移动应用特征提取算法研究

随着移动互联网的普及与发展,新的应用不断出现,移动互联网的网络安全和流量管理变得越来越重要,应用监管与流量控制以移动应用识别为基础。深度包检测技术是准确性最高的一种应用层协议识别方法,需要提取准确的应用协议特征,应用特征产生的效率和准确度决定了应用识别系统的优劣。因此,高效、准确的自动提取应用特征具有十分重要的意义。文章从算法复杂性及敏感性两个方面,对当前主要特征提取算法进行比较和分析,并通过实验分别给出了不同算法的性能仿真结果,为基于载荷的移动应用特征提取算法的选取提供了一个参考。     

基于MQTT协议的即时消息业务设计与实现

近年来,宽带接入技术正以十分惊人的速度发展.与此同时,移动互联网技术也日益成熟,即时消息业务已成为移动互联时代的应用热点.在互联网中XMPP和SIMPLE被广泛使用,但其并不能很好的适用于移动互联网.采用发布/订阅模型的MQTT协议是一种轻量级的消息传输协议,具有低功耗、节省流量和可扩展性强的优点.本文首先分析了XMPP和SIMPLE协议的不足之处,研究了MQTT协议的消息格式以及协议的使用方式,之后对即时消息业务进行了设计和实现.并在功能和性能上进行了相关的测试和分析.     

MQTT协议在移动互联网即时通信中的应用

移动互联网下的即时通信应用现今已经成为人们日常沟通必不可少的工具,然而作为其开发基础的即时通信协议却始终没有一个统一的标准,已有的即时通信协议都不能够很好的适应移动互联网网络环境不稳定,低带宽高延迟,设备计算能力差等特点. MQTT协议作为一种基于发布/订阅模型的轻量级消息传输协议,在移动平台具有节省流量和能耗,可扩展性强的优点.本文首先介绍了当前一些主流的即时通信协议,指出了它们在移动互联网环境下存在哪些缺陷;之后研究了MQTT协议的消息格式与使用方式,并与已有的即时通信协议进行了对比;最后基于MQTT协议,对即时通信应用的两项核心功能IM和Presence进行了设计和实现,并经过测试表明使用MQTT协议能够在移动互联网环境下提供比传统即时通信协议更少的带宽耗费和更良好的用户体验.     

基于随机森林的流量多特征提取与分类研究

网络流量的多样化和复杂化以及高实时性要求对流量识别技术带来了巨大挑战,而通过基于机器学习的网络流量分类中,流量统计特征选择能够快速准确对流量进行识别,具有重要的研究意义.随机森林(RF)作为近年较热门的灰盒算法,对当前的网络流量具有较好的识别能力.通过随机森林的节点选择算法,对流量特征进行选择,并结合物理意义进行优化,进行多次特征提取.实验结果表明:提出的算法在识别模型构建上性能更加优越,耗费时间大大减小,同时准确度等指标得到提高.     

基于RocketMQ的MQTT消息推送服务器分布式部署方案

伴随着互联网的飞速发展,特别是在近几年中,移动互联网的发展更为迅猛.在移动互联网中,消息推送是其中很重要的一部分,它是手机客户端信息发布和通信的重要方式.MQTT协议是Android系统中消息推送的实现技术之一,由于其具有低功耗、节省流量和可扩展性强的优点,目前已得到了众多应用.同时,RocketMQ作为一种分布式消息队列,在服务器分布式部署上具有很大优势,具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点.本文介绍了MQTT协议与RocketMQ的这种开源项目的应用,并通过RocketMQ与Mosquitto相结合的方式,实现了一种基于RocketMQ的MQTT消息推送服务器及其分布式部署.     

