapReduce的SimRank算法在图聚类中的应用

由Jeh和Widom提出的SimRank算法是一种普适"结构相似度"计算模型。由于SimRank算法采用迭代方式计算图节点间相似性,因此时间复杂度和空间复杂度都非常高。随着数据量的激增,单机运算能力不能满足大规模数据的计算要求。本文提出了基于MapReduce计算模型的分布式SimRank算法,利用该算法对RDF图进行相似度度量,然后利用分布式的AP聚类算法对图节点进行聚类分析。实验结果表明,该方法能够高效的完成图节点的相似度度量,实现图的有效聚类。     

区块链共识算法研究综述

区块链已广泛应用于货币金融、通信网络、信息安全、物联网、电力运行管理和社会职能管理等多个领域,但依然存在许多急需解决的问题。共识算法是区块链的核心技术之一,是区块链各节点达成一致性最为重要的底层技术,是解决区块链吞吐量太小、通信存在延迟等一系列问题的关键技术,是区块链安全运行的重要保证。文中基于区块链共识算法的设计原理,主要介绍了区块链的构成、分类、架构、上链、节点处理流程及存在的问题,重点阐述了现有PoW、PoS、DPoS、PBFT、Raft、Paxos、Ripple等共识算法设计思路、共识理论及流程,对共识算法中的共性问题,即算法优化、算法效果进行了综合概述和分析,并对区块链共识算法研究进行了展望,希望开发出更加高效、安全的共识算法。     

基于凝聚型层次聚类的PBFT优化共识机制

面对粮食联盟链网络中的大量共识节点,由于传统实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)共识算法效率低下,导致通信能耗过高,从而极大地增加信息泄露和数据造假的风险。针对上述难题,本文提出了一种基于凝聚型层次聚类(agglomerative hierarchical clustering,AHC)的PBFT优化共识算法。首先,利用AHC算法对所有网络共识节点进行目标划分和聚类;其次,使所有簇并行发生PBFT共识;最后,通过簇间主节点共识达成消息一致。实验结果表明,该改进算法能够有效降低能量开销,并提高共识效率和吞吐量。     

跨组织业务协同流程链构建

跨组织流程节点繁多,约束条件严格,涉及众多参与方和业务规则,对跨组织业务流程进行有效建模是提高业务效率和业务质量的重要途径.本文提出一种跨组织协同流程构建模型-业务协同流程链,阐述了其概念、基于多元对象Petri网的构建框架,并从流程定义、流程节点要素解析与表示、流程链生成等方面阐述了构建方法.     

基于微服务架构的网管系统高可用体系研究

本文提出了基于微服务架构的网管系统高可用方案,该方案基于负载均衡器和可适配软件自身架构的微服务,化解耦技术实现系统整体的高可用及负载均衡,采用VCenter SRM技术实现双数据中心互主备容灾方案,探索性通过SDN+VXLAN创新技术,搭建跨局大二层网络,通过DCN三层VPN网络承载及SDN控制器实现跨局虚拟机自动迁移,满足互主备高可用要求,重点保障了业务支撑系统的7*24小时稳定运行,支撑日常网络生产及业务发展,提升业务支撑系统处理效率。     

基于节点可信度的改进PBFT算法

本文主要是对区块链的核心技术—共识算法进行深入了解,在联盟链中难以避免会有恶意节点的存在,在节点达成共识的过程中,恶意节点将会散布不实信息,影响数据的一致性。本文对区块链防作弊技术进行研究,提出了一种基于节点可信度的NRPBFT(node-reliability-based PBFT consensus algorithm)共识算法,利用节点的可信度将所有的节点分成普通节点和共识节点,提高了共识的效率,降低了主节点作恶的可能性。     

大规模复杂网络下重叠社区的识别

随着网络规模的不断扩大,经典的复杂网络重叠社识别算法已不能高效处理现有的大规模网络图数据.本文在GraphLab并行计算模型上提出了基于重要节点扩展的重叠社区识别算法DOCVN (Detecting the Overlapping Community algorithm based on Vital Node Expanding in GraphLab).算法选取网络中PageRank值大的节点作为重要节点,计算其他节点归属于重要节点的节点归属度,并以重要节点为中心形成核心社区及扩展社区,最后根据重要节点间的连接紧密度合并核心社区及扩展社区,并计算出每个节点在所属社区里的节点重要度,实现了大规模网络的重叠社区识别.实验表明该算法与PD (Propinquity Dynamics)等现有并行算法相比更能有效地识别大规模网络的重叠社区结构.     

