一种高效率的大流提取方法

随着网络带宽的不断提高,在线识别大流对于拥塞控制、异常检测等网络应用具有重要意义.提出了一种提取大流的算法FEFS(flow extracting with frequency&size),能够通过在线识别和淘汰小流,把大流信息保存在有限的高速存储空间中,从而快速提取大流.该算法利用LRU (least recently used)定位更新频率低的流,并进一步用流尺寸因子s和自适应调节因子M标记其中相对较小的流,最后用新到达的流将其替换.FEFS把LRU策略和尺寸因子s相结合,同时考虑了流的近期更新频率和累积报文数量,因此能够准确在线识别大流.LRU策略和尺寸因子都利用了流大小的重尾分布特征,因此FEFS能以很低的存储代价保存和更新大流信息.模拟实验表明,在限定存储条件下,FEFS的平均相对误差率明显低于经典的multi-stage filter算法,而平均报文处理时间也短于multi-stage filter算法.     

一种新的数据包公平抽样算法

互联网作为20世纪发展最为迅速的技术之一,已经成为现代信息社会最重要的基础设施,成为国家进步和社会发展的重要支柱。本文针对现有数据包抽样算法小流估计误差大的缺陷,提出一种新的数据包抽样算法。该算法根据到达数据包所属流大小的估计值设置包抽样率,使得大流所含数据包抽样率低,小流所含数据包抽样率高。理论分析和实验结果均表明,与已有算法相比,该算法具有更高的准确性和良好的扩展性,更适合于工程应用。     

SDN数据中心网络基于流分类的负载均衡方案

随着数据中心内的数据流量不断增加,导致网络中部分链路负载过重。传统的ECMP机制由于没有考虑链路状态以及流量特征,因此不再适用数据中心网络。同时ECMP可能会将多条大流映射到同一条路径上,造成大流映射冲突,导致链路瓶颈问题。基于SDN（Software Defined Network）架构提出一种面向Fat-Tree拓扑的动态流量负载均衡机制（Load Balancing based on Flow Classification,LBFC）,同时考虑了链路状态信息与流量特征进行负载均衡。LBFC机制动态调整流分类阈值来判定大流和小流,采用不同的方式为大流和小流选择转发路径,以满足大流和小流不同的传输性能需求。仿真结果表明LBFC机制能够根据网络链路状态以及流量特征动态地判定大流和小流并实现负载均衡,与ECMP、GFF和DLB算法相比,LBFC机制提高了网络吞吐量以及链路利用率,降低了传输时延。     

基于MGLRU的IP流统计算法

针对最近最久未使用(LRU)算法在高速网络中大流漏判率高的缺陷,提出一种基于多粒度最近最久未使用检测算法。该算法采用分层多粒度压缩计数机制对高速网络数据抽样,提高对长流的识别精度。基于实际的互联网数据进行仿真实验,结果表明,在给定条件下,该方法的内存占用量为LRU算法的50%,测量误差仅为LRU算法的10%。     

流量测量在SDN网络安全诊断中的应用研究

为了解决软件定义网络(Software Defined Network, SDN)网络流量测量的节点选择中,受环境影响因素导致选择节点的效率低下和估计精度不够的问题。研究以蚁群优化的测量节点选择方法和小流推测的异常检测机制为基础,在蚁群优化算法的基础上加入领域搜索算法进行改进;并且提出以小流推测为基础的网络异常检测机制,对多种网络安全异常进行识别。实验结果显示,改进的蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)算法准确性由0.504提高到1.000;收敛性由0.483提高到0.721;单位时间开销由0.905控制降低到了0.105。数据表明优化后的ACO算法在SDN网络中流量测量的精确度得到了提高。以小流推测为基础的网络异常及检测方法在网络安全实验中表现出了优良的识别异常的能力,可以广泛应用在数据安全保障方面。     