面向移动应用识别的结构化特征提取方法

针对移动应用流量监控及行为分析等需要,为有效识别移动网络流量所属的应用,提出一种超文本传输协议（HTTP）流结构化特征提取方法。采取一款自研的基于虚拟专用网络（VPN）的流量采集工具获取研究数据,该工具能够精确标识每一条数据流归属的应用。在特征提取阶段,不预先设计特征构成,通过流聚类、获取最长公共子序列、字符替换得到应用HTTP流的结构化特征。从42种应用的117 772条HTTP流中提取特征,并对测试集的50 387条HTTP流进行识别,所提方法的平均准确率达99%,平均查全率为90.63%,单个应用最大误报率为0.52%。实验结果表明,该结构化特征提取方法能够有效识别移动应用的流量。     

移动互联网流量分类的多特征集合和多类别标签研究

移动互联网流量分类/聚类是有效管理网络流量的重要基础,但是已有文献采集的移动互联网流量数据来源不同、流量数据标签级别不同、描述流量数据的特征集合不同,所获得的实验结果无法进行直接比较。借助于MobileGT系统采集移动App产生的网络流量数据,从两种粒度标记流量数据（App级别和功能级别）,以单向流和双向流分别获取不同的特征集合,进而综合性实验分析各种机器学习算法在不同标记粒度和不同特征集合描述的移动互联网流量数据上的分类/聚类性能。实验结果表明,在流统计特征方面,基于单向流的统计特征更优;在分类算法方面,随机森林和AdaBoost算法更优;在聚类算法方面,K-均值方法更优。     

基于群移动模型的战术互联网路由协议性能仿真与评估

在深入分析战术互联网特点的基础上,选取适合战术互联网节点移动特点的参考点群组移动模型,选择了几种具有代表性的无线路由协议,基于ns2网络模拟平台,以参考点群组移动模型生成移动场景文件,应用层使用CBR数据流量,对这几种协议在不同参数条件下的性能进行了模拟测试.通过对测试结果数据的分析,总结出了几种路由协议在战术互联网条件下端到端延迟、报文交付率和路由负载三个方面的特点.为进一步在战术互联网下作相关研究提供参考.     

移动支持协议切换性能研究

切换是移动支持协议研究的重要内容,其性能好坏对移动网络的性能和服务质量提供具有至关重要的影响.在合适的网络模型和切换模型的基础上,通过理论分析和数值仿真的方法对各类移动支持协议(包括移动IP与微观移动协议以及不同的微观移动协议)的切换性能进行了深入的研究和比较.结果表明,切换性能受无线网络参数和移动支持协议的路径更新算法两个因素影响;采用微观移动协议时的切换性能好于只使用移动IP时的情形;在所有微观移动协议中,MIP-RR和MMP协议中的路径更新算法切换性能最佳.     

移动视觉搜索综述

随着移动互联网、智能移动终端和云计算的高速发展,移动视觉搜索在移动电子商务和网络信息安全等方面具有重要的研究价值和应用前景.文中针对当前移动视觉搜索的国内外研究现状,探讨和分析了移动视觉搜索的系统框架及其关键方法,重点介绍其中的特征提取与表示、高维索引与匹配、几何一致性校验等方面的基本内容.最后对现有研究中存在的难点问题及其未来的发展趋势进行了展望.     

移动互联网络安全认证及安全应用中关键技术研究简

随着社会的进步和发展,移动互联网在现代社会有了快速的发展,这在很大的程度上影响着人们的生活方式。由于移动互联网的开放性很强,这将导致在移动互联网的交流中可能会漏掉个人信息的一小部分,这就要求相关责任部门要充分做好信息的保护工作,尤其是对于需要保密的通信内容。本文主要通过对移动互联网网络认证的安全性和相关安全应用中关键技术的研究,充分考虑移动互联网的安全需求和面临的安全威胁,提出了切实可行的技术方案。并通过整个网络在实际中的应用,努力查找所存在的漏洞和问题。并能够确保在第一时间制定出较为合适的解决方案,与此同时,也要充分的考虑到移动互联网络安全认证及安全应用中关键技术研究。     

