一种分布式网络安全事件检测模型

分析了网络中大规模安全告警事件处理面临的问题,提出了一种分布式安全事件检测系统模型,在对事件分类的基础上,提出了基于策略的分层事件处理机制,阐述了一种基于二叉树遍历和滑动时间窗口的事件检测算法,进一步提高了事件检测的及时性和准确性,为网络系统的安全提供了可靠的保障。     

分布式并行网络数据存储技术

1 引言到目前为止的信息系统中,都是以服务器和客户端为中心,存贮系统被定位于周边设备。不过,近年来随着社会信息化进程的加快,信息量急剧增加,例如在因特网上存在着数以亿计的WWW网页,而著名的门户网站每个星期要制造出数以T(Tera)Byte计算的信息。此时因特网的心脏部已经不再是“服务器”,实际上已经成为“存贮系统”。与此同时,高速网络技术、数据库技术、人工智能、多媒体技术等的发展和彼此渗透结合,不断扩展着数据存储新的研究和应用领域,为新的     

离散事件系统分布式仿真的集中并行控制

详细介绍了离散事件系统异步仿真中的一种保守的事件／时间管理策略。包括集中式并行控制机制的基本框架、一些概念、定律以及相应的并行算法,最后举例说明了集中式并行算法的控制流程。     

基于虚拟仪器的分布式并行网络实验室

本文分析了网络实验室的类型及功能,对实验进行了分类,提出了一种基于虚拟仪器软硬件技术的分布式并行网络实验室结构。实验表明,该模型具有很好的并行性,对电工电子辅助实验教学有积极的意义。     

一种应用于宽带分布式并行服务器Ad hoc网络的MAC协议

分布式并行服务器具有高的整体性能,用它作为网络服务器的Ad hoc网络,会体现出更好的服务性能。然而,无线系统的带宽有限,因此信道资源分配算法直接影响着分布式并行Ad hoc网络的性能。本文提出了一种适用于分布式并行Ad hoc网络的MAC协议DPACP,它根据通信节点的状态进行有选择的区分服务,采用混合服务规则满足不同优先级分组、不同通信节点的QoS需求。仿真表明,该协议对不同优先级分组均有良好的适应性,满足不同优先级的性能需求,对多业务的综合服务系统具有很强的适应性,从而使系统的稳定性大大增强,适用于分布式并行Ad hoc服务网络和用户网络。     

一种层次的、混合并行离散事件仿真算法

并行仿真算法是并行离散事件仿真中心的核心问题,对于具体的应用系统,采用不同的并行仿真算法将导致其仿真性能大的差异,提出了一种针对于分布环境中特定应用系统仿真的层次的,混合并行离散事件仿真算法,测试和应用表明,和通常的保守机制或者乐观机制相比,能够较大地提高仿真效率,并且具有良好的可扩展性,首先给出了在通信开销不可忽略的环境下,保守机制和乐观机制的性能测试结果和两者适用情况的分析,然后根据测试结果和具体应用系统的特点,提出了层次的,混合并行离散事件仿真算法,给出了LP级和组级算法算,最后对算法进行了测试和性能分析。     

分布式控制系统并行通信的可靠性设计与差错检测纠正

本文研究了分布式控制系统并行通信的可靠性设计与差错检测、纠正技术，分析了干扰信号的来源与抑制方法，叙述了传输协议的差错检测与纠正原理，给出了抗干扰的接口信号传瑞原理困及基本通信流程图。     

分布式RFID数据流的复合事件检测方法*

针对当前RFID(radio frequency identification)复合事件处理技术在性能和处理分布式应用方面的不足,提出了一种基于CORBA（分布对象请求代理体系结构）的分布式复合事件处理模型以及高效的基于查询规划和代价估算的分布式复合事件处理方法。实验结果表明,该方法在处理大规模的分布式RFID应用时是有效的。     

分布式无线传感器网络容错事件边界检测

事件监测是无线传感器网络的一种重要应用。针对该应用中软故障节点提供的错误数据会降低监测的准确性的问题,提出了一种分布式的容错事件边界检测算法。节点只需与邻节点交换一次传感数据,通过简单地计算识别故障;正常的事件节点利用统计比较的方法判断其是否处于事件边界,边界宽度可根据网络用户的要求调节。该算法执行时所需的通信量小,计算复杂度低,时延小,对大规模网络具有很好的可扩展性。仿真结果表明即使节点故障率很高,应用该算法仍可以获得很好的检测效果。     

一种高效的分布式并行数据库日志机制

减少协议中的强制写次数一直是研究分布式原子提交协议的目标．利用超高速网络与磁盘的数据存取速度差距,可以提出一种高效的协同内存缓存日志机制(cooperating memory cached log mechanism,CMCL)．它通过在事务参与者的内存中相互备份日志而获得日志的可靠性,从而免除强制写．在给出CMCL的原理,并用它改进两阶段提交协议后,对其性能进行了分析和比较,结果表明CMCL机制在适当的环境下是高效的．     

多目标主特征点检测的并行算法

文章提出了一种基于数学形态学的多目标的主点检测方法,介绍了形态学主点检测的原理,并且采用多尺度结构元素同时检测多个目标,提出了一种形态学的填充算法,给出了形态学主点检测的步骤。实验证明该方法能有效地检测出目标的主点,并能实现并行算法。     

