一体化电网运行智能系统的安全网络架构设计

介绍一种一体化电网智能调度系统的分区网络架构的实现方案。该架构遵循电监会二次安全防护标准,运用网络防火墙和隔离传输技术。通过前后端网络物理隔离、业务子网分层、建立数据中心子网,构建一种新型安全高效的组网架构,解决了在一体化智能系统技术体系中多业务数据融合和协同带来的对网络通信传输能力和传输安全的更高要求,为二次一体化的实施提供了安全高效的基础网络架构支持。     

SDN网络技术及其安全性研究

文章概述了SDN及OpenFlow技术的起源与发展,分析了OpenFlow技术标准,深入阐述了SDN／OpenFlow技术的原理和现状,同时对未来的技术发展趋势做了预测和分析,并深入讨论和分析了在这种新的网络架构下如何实现网络安全保障及应用创新,提出了一种SDN安全策略架构模型,以保证安全策略决策和下发的一致性,同时提出了网络管理应用、安全管理应用、安全服务应用的新思路,并给出了一个SDN的安全应用范例。     

OpenFlow网络架构实现与仿真研究

OpenFlow网络架构克服了传统互联网体系结构“僵化”的问题,成为目前网络技术发展的重点。为了能有效地研究OpenFlow网络架构的组成、功能以及信息流程,采用Mininet底层网络模拟软件和Floodlight控制器软件,实现了OpenFlow网络环境。首先阐述了OpenFlow技术原理,其次给出了OpenFlow网络环境搭建方法,最后通过Mininet和OpenFlow软件实现了OpenFlow网络的仿真建模,对网络架构及相关功能进行了仿真实现,对OpenFlow网络的实现提供了有效的方法。     

基于OpenFlow的虚拟网络架构的设计与实现

现有应用中的网络架构种类繁多,造成网络结构复杂难以维护,而OpenFlow网络能有效地解决现有网络维护困难和设备臃肿的问题。本文在深入研究OpenFlow技术的基础上,设计并实现基于OpenFlow的虚拟网络架构,其分为4个层次:应用层、VTN(Virtual Terminal Network)虚拟平台、控制层和物理层,并重点介绍其核心部分VTN虚拟平台的实现。通过对吞吐量和丢包率的监控,验证了它可以整合不同的网络结构,实现网络资源的统一管理,提高网络兼容性,并具有较好的性能。     

基于改进BN模型的网络切片安全部署方法

为了满足5G垂直用户对于网络切片部署时细粒度安全隔离需求,同时兼顾用户的隔离需求和提高资源利用率,提出了一种基于改进BN模型的网络切片安全部署方法。首先提出了一种双层BN模型的网络切片部署架构,基于SBA（service based architecture）设计了虚拟机容器的双层虚拟化架构,将网络切片根据其所属用户的隔离需求分配利益冲突类标签,基于改进的BN模型部署规则确定网络切片的隔离部署策略;然后将该部署方法建立为整数线性规划模型,并将部署成本作为目标函数,通过最小化目标函数实现低成本部署网络切片;最后使用遗传算法对该问题仿真求解。实验结果表明,该安全部署方法在满足网络切片安全隔离需求的前提下降低了部署成本。     

数据中心网络扁平化设计

对金融行业信息系统目前广泛采用的一种典型“双层核心”网络设计做了详细介绍,为解决该设计中存在的设备性能瓶颈,提高网络稳定性,简化维护操作,提出以扁平化为的设计思想的一种创新的网络架构。扁平化网络架构利用二层交换的应用特点,配合多台物理防火墙组成的防火墙资源隔离池,将“双层核心”压缩为“一层核心”,在保证网络区域间安全隔离的前提下,减少网络跳数从而优化整体网络性能。     

云计算环境中软件定义网络研究应用

云计算可以根据实际需求提供灵活多样的服务,正成为IT模式的应用趋势,其中大部分采用软件定义网络(SDN)作为其网络架构,控制平面和数据平面相互分离,以简化网络管理、保证网络隔离.该文基于SDN技术的发展现状,介绍了OpenFlow交换、控制器和SDN技术的关键组成和研究进展,及其在网络中的应用.最后,分析了云计算环境中SDN技术存在的问题,并提出相关解决建议.     