基于Hadoop的并行FP-Growth算法的研究与实现

在PFP(Parallel FP-Growth)算法的基础上提出了一种负载均衡并行的挖掘算法LBPFP(Load-Balanced Parallel FP-Growth)算法,该算法在Hadoop框架实现并行计算的同时,在数据分发中利用负载均衡策略,使主节点均衡地向子节点分配数据.除此之外,在子节点进行数据处理的过程中利用剪枝策略,减少数据的处理量,该算法在提高并行计算能力的同时也大大缩小了数据的处理量.最后,通过实验分析表明该算法在大数据的处理中具有较好的效果,证实了该算法的可行性.     

MANET网络分簇组网协议比较与分析

基于分簇结构的MANET网络不依赖固定基础设施即可以实现动态组网与数据传输,可以通过跨簇节点实现大规模组网。对分簇组网协议与算法进行了分析与介绍,在此基础上基于最大连接度算法提出了一种解决分簇组网中跨簇处理的双信道跨簇策略。最大连接度算法能够在保障网络的稳定性的同时提高跨簇通信的效率,双信道跨簇处理有利于实现网络的分层管理与控制,组成与逻辑关系一致的实体网络,网络之间在保持通联的同时具备较高的独立性,传输效率更高。     

新型共识算法在募捐系统的研究

传统的募捐系统具有中心化的特点，容易发生流程不透明、依赖中心、信息易篡改等问题。通过开发具备区块链技术的募捐系统，可以使捐款更加安全合法。此系统不仅可以知道物资的来源与流向，还可以实现全员监督。然而，传统共识算法存在效能低下，所选节点可能为恶意节点等问题。因此提出一种新型共识算法，该算法首先采用相关程度分析找出影响共识节点得分的因素，再通过数学拟合确定这些因素的权重参数。此外，为了筛选出恶意节点，在新型共识算法里建立一种筛查机制，根据共识节点的得分，消除不合格的节点。实验结果表明，新型共识算法普遍优于传统共识算法，在该算法下，节点评分最高时比传统共识算法提高1倍，有效地弥补了传统共识算法的不足。     

基于相遇节点跨层感知的机会网络高效低时延路由算法

针对基于epidemic机制的机会网络路由算法未能及时感知相遇节点以及在数据分组交换过程中存在冗余的问题,提出了一种采用跨层感知相遇节点思路的机会网络高效低时延路由算法——ERCES（epidemic routing based on cross-layer encountered-node sensing）,通过在物理层、MAC层和网络层之间的跨层信息共享与协同,实现相遇节点及时感知,并且采用节点相遇后立即广播新数据分组、收到SV（summary vector）分组后优先发送目的节点为对方的数据分组、动态自适应发送HELLO分组、借助SV删除节点缓存中已到达目的节点的分组等新机制,减少控制和存储开销,降低分组时延。理论分析验证了ERCES算法的有效性,仿真结果表明：与经典的Epidemic Routing算法及其多个改进相比,ERCES算法的控制开销和存储开销分别减少8.2%和2.1%以上,数据分组平均端到端时延至少降低了11.3%。     

基于MapReduce数字图像处理研究

随着海量图像数据的增加,使得需要处理的数据规模越来越大,为了解决在处理海量数据信息时所面临的存取容量和处理速度的问题,在深入研究MapReduce大规模数据集分布式计算模型的基础之上,本文设计了基于MapReduce实现对数字图像并行化处理。实验结果表明：运行在Hadoop集群上的基于MapReduce并行化算法具有数据节点规模易扩展、处理速度快、安全性高、容易实现等特点,能够较好地满足海量数据图像的处理的要求。     