CORBA事件服务及其在分布式并行计算中的应用

1 引言随着网络技术的飞速发展和日益完善,分布式并行程序设计已经成为软件开发的主流技术之一。在分布式并行计算环境中,异构分布式环境中资源的透明存取和系统中各个异构节点间的通信问题是一个主要问题。OMG提出的CORBA规范,能很好地解决异构系统中面向对象的应用之间的通信问题,因此CORBA适合作为分布式并行应用程序的中间件。 CORBA的基本通信模型是同步通信,而在分布式并     

基于演化计算的异常轨迹并行检测算法

异常轨迹检测是轨迹数据挖掘研究领域的一个重要研究内容,基于演化计算的异常轨迹检测算法(Top-k evolving trajectory outlier detection, TOP-EYE)是一种有效的异常轨迹检测算法。不同于其他算法采用的轨迹距离计算方法,TOP-EYE算法 从轨迹的方向和密度角度出发,采用演化计算的方式检测异常。为了提高TOP-EYE算法对海量轨迹数据集异常检测的效率,本文在其基础上提出了基于MapReduce的异常轨迹检测并行算法(Parallel detecting abnormal trajectory based on TOP-EYE, PDAT-TOP ),利用MapReduce并行计算的优势提高了异常轨迹检测的效率。将算法PDA T-TOP在Hadoop平台上加以实现,实验结果表明,算法PDAT-TOP能够有效地检测异常轨迹,并且具有较高的可扩展性和加速比。     

RFID供应链系统中的在线复杂事件检测方法

在实际的供应链系统中,物品通常会被包装起来流通,检测最低包装层级物品的标签代价高昂。现有的在线和离线的无线射频识别(radio frequency identification,RFID)复杂事件检测方法中都假定可以检测到每一个最低包装层级的标签,不支持含有多种包装层级数据的RFID数据流上的复杂事件检测。根据部署有RFID的供应链系统产生的RFID数据流的特点,提出了一种新的复杂事件检测方法。采用区间编码离线保存物品的包装关系,通过在线数据和离线数据结合来完成复杂事件检测,对不同类型的复杂事件采用不同的检测策略以提高复杂事件检测效率。实验证明该方法能够有效地支持供应链系统中的复杂事件检测,并具有较好的性能。     

乐观策略下并行离散事件仿真动态负载划分优化算法

动态负载划分是提高并行离散事件仿真运行性能的有效途径之一.现有研究往往孤立地考虑计算负载平衡和通信负载优化,使得复杂应用背景下整体性能低下.论文综合考虑仿真模型计算负载和交互模式,提出了一个基于带权重无向图有限容量k划分问题的并行离散事件仿真负载划分模型,并配合一套通用的仿真运行性能度量方法,提出了一个基于顶点交换的启发式局部搜索近似划分算法,实现了在计算负载平衡的前提下系统通信负载最优化,其近似解与全局最优解比值不小于(1-1/|N|)(1-ε).实验证明了该动态负载划分算法的有效性和实用性.     

平面运动的串联测量方法研究及其与并联方法的比较

提出了用于测量平面运动位姿的三自由度串联和并联测量方法,介绍了串联和并联测量方法的测量原理．通过建立串联测量方法的误差模型,得出了几何误差源与原始测量参数的映射关系和对末端位姿误差的影响情况,得到了这种方法的精度分析结果．仿真结果和试验数据证明了分析的正确性．同时,从几何误差源的产生和测量运动特性等方面对串联和并联测量方法进行了比较．     

SIFT特征分布式并行提取算法

SIFT(scale invariant feature transform)特征在物体检测和识别、图像配准与融合、纹理识别、场景分类、人脸检测、图像检索、三维重建、数字水印、影像追踪等领域具有广泛应用,但存在计算量大、消耗时间长的缺点.基于消息传递机制,采用数据并行策略,提出了在PC机群或COW(cluster ofworkstation)上提取图像SIFT特征的分布式并行算法(DP-SIFT算法):根据特征空间-高斯尺度金字塔的特点提出了高度宽度受限的数据块划分算法,设计了数据分配和特征调整方法;研究了数据块划分和数据发送方法对通信时间的影响,提出了基于消息传递机制的并行图像处理中数据块划分与数据发送方式协同对通信优化的策略;实验结果表明DP-SIFT算法具有良好的加速性能和较高的处理器利用效率,千兆以太网连接32核的PC机群系统图像规模为1024×768时,加速比和处理器效率分别可以达到20和0.6;图像规模为2048×1536时可达18和0.56.     

基于跨场景推理的事件关系检测方法

事件关系检测是一项面向事件之间逻辑关系的自然语言处理技术。事件关系识别的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件的篇章结构信息及语义特征,实现事件逻辑关系的深层检测。该文首次建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文提出了一种跨场景推理的事件关系检测方法,该方法认为,具有相同事件场景的“事件对”,往往具有相同的事件关系类型。该文提出的基于跨场景推理的事件关系检测方法在针对四大类事件关系类型的检测精确率为54.21%。