基于任务需求匹配的网络连通质量控制方法

现有多智能体系统网络研究方法缺乏对局部网络质量与区域性任务需求之间的匹配分析,这将影响任务的完成效率和质量,为此提出一种基于任务需求匹配的网络连通质量控制方法。首先,利用智能体移动状态分析系统网络的间歇连通性;然后,结合任务需求以及系统的间歇网络连通性构建基于主从模式的多智能体子网集合,进而从三个方面评估子网集合的连通质量;最后,提出基于网络连通质量控制的多智能体移动优化模型,用最大的子网集合连通质量表示多智能体网络连通质量,在智能体移动距离和网络连通质量的约束下求解任务完成率最大化的多智能体移动策略,通过该策略形成多智能体网络以执行任务。实验结果表明,该方法可以有效控制网络连通质量,维持任务完成率并提高智能体移动效用。     

无线软件定义网络研究前景展望

软件定义网络是一种新型网络创新架构,其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来,从而实现了网络流量的灵活控制,为核心网络及应用的创新提供了良好的平台。软件定义网络能够改变现有的数据发送规则,由转发设备决定的僵硬模式能够显著提高数据发送的服务质量。目前软件定义网络的无线网络条件下应用的研究还处于起步阶段,本文分析了无线网络中实现软件定义网络可能遇到的困难与机遇。     

基于OpenFlow的云计算监控架构

云计算中网络的监控任务是一件重要和复杂的工作.在云计算网络中的安全设备不仅要监控外网流量,还要监控内网流量.现有使用SDN和OpenFlow对网络流量监控的研究都基于每种设备仅存在一台的前提,受限于安全设备的数量,性能和效率受到限制.本文在OpenFlow上提出了一种云计算网络流量监控架构和算法,支持多台同类型的设备同时工作,可以在云计算网络中,实现灵活高效的网络流量监控.     

数据挖掘在变电站设备运维中的应用

为解决变电运维工作中所获得的大量设备数据未能得到充分利用的问题,本文在搭建变电站云平台已成为可能的条件下,主要结合数据挖掘技术对运行人员从现场获得的数据进行分析处理。这些数据包括设备压力、泄漏电流、动作次数、以及设备台账等,可以用来提高工作效率和质量、进行业务决策,避免形成数据孤岛,提高变电运维的智能化水平。一是利用了趋势外推法进行数据拟合来指导设备巡视维护工作,二是采用多元线性回归法分析设备状态的影响因素并进行缺陷预测和故障诊断,三是通过人工神经网络深度学习进行电网停电承载力分析。合理利用大数据技术将推动变电站向集约化管控、专业化运维方向转变,通过数据挖掘技术可以极大地提升变电运维工作的智能化水平,从而优化人力配置,使工作更精准高效。     

基于智能合约的物联网访问控制架构与验证

针对传统的访问控制方法存在单点故障,不能提供可信、安全、动态化权限管理的问题,提出了一种面向无线传感器网（WSN）的基于区块链和智能合约的新型访问控制方法,以解决现有的基于区块链的访问控制方法存在的访问动态化、智能化水平不高等问题。首先,提出一种基于区块链的新型访问控制管理架构,降低网络运算开销;其次,搭建多层次智能合约体系,设计代理合约（AC）、权限管理合约（AMC）和访问控制合约（ACC）,以实现对WSN的可信化、动态化的权限管理;最后,采用基于径向基函数（RBF）神经网络的动态权限生成算法,并结合访问政策动态生成访问节点的信用度阈值,实现面向WSN海量传感器的智能化、动态化的访问控制管理。实验结果表明,所提模型在WSN安全访问控制应用上具有可行性、安全性和有效性。     

A divide-and-conquer-method for the synthesis of liveness enforcing supervisors for flexible manufacturing systems

