基于SNMP协议的网络拓扑结构发现

本文详细探讨了基于SNMP协议的网络拓扑结构图形自动生成的方法。分析了SNMP协议和SMI的规范，数据的采集和过滤并提供了相关的算法，最后介绍了Windows下的SNMP程序设计。     

Honeynet中的告警日志分析

提出一种带有告警日志分析的蜜网（honeynet）架构设计和告警日志分析模型. 将网络入侵检测和主机入侵检测的告警信息相结合,利用网络信息和告警相似度函数进行告警过滤和融合,采用改进的Apriori算法挖掘告警的关联规则,并通过匹配规则形成最终的攻击报告. 实验表明,该方法能有效减少honeynet中冗余的告警,分析出honeynet系统遭受攻击的关联关系,并展现攻击场景.     

P2P网络电视拓扑测量方法研究与特性分析

测量分析P2P网络拓扑特征是解决P2P网络优化和网络监管等问题的基础。提出了基于边过滤的增量式拓扑爬行策略,根据此策略设计并实现了分布式拓扑爬虫系统PPTV_Crawler,并从爬虫效率和数据完整性两方面分析了PPTV_Crawler的性能优势。使用该爬虫分析了PPTV网络拓扑的平均节点度与用户量关系,节点度分布特性以及小世界特性。实验结果表明,P2P网络拓扑特征与其协议版本和客户端行为密切相关,PPTV网络中的节点间连接性随用户规模的变化而改变,且成正比关系;节点度分布受用户规模影响,用户规模大的网络节点度分布比用户规模小的网络呈现更加明显的幂律分布特征;用户规模大和用户规模小的网络均呈现小世界特性,且小规模网络聚集性更高。作者提出的基于边过滤增量式拓扑爬行策略为研究基于P2P技术的复杂网络提供了有效方法。     

基于ACL包过滤的网络流量计费系统

针对目前的网络流量计费系统存在的问题,通过利用现代电子、遥测、通信以及ACL包过滤技术等新技术,研究开发了一种基于ACL包过滤的网络流量计费系统,并且提出了一种私有的流量采集(PTC)协议,使流量统计更加精确和快速,还可以实现简单的网络拓扑发现,解决了日益重要的宽带网计费的问题。     

全光网中采用可信度模型的故障定位技术

宽带业务的飞速发展推动着光网络向着超大容量、超高速率方向演进．与此同时,在透明节点增加、光电再生设备减少的全光网络中,多故障定位的非完全多项式属性、网络拓扑的复杂性以及承载业务的多样性使得故障定位变得尤为困难．如何根据收集的告警信息,确切地找出故障的准确数目及其位置成为网络管理人员的难题．针对全光网中故障与告警的关系展开研究,在多故障定位的相关方向上完成了采用可信度推理方法对故障与告警之间的复杂映射关系进行梳理,建立了一种多故障条件下全光网故障定位模型,并以此为基础,提出了基于模糊隶属度以及联合可信度的两种启发式故障定位算法．通过不同的网络拓扑以及与其他的算法对比,对这两种算法以及可信度模型的正确性进行了验证．仿真结果表明,该模型能够很好地处理多故障定位问题的不确定性,且定位性能优越,具有很强的实际意义．     

基于IPv6网络拓扑发现技术的研究

针对IPv6网络拓扑发现存在的问题和IPv6网络的自身特点,通过将本地节点发现、双栈节点信息获取和路径信息获取技术相结合的方法,设计了IPv6网络拓扑发现系统,并成功应用于IPv6网络拓扑发现,获得了较为符合实际网络的拓扑结构。     

基于CIM模型的电网拓扑分析

文章提出了一种基于IEC61970公用信息模型的网络拓扑分析方法。该方法分为两个步骤:合并连接点,形成拓扑节点;划分子系统,形成拓扑岛。基于CIM定义网络拓扑模型,可以顺利实现不同平台间的信息交换。采用广度优先的搜索策略,有效提高了搜索效率,加快拓扑速度。开关状态改变时,还可以利用网络模型间的层次关系,进行局部网络拓扑,减少了全网分析时间。实际应用中,该方法可以满足各种规模及接线方式下的网络拓扑要求。     

基于动态博弈模型的网络拓扑攻击态势感知方法

在网络拓扑攻击态势分析过程中,如果仅着眼于防守方,网络态势感知结果误差较大,为此提出基于动态博弈模型的网络拓扑攻击态势感知方法。设置一个固定长度的时间窗口,按照数据流进入联级网络的顺序,建立层次化网络拓扑安全检测方案。根据检测数据,定义一个五元组攻击事件并确定每个元组的权重,同时将所定义的元组与开源威胁情报库中CAPEC攻击类型库的各元组进行匹配,找出当前网络中存在的攻击事件。由于攻防双方策略相互依存,所以建立网络攻防动态博弈模型,描述网络拓扑对抗情况;利用马尔可夫决策算法,结合攻防双方的效用、收益和成本,计算出攻击态势感知的量化值,实现网络拓扑攻击态势感知。测试结果表明,所提方法感知到的攻击态势值贴合实际态势值,均方误差仅为0.070,有效降低了网络拓扑攻击态势感知误差。     

复杂通风网络简化过程与原理研究

为研究复杂通风网络拓扑的快速自动简化,需要研究复杂通风网络拓扑的简化过程与原理.研究了复杂通风系统网络拓扑结构特征和复杂拓扑通风网络的相互转换过程与原理,提出了最简准等效拓扑通风网络、最简模糊拓扑通风网络等概念,获得了各种拓扑通风网络的相互转换原理与方法,进一步丰富和完善了复杂通风网络拓扑理论.结果表明:应用本成果分析和自动绘制三河尖煤矿通风网络图时效率提高了28.30%.     

