有状态分组过滤器原理及实现

分组过滤器一般指无状态分组过滤器,通过制定规则对每一个IP分组的单向传输过程独立进行控制,但实际应用中常常需要针对某个服务相关的一组IP分组的传输过程实施控制,这种控制过程一是双向的,完成服务过程中需要双向传输IP分组,二是相关的,同一传输方向,不同顺序的IP分组之间存在相关性,两个不同传输方向的IP分组之间存在相关性,有状态分组过滤器就是这样一种基于服务对IP分组的传输过程实施控制的机制。     

有状态分组过滤器原理及实现

分组过滤器一般指无状态分组过滤器，通过制定规则对每一个IP分组的单向传输过程独立进行控制，但实际应用中常常需要针对某个服务相关的一组IP分组的传输过程实施控制，这种控制过程一是双向的，完成服务过程中需要双向传输IP分组，二是相关的，同一传输方向，不同顺序的IP分组之间存在相关性，两个不同传输方向的IP分组之间存在相关性，有状态分组过滤器就是这样一种基于服务对IP分组的传输过程实施控制的机制。     

基于状态约束的大规模正则表达式匹配算法

通过观察不确定有限自动机NFA到确定性有限自动机DFA的转化过程,分析内存增长的原因,提出了一种基于状态间约束关系的正则表达式匹配算法Group2-DFA。Group2-DFA通过两级分组,利用状态间的约束关系,将原始NFA转化为NFA和DFA的混合结构。实验表明,在保持一定处理速率的前提下,Group2-DFA能够有效地减少内存占用。在300条规则下,Group2-DFA吞吐率能够达到1Gbps,并且减少约75%的状态数。     

LSCR:一种Mobile Ad hoc网络链路状态分组路由算法

本文提出了一种Mobile Ad hoc网络(Manet)链路状态分组路由算法(Link State-hased Cluster Routing Algo-rithm-LSCR)，该算法对Manet节点进行动态分组，每一组选举出一个具有最大度数的头结点(CH-Cluster Header)，该cH负责本组信息的管理、组内结点与组外结点之间的通信以及与其他组的CH之间交换链路状态信息等工作．本算法将改进的链路状态协议与分组路由协议有机结合，有效提高了Manet网络的路由效率．分析和实验结果表明，这种算法具有路由收敛速度快、维护成本相对较低，数据包发送成功率高，发送等待时间短等特点。     

面向高效加密云数据排序搜索的类别分组索引方法

针对现有可搜索加密领域所遇到的加密密钥维度高、更新不灵活和搜索速度慢等问题,我们提出了一种新型类别分组索引方法——CGIM.新方法将数据分类后,按类提取关键词建立分组索引,并采用分组加密方式实现以若干低维加密密钥代替高维加密密钥以缩短索引和查询请求的加密时间.此外,分组索引方法的每个组向量对应不同的类别,这样不仅可以实现分类更新以改善更新文档的灵活性,而且能够在检索过程中生成针对性陷门,从而进一步提高搜索的速度和效率.理论和实验分析表明,该方法是可行且有效的.     

基于规则模板的正则表达式分组算法

采用规则分组的方法解决确定型有限自动机(Deterministic Finite Automata,DFA)状态爆炸问题,随着分组数目的增加,匹配效率大大降低.本文提出正则表达式的输入驱动特性理论,并基于此提出了基于规则模板的分组算法——模板有限自动机.模板有限自动机算法基于规则模板对规则集进行分组,各分组分别构建匹配引擎.理论分析和实验表明,与典型的DFA改进算法相比,预处理时间和存储空间有2～3个数量级别的缩减,且匹配效率没有明显降低.     

GBSS：基于分组的语义搜索研究

给出了一种基于分组的语义搜索方法-GBSS。在体系结构设计上,GBSS提出一种混和体系结构,原始数据的存储和检索采取DHT网络,元数据的存储和检索采取非结构化网络。在搜索算法上,GBSS基于当前P2P领域和复杂网络领域的基本研究结论,提出一种无描述的文件分组方法,在节点的分组之间按照搜索兴趣和共享文档关联建立朋友关系。搜索过程利用朋友关系实现搜索请求的转发,并且集成高效的缓存策略。模拟测试表明GBSS稳定高效,相对传统算法性能有数量级的提高。     

基于统计的高效决策树分组分类算法

基于决策树的分组分类算法因易于实现和高效性,在快速分组分类中广泛使用。决策树算法的基本目标是构造一棵存储高效且查找时间复杂度低的决策树。设计了一种基于规则集统计特性和评价指标的决策树算法——HyperEC 算法。HyperEC算法避免了在构建决策树过程中决策树高度过高和存储空间膨胀的问题。HyperEC算法对IP地址长度不敏感,同样适用于IPv6的多维分组分类。实验证明,HyperEC算法当规则数量较少时,与HyperCuts基本相同,但随着规则数量的增加,该算法在决策树高度、存储空间占用和查找性能方面都明显优于经典的决策树算法。     

分组交换技术与光分组交换技术

电话历经一个多世纪，交换机几次换代，仍是以电路交换为主导。随着计算机技术与通信技术的结合，数据通信促使分组交换应运而生。２０世纪６０年代初，美国ＲＡＮＤ公司提出了分组交换的概念。１９６６年６月，英国国家物理实验室（ＮＰＬ）的Ｄ·Ｄａｖｌｅｓ提出了“分组”这一名词。此后的几年，世界各国开始研究开发分组交换网。 什么是分组交换，分组交换就是把数据报文按一定规则分割成数据段，并给每一数据段加上发信终端、收信地址和一些其他的控制信息，分组的形成见图１所示。分组交换采用存储转发方式，以“分组”为单位在网内…     