In this paper a divide-and-conquer-method for the synthesis of liveness enforcing supervisors (LES) for flexible manufacturing systems (FMS) is proposed. Given the Petri net model (PNM) of an FMS prone to deadlocks, it aims to synthesize a live controlled Petri net system. For complex systems, the use of reachability graph (RG) based deadlock prevention methods is a challenging problem, as the RG of a PNM easily becomes unmanageable. To obtain the LESs from a large PNM is usually intractable. In this paper, to ease this problem the PNM of a system is divided into small connected subnets. Each connected subnet prone to deadlocks is then used to compute the LES for the original PNM. Starting from the simplest subnet prone to deadlocks to make the subnet live, monitors (control places) are computed. The RG of each subnet is considered and split into a dead-zone (DZ) and a live-zone. All states in the DZ are prevented from being reached by means of a well-established invariant-based control method. Next, the computation of monitors is followed for bigger subnets. Previously computed monitors are included within the bigger subnets based on a criterion. This process keeps the DZ of the bigger subnets smaller compared with the original uncontrolled subnets. When all subnets are live we obtain a set of monitors that are included within the PNM to obtain a partially controlled PNM (pCPNM). A new set of monitors is also computed for the pCPNM. Finally, a live controlled Petri net system is obtained. The proposed method is generally applicable, easy to use, effective and straightforward although its off-line computation is of exponential complexity in theory. Its use for FMS control guarantees deadlock-free operation and high performance in terms of resource utilization and system throughput. Two FMS deadlock problems from the literature are used to illustrate the applicability and the effectiveness of the proposed method.     

Isolated word recognition by neural network models withcross-correlation coefficients for speech dynamics

This paper presents an artificial neural network (ANN) for speaker-independent isolated word speech recognition. The network consists of three subnets in concatenation. The static information within one frame of speech signal is processed in the probabilistic mapping subnet that converts an input vector of acoustic features into a probability vector whose components are estimated probabilities of the feature vector belonging to the phonetic classes that constitute the words in the vocabulary. The dynamics capturing subnet computes the first-order cross correlation between the components of the probability vectors to serve as the discriminative feature derived from the interframe temporal information of the speech signal. These dynamic features are passed for decision-making to the classification subnet, which is a multilayer perceptron (MLP). The architecture of these three subnets are described, and the associated adaptive learning algorithms are derived. The recognition results for a subset of the DARPA TIMIT speech database are reported. The correct recognition rate of the proposed ANN system is 95.5%, whereas that of the best of continuous hidden Markov model (HMM)-based systems is only 91.0%     

一种基于代数语义的软件体系结构求精方法

软件体系结构是引导需求到实现的桥梁,目前在软件体系结构建模方法中主要分为形式化和非形式化两种。针对大型分布式系统的体系结构采用Petri网进行建模,兼顾了可视化操作和形式化的准确性,同时利用细化求精操作建立体系结构的层次模型,有效解决了状态空间爆炸问题。此外,在求精过程中为了保证用于下层求精的子网能准确表达上层行为规约,引入了进程代数来刻画Petri网的行为语义。最后,给出了进程项构造子网的算法及案例研究,并通过开源工具验证上述内容的正确性。     

基于混合现实技术的变电站智能运检辅助系统的设计与实现

针对变电站运检现场工作智能化等业务的需求,开发了一套基于混合现实技术的变电站智能运检辅助系统。该系统基于智能穿戴设备HoloLens,提供了变电站智能辅助运检的一整套解决方案。系统包括电力设备识别与虚拟拆装、设备运行状态实时三维可视化、远程专家视频辅助等模块。该系统在国内某110kV变电站进行了部署,现场应用表明该系统切实优化了传统运检现场工作方式,提升了运检效率,在行业内具备实用性和推广性。     

基于OpenFlow的数据流管控系统的研究与实现

随着网络技术的不断发展,在现有的网络设备及协议基础之上,对已有网络进行创新性试验变得越来越困难。OpenFlow是为支持网络创新究而提出的新型网络技术,它的出现为部署一个大规模的、完全可控、可定制的实验网络平台提供了可能。本文旨在基于OpenFlow设计实现一个数据流管控系统,其主要思想是利用OpenFlow技术实现控制与转发的分离,通过集中控制的方式,实现对全网数据流的管控,提高OpenFlow网络的安全性。