VoLTE网络跨Pool容灾方案研究设计与实现

核心网集中化、扁平化的组网特点,在实现资源共享、业务快速部署等优势的同时,机房、电源、承载网、传输网等环节成为核心网多网元同时故障的潜在隐患,网络传统的单板级、网元级、POOL级容灾技术和机制已无法应对其带来的重大影响。本文就是为了解决上述问题,通过多维风险分析和网络能力分析,提出容灾率算法,实现VoLTE网络POOL内资源容灾能力的量化判定,基于该算法构建跨POOL容灾模型,通过四级定损,场景预置、网络资源动态调用,实现VoLTE业务跨POOL网络容灾,强化VoLTE核心网容灾体系化保障能力,实现重大网络故障下的业务快速恢复。     

基于完美二叉树通信拓扑的拜占庭容错共识算法

针对实用拜占庭容错(PBFT)算法中主节点可预测、通信复杂度高和作恶节点缺少惩罚机制的问题,该文提出一种基于完美二叉树通信拓扑的联盟链拜占庭容错算法(PBT-BFT)。首先设计了信誉评估模型对节点的行为进行评估,同时提出基于信誉的可验证随机函数(R-VRF),使得随机抽取概率与信誉值呈正相关,保证了拥有不同信誉值的节点抽签的公平性和随机性。然后,设计了完美二叉树通信拓扑,将通信复杂度降低至线性复杂度,同时提出轮换主节点和流水线工作机制,提高了共识效率。实验结果表明,与PBFT相比,平均吞吐量提高了121.6%,平均时延降低了73.8%,能够很好地适用于大规模网络节点的联盟链。     

基带+IP混合播控系统中设备监控子系统的建设与思考

本文介绍了在基带+IP混合播控系统中构建设备监控子系统的设计方案,通过对系统中硬件设备的运行状态、网络数据流量状态、工作流程状态的图形化展示,实现了节点故障和流程阻塞的快速预警,提升了值机人员对系统运行情况的掌控能力,缩短了突发故障的排查处理时间.     

大规模查询日志分析模型构建机制

日志分析在用户搜索方面具有重要的意义,但是现代日志分析系统中具有多方面的问题,比如离线处理模式的处理时间较长,大量的数据没有办法进行处理.实现日志数据的分级归档,能够优化处理大数据.基于此,本文就提出了以Hadoop为基础的大数据日志分析模型,并且对其中的业务处理流程和功能架构实现全面的分析.实验结果表示,本文设计的大规模查询日志分析模型具有较强的扩展性、良好的数据处理能力,并且还具有有效性及可行性.     

面向车联网异构节点的区块链高效一致性共识算法研究

车联网异构节点由于其性能差异大、具有移动性等原因会造成区块链共识算法交易吞吐率低、交易时延较大等问题,该文提出面向车联网异构节点的区块链高效一致性共识算法(ECCA)。首先,在ECCA中,考虑由验证节点、一般节点和恶意节点组成的车联网异构节点,提出一种信用等级机制,实现信用等级划分和3类异构节点的划分。其次,提出一种跨区下的节点身份变更机制,及时调整当前区域内的节点身份。最后,提出一种改进的一致性共识算法,满足车联网的时效性需求。仿真结果表明：ECCA算法降低性能较差的一般节点和恶意节点对区块共识效率的影响,提高交易吞吐量,降低平均交易时延和平均节点通信开销。     

基于分布式处理平台的光测交会数据实时处理方法

针对实时高效处理经纬仪交会数据的问题,提出了一种基于改进分布式处理平台的实时测角数据对齐及异步计算方法。分析了交会算法的耗时原理。根据交会数据实时性高、对时间复杂度过高的算法应用困难的特点,利用分布式平台对实时测角数据进行异步处理,并改进了传统同步交会数据处理流程。试验结果表明,改进分布式平台处理数据效率高,性能稳定,能够满足高时间复杂度算法的嵌入和实时处理需求。