基于LRU和扩展CBF的网络大流检测

高速网络流量检测中的大流检测已成为当前一种重要的、高效准确的可扩展流量测量机制,针对CBF（Count Bloom Filter）容易溢出的问题,将扩展的CBF应用于流量测量,防止过滤器溢出,并且结合LRU链表存储机制,共同应用于网络大流检测之中。经理论分析,所研究的流量测量算法LRU_MCBF（Least Recently Used_Multiple Count Bloom Filter）占用空间小,时间复杂度低;通过仿真实验验证了LRU_MCBF在大流测量中漏报率和错报率较低,能实现高速网络环境下大流对象的准确提取。     

基于TCBF算法的网络流信息统计

针对传统的网络流信息统计算法容易溢出、频繁更新等特点,提出一种基于TCBF(time bloom filter & counting bloom filter)的网络流信息统计算法用于实时在线统计高速网络流信息.算法一方面利用短流超时特点使用time bloom filter抽取短流信息;另一方面利用网络流量分布呈现重尾分布的特性使用counting bloom filter 过滤长流报文.分析了算法的复杂度和误判率,并通过模拟数据分析了算法参数配置对于流信息统计准确性和抽样率的影响.理论分析和仿真结果表明,与标准counting bloom filter相比,TCBF算法可以在使用较少的存储空间的条件下,及时、准确地对网络流量信息进行统计,满足实际测量需要.     

基于动态计数型过滤器的网络流公平抽样机制

传统的包抽样方法对每一个数据包都以同等的比率抽取,这样就导致了大部分被抽中的是大流,而短流和一般流非常少。高速网络的流量检测需要全面的流信息。针对传统流抽样的缺陷,结合现有的SGS(Sketch Guided Sampling)抽样比与流量成反比的公平抽样思想和动态计数型过滤器,提出更加高效的公平抽样算法DCFS(Dynamic Count Fair Sampling)。DCFS算法使用动态统计过滤器DCF(Dynamic Count Filter)统计流量,相对于SGS算法该方法空间更加高效,而且估计准确性也更好。     

提高MINIX2．0文件属性信息的访问效率

提高文件属性信息的访问速度可以有效地提高文件系统的性能。由于磁盘存取速度始终落后于处理器和内存速度，近年来许多研究都致力于如何提高文件属性信息在内存中的访问效率。许多实际运行的操作系统(包括GNU／Linux)通常都是使用基于LRU淘汰策略或LFU淘汰策略的一级链表结构来管理文件属性的内存信息。文中通过建立一个二级链表结构(称之为LRU—LFU链表)，并采用LRU—LFU淘汰算法(此算法集成了Simple LRU淘汰算法和LFU淘汰算法)来实现MINIX2．0文件系统对文件属性信息在内存中的管理。研究结果表明，综合执行效率和访问命中率两个因素，基于LRU—LFU淘汰算法的LRU—LFU链表管理策略是提高MINIX2．0文件系统文件属性信息访问效率的较为理想的管理策略。     

高速网络监控中大流量对象的提取

在高速网络环境下,由于受计算及存储资源的限制,及时、准确地提取大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义.结合LRU淘汰机制和LEAST淘汰机制,建立了基于二级淘汰机制的网络大流量对象提取算法(LRU&LEAST replacement,简称LLR),两种淘汰机制相互弥补不足,较大地提高了算法的准确性.由于算法占用存储空间较少,从而可以在有限的SRAM空间中更快地处理流量信息.该算法在网络数据量增加的情况下不必增加存储空间,具有很好的可扩展性.     

液流通过滑阀的流场结构的数值解析

液压控制系统中,流体通过滑阀的流动场的变化一直是实验和理论研究感兴趣的课题,由于这些流体流动的物理过程,其数学模型主要由一组具有复杂边界条件的非线性偏微分方     

综合控制流与数据流分析的主机异常检测新方法

传统主机异常检测方法只针对控制流信息或数据流信息进行分析,在两个研究方向上产生了很大的分化,不能很好地吸取彼此的成果。基于这种情况,提出一种新的综合控制流与数据流分析的新方法。该方法首先使用系统调用定长序列构建模式库,再用关联规则挖掘方法挖掘同一模式或不同模式下属性间的关联规则,构建用于检测评估的两种规则集。实验结果表明,基于控制流上下文的数据流分析新方法能够发现先前数据流分析所不能发现的更精准更有用的规则从而检测出更多的异常行为。     