基于机器学习的移动代理应用流量识别方法

随着移动网络的迅速发展,越来越多的用户选择使用代理应用,以保护个人网络隐私,隐藏上网行为或绕开网络活动限制,给网络管理与审计带来了新的挑战。与此同时,恶意攻击者可利用代理应用隐藏身份,使得恶意行为更难以检测和防范。因此,代理应用流量识别对网络管理与安全具有重要的作用,但目前该问题并未得到充分的研究。由于代理应用流量通常经过加密或混淆处理,传统的流量识别技术无法被有效应用。为实现准确、快速的移动代理应用流量识别,提出一组与负载无关的流量特征,并首次加入TCP层option字段用于刻画流量。基于4种机器学习算法训练的分类器和2种流量识别对象,验证提出的特征对识别移动代理应用流量的有效性,并对各类特征的重要性进行分析。实验结果表明,提出的特征能有效识别代理应用流量。在识别流量是否经由代理时,基于随机森林的分类器可达到99%以上的整体准确率。识别流量所属代理应用时,整体准确率高于94%。在公开数据集ISCX VPN-nonVPN上与其他方法相比,提出的方法识别准确率更高,并具有更快的识别速度,适合实时流量识别场景。     

基于频道签名的P2P-TV流量精细识别

提出一种基于频道签名特征的P2P-TV流量精细识别方法。该方法通过对净流量数据进行统计分析实现频道签名的挖掘,借助频道签名匹配实现精细到单个(IP, Port)、具体到某一平台某一频道的流量识别。针对PPStream、QQLive、UUSee平台的实验结果表明,该方法能有效识别P2P-TV流量对应的平台与频道,且识别精度较高。     

基于TCP的拥塞控制算法研究综述

随着互联网规模的增长,互连网上的用户和应用都在快速的增长,拥塞已经成为一个十分重要的问题。近年来,在拥塞控制领域开展了大量的研究工作。此文介绍了基于TCP协议的拥塞控制算法的研究现状,分析了对算法改进的研究,并提出一些改进的建议。     

基于会话的应用特征自适应提取

提取网络应用特征,对于准确地识别应用层流量,进一步提供差异性服务、QoS保障、入侵检测、流量监控以及计费管理等应用具有很重要的意义。然而目前还没有有效的应用特征自动提取方法。提出了一种自动提取应用特征的新方法,该方法能够从应用层的会话中提取频繁项集,经过冗余项过滤及基于识别率的自适应特征选择获取识别应用协议的最小特征集。采用识别率和正确率对所提取的特征进行评估。实验结果表明,该方法是有效的,所提取的特征具有准确性,能用于应用层流量的精确识别。     

A video-based framework for the analysis of presentations/posters

Detection and recognition of textual information in an image or video sequence is important for many applications. The increased resolution and capabilities of digital cameras and faster mobile processing allow for the development of interesting systems. We present an application based on the capture of information presented at a slide-show presentation or at a poster session. We describe the development of a system to process the textual and graphical information in such presentations. The application integrates video and image processing, document layout understanding, optical character recognition (OCR), and pattern recognition. The digital imaging device captures slides/poster images, and the computing module preprocesses and annotates the content. Various problems related to metric rectification, key-frame extraction, text detection, enhancement, and system integration are addressed. The results are promising for applications such as a mobile text reader for the visually impaired. By using powerful text-processing algorithms, we can extend this framework to other applications, e.g., document and conference archiving, camera-based semantics extraction, and ontology creation.Received: 18 December 2003, Revised: 1 November 2004, Published online: 2 February 2005     

物联网与移动互联网业务融合及其重点应用分析

随着LTE网络在全球的迅速部署,云计算和大数据处理技术的发展开始为物联网和移动互联网的业务融合扫清障碍。在介绍了物联网和移动互联网业务融合关键技术的基础上,分析了未来业务应用的发展前景和机遇。     

基于WPKI机制的移动互联网安全防护

随着3G网络的成熟和普及,移动互联网被越来越多的用户所使用.移动互联网在为大家带来各种便利的时候,其安全性也成为移动互联网健康可持续发展的关键所在.本文针对移动互联网中的安全威胁进行了分析,并阐述了一个基于WPKI机制的移动互联网安全防护体系.     

移动互联网应用产业发展特点及趋势研究

移动智能终端操作系统技术的逐步成熟,致使应用服务快速从互联网产业向移动互联网领域进行迁移.文章首先介绍了全球移动互联网应用生态的发展概况,总结了移动互联网应用产业要素的变化,最后对移动互联网应用产业发展现状及趋势进行了分析.