基于多维有限自动机的DFA改进算法

多个正则表达式规则编译成一个DFA(deter minister finite automata)时,会产生状态爆炸、存储急剧增加的现象。针对最严重的状态爆炸问题,从信息论的角度给出了解释,并提出多维数学模型,将冗余状态分为0维状态和1维状态,通过前者按照维度压缩,后者动态构建的方法将空间复杂度降到理论下界,并在此基础上提出多维有限自动机(MFA, multi-dimensional finite automata)。实验表明,MFA构造时间比XFA略少,比DFA、STT冗余压缩算法和Hybrid-FA降低了2~3个数量级;存储空间比XFA略高,比DFA、STT冗余压缩算法、mDFA、Hybrid-FA降低了1~2个数量级;匹配时间比DFA、Hybrid-FA略多,但是比XFA略少,比STT冗余压缩算法和mDFA降低了1~2个数量级。     

基于像素分组的帧内预测快速算法

为了降低HEVC帧内编码的复杂度,基于HM 12.0提出了一种帧内预测快速算法.首先将35种预测方向分成5组,然后基于像素提取PU块的梯度方向信息并匹配到其中一组,最后在RDO运算时根据统计信息适当降低了候选模式的数量.实验结果表明,与JCTVC最新源码HM 12.0相比,该算法平均能够节省20％的编码时间,峰值信噪比和码率变化不大.     

基于分组策略的RFID自适应防碰撞算法的研究

针对射频识别系统中的标签碰撞问题,提出了一种基于分组策略的RFID自适应防碰撞算法。该算法在二叉树搜索算法的基础上引入分组策略、后退策略、自适应地选择四叉树搜索策略和动态调整标签碰撞检测过程策略,减少了搜索次数和读写器与标签间的通信量,提高了识别效率。     

基于Logistic映射和z-映射的图像分组加密算法

针对图像加密,提出了一种基于Logistic映射和z-映射的图像分组加密算法,该算法在每一轮迭代中,交替使用矩阵置乱、非线性数值替换和数值关联混迭三级操作。经大量实验验证,该算法能够有效抵抗明文攻击、差分攻击、统计分析,密钥空间较大,因而安全性较高,并且加解密速度相当快,适用于数据存储。     

基于分组机制的位仲裁查询树防碰撞算法

提出了一种基于分组机制的位仲裁查询树(GBAQT, bit arbitration query tree based on grouping mechanism)算法。该算法根据标签ID自身特征分组,采用3位仲裁位来取代传统1位仲裁识别标签的方式,通过碰撞位信息得到传输数据,从而能避免一些空闲时隙。算法的性能分析和仿真结果表明,GBAQT防碰撞算法具有较少的总时隙数,系统效率和时隙利用率也明显优于其他算法。     

基于动态位隙分组盲分离的UHF RFID防碰撞算法

提出一种基于独立成分分析(ICA)和位隙动态分组技术的超高频(UHF)射频识别(RFID)多标签防碰撞算法。利用ICA算法实现多目标的同时识别,利用动态位隙标签分组保证阅读器同时读取的标签数少于或等于其天线数,从而使ICA工作于非欠定状态。理论分析和实验结果表明,该算法的标签识别率远高于传统随机或确定性TDMA RFID防碰撞算法的标签识别率。     

基于二元组的简单正则表达式的快速检索算法

在大型数据集群网络中,业务逻辑节点和数据库节点分布在不同的地理位置,导致在该网络中创建或检索用户数据将经历较大的网络延迟.如何快速找到用户数据的地理位置节点（服务器识别号）将是减少网络延迟的关键.介绍一种动态索引算法,基于简单正则表达,建立用户数据和服务器组之间的映射关系,并引入动态多叉树,实现动态更改映射关系.引入一元组数据节点和二元组数据节点的概念,应用于多叉树,通过分析一元组多叉树和二元组多叉树的时间效率和空间效率,证明二元组多叉树随着树深的增长,检索时间复杂度保持更好的线性特性.通过一些性能测试的实验数据的比较,得出二元组方案的综合性能更优的结论.最后,简要地介绍该算法的应用领域.     

An ant colony optimisation algorithm for aggregated multicast based on minimum grouping model

The tree‐based delivery structure of the traditional Internet protocol multicast requires each on‐tree router to maintain a forwarding state for a group. This leads to a state scalability problem when large numbers of concurrent groups exist in a network. To address this state scalability problem, a novel scheme called aggregated multicast has recently been proposed, in which multiple groups are forced to share one delivery tree. In this paper, we define the aggregated multicast problem based on the minimum grouping model, and propose an ant colony optimisation algorithm. The relative fullness of the tree is defined according to the characteristics of the minimum grouping problem and is introduced as an important component in identifying the aggregation fitness function between two multicast groups. New pheromone update rules are designed based on the aggregation fitness function. To improve the convergence time of the algorithm, we use the changes (brought by each group) in the relative fullness of the current tree as the selection heuristic information. The impact of the relative fullness of the tree is analysed using the hypothesis test, and simulation results indicate that introducing relative fullness to the fitness function can significantly improve the optimisation performance of the algorithm. Compared with other heuristic algorithms, our algorithm has better optimisation performance and is more suitable for scenarios with larger bandwidth waste rates. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.