几个新的数据流模型

数据流是一种与ｖｏｎ Ｎｅｕｍａｎｎ计算机全然不同的新的计算模型，它是高度并行化的计算模型，然而由于其本身存在着一些问题，特别是数据通信问题，影响了它的发展。本文提出了几个新的数据流模型；时序通信模型，有限资源条件下的处理器分配模型和一种结合数据流与控制流的机器模型。     

基于知识的设计流程控制

由于电子ＣＡＤ系统的复杂性不断增加，大量高度专业化的ＶＬＳＩ设计工具使设计的工具选择和启动过程变得十分繁琐和复杂。为了克服上述困难，本文提出一个基于知识推理的方法来解决这一问题。我们采用一种有向图和基于设计上下文的产生式规则来共同构造设计流程的模型。     

MRPII系统中物流与资金流的集成研究

分析了企业生产过程中物流与资金流的关系；阐述了物流及资金流的闭环均衡控制在企业经营管理中的重要意义；针对现有ＭＲＰＩ系统中对资金流管理方面的不足，探讨了ＭＲＰＩ中资金流与物流管理进一步集成，以实现ＭＲＰＩ系统对资金流与物流的全面管理的方法，并开发了原型系统．     

数据流图的形式规范

本文提出了属性图，以描述数据流图的拓扑结构和性质，并提出了边（流）组成关系以给出父子数据流图平衡的形式定义，由此得到的数据流图的形式规范强于文献中现有的规范．本文提出的形式规范方法适用于不同类型的数据流图，包括ＤｅＭａｒｃｏ型数据流图、实时系统数据流图等．     

一种应用于无线软件定义网络的流表数量约减方法

无线软件定义网络W-SDN(Wireless Software Defined Network)是软件定义网络SDN技术在无线网络环境中的应用。近年来已经在无线传感器网、5G通信网等网络中获得广泛的应用。在W-SDN架构中,无线节点需要根据中央控制器下发的流表,对数据进行转发。通常情况下,无线节点的内存容量和电量较小,所以当网络规模较大或用户较多时,过多的流表数量可能会对无线网络节点带来较大的负担,导致能耗上升,性能下降,寿命缩短等问题。因此,如何尽量约减无线节点中存储的流表数量,对于SDN技术在无线网络中的应用具有重要意义。将多协议标签交换网络MPLS(Multi-Protocol Label Switch)中的标签交换路径LSP(Label Switch Path)概念引入W-SDN,提出一种基于LSP重用的流表约减方法。该方法采用多级标签堆栈技术和源路由技术,能够有效减少无线节点中存储的流表数量且不会导致数据包头部过长。实验仿真结果证明,相比于传统的流表约减方法,该方法具有更好的约减效果。     

面向角色的动态审批流程的研究

为了使传统的审批流程具有一定的动态适应能力,研究了审批中的角色流转,并结合角色分配、角色授权等多个方面定义了动态流程模型。通过操作方法和操作规则的有机配合,描述了基于角色的动态流转过程。     

工艺流程图CAD软件的设计

工艺流程图是一般流程型工厂设计中很重要的一步,是工艺设计资料中最重要的资料之一,它可以有效地指导后续的配管设计,仪表设计和施工等,本文设计的工艺流程图软件,实现了与流程模拟软件的集成,同时可与配管设计,仪表设计等共享数据,本文对工艺流程图CAD软件的设计进行了结构和功能上的分析,并对软件设计过程中的两个关键技术;图形库和并管操作进行了详细的讨论。     

基于知识的分布式设计流管理技术研究

在ＣＡＤ集成框架中，建立高水平的设计流管理专家系统是解决分布式设计流管理的有效技术途径，本文提出一种通过建立分布式设计流管理知识库，实现设计流管理的自动化的方法，我们以设计流图为基础，采用基于扩展Ｐｅｔｒｉ网的理论模型描述设计流的动态行为，并将该模型与基于知识的方法相结合，实现了基于知识的分布式设计流管理系统，它能在较高层次管理在分布、异杈设计环境下的设计过程，该设计流管理系统在ＹＨＣＩＦ集成框哿