国家通信基础设施网络拓扑结构模型生成算法研究

通过分析国家通信基础设施网络拓扑结构及其生长过程特点,结合社会仿真需求,提出将人口密度分布、地理空间环境,经济发展水平等作为影响因素的通信网络拓扑模型构建方法;仿真实验的统计分析结果表明:该算法生成的通信网络拓扑结构,与前期基于复杂的通信网络实证分析研究结果一致,具备无尺度幂率分布的基本结构特征.     

基于样本均衡与特征交互的通信网络故障预测方法

通信网络故障预测数据集样本不均衡,影响故障预测的准确性,对此,提出了基于样本均衡与特征交互的通信网络故障预测方法. 首先,将基于Wasserstein距离的梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)用于生成新的少数类样本,解决了告警数据集中存在的样本不均衡问题,并提出了嵌入记忆向量的特征生成卷积神经网络(M-FGCNN)模型. 利用多层感知器和卷积神经网络加强特征间的交互,将告警领域专家经验与因子分解机模型结合生成新的告警特征;在模型的嵌入矩阵中加入记忆向量并改进了模型的损失函数,增强了模型的记忆性. 在样本不均衡的公开数据集上进行实验的结果表明,引入WGAN-GP模型的方法比已有的样本均衡方法能生成质量更好的新数据. M-FGCNN模型比其他深度学习模型具有更好的通信网络故障预测性能.     

基于Rete规则推理的告警关联性分析

针对现有规则推理算法无法实现在当前大规模复杂多变的网络环境中准确、实时地推理告警规则的问题,提出了一种改进的规则推理算法Im_Rete.该算法结合网络告警数据的特点,采用面向告警缺失的模糊推理策略和基于概率关联模型的事实传播策略,在提高推理准确性的同时平衡推理速度,能够更加有效地对告警进行关联分析.通过仿真实验进行对比分析,结果表明Im_Rete算法在推理速度和准确性方面均具有较好的性能.     

华为ME60设备单板CPU利用率高的问题分析处理

在日常告警梳理和分析的过程中,发现近期湖南省多次出现华为ME60设备单板CPU利用率高的告警,当CPU突发并长期持续较高的情况下,可能会导致导致网络路由、用户震荡引发用户业务异常,为此,针对这些告警进行深入分析,总结出了一些经验和解决方法。文章依托现网的几个维护案例,阐述了CPU利用率高的故障处理、分析过程,并展望城域网的发展,提出了一些现网业务部署和网络规划的建议。     

报警触发式磨煤机出口温度高故障自诊断定位系统

提出了一种依据磨煤机出口温度高报警触发的故障定位系统.通过对火电厂600 MW仿真机组进行故障测试,以及数据记录、分析和处理,得出经过神经网络诊断确认的故障树,再利用力控监控软件实现了该定位程序.该诊断程序可及时正确地定位出磨煤机故障的原因,对电厂安全高效运行具有重要意义.     

基于PXA255的车内网络信息平台的设计与实现

该研究是基于Intel处理器PXA255车内网络信息平台系统的设计与实现，采用Windows CE．net操作系统；结合CAN／LIN总线技术，研究开发汽车网络信息平台，实现汽车内部各系统的运行状态实时模拟与监控，安全报警和汽车故障诊断等功能。     

告警相关性分析模型在通信网故障诊断中的应用

介绍告警相关性分析及其相关研究,并提出了1个通用的告警相关性分析模型。在分析模型中制定了告警相关性的描述语言和规则发现步骤。基于此,讨论了基于告警相关性分析的通信网故障诊断系统。最后给出了告警相关性分析模型在通信网中实现的前提条件和特点。仿真实验表明,该模型可以压缩冗余告警信息,有利于故障定位。     

PLC在锅炉故障报警系统中的应用

锅炉是一种在工业生产及日常生活中提供热源的设备,在运行中若出现故障是相当危险的,所以,锅炉故障报警就显得尤为重要．分析了锅炉发生故障的主要原因．提出了用ＰＬＣ实现锅炉故障报警系统的设计方案,给出了报警系统的硬件结构和梯形图．     

面向5G海量网管数据的故障溯源技术

针对第5代移动通信系统（5G）环境下海量网管数据溯源难、关联挖掘冗余度大的问题,结合时间约束、滑动时间窗和分类层次技术,提出了一种基于网络拓扑的时序告警关联挖掘算法.该算法可以有效缩减候选集,实现对海量网管数据高效压缩和快速溯源.仿真结果表明,改进后的故障溯源候选集在拓扑上具有实际关联性,对比其他关联算法更有效.     

通信网告警加权关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时,算法的效率显得至关重要,而经典的FP-growth算法会产生大量的条件模式树,加权算法MINWAL (O)则需要多次扫描数据库,使得在通信网环境下挖掘关联规则的难度非常大。该文提出了一种高效的基于加权频繁模式树的通信网告警关联规则挖掘算法,算法性能测试表明,该算法与已有的加权关联规则挖掘算法相比较,节约了大量的存储空间,提高了算法的挖掘速度,对通信网的故障诊断和故障定位有着积极的意义。     

广域消防报警网络系统的实现

介绍一种借助于电话电讯实现对广泛区域内消防设备进行大规模集散控制的消防网络系统。这个消防网络包括了一个“消防报警中心”和若干“消防子系统”。消防子系统对自己所辖范围内的火警进行监测。消防报警中心则对各消防子系统进行监测和管理。