面向内容安全的报文解析结构研究

灵活准确的萃取报文协议字段和有效载荷对深度包检测至关重要,提出了一种面向内容安全的协议解析结构实现高速网络下协议的灵活解析。首先定义内容萃取树来灵活描述协议的解析关系,其次设计了一种并行流水结构来满足线速协议解析,同时针对内容萃取树节点到流水线映射的失衡问题,提出一种节点均衡映射算法完成不同流水线级上节点数目的平衡,最后在NetFPGA-10G平台上仿真验证了结构的可行性,结果表明该结构在性能和资源占用上取得了较好的平衡。     

带SSR修正的异步多传感器系统的无味JPDA跟踪

针对杂波环境下多变采样率传感器多目标跟踪问题,考虑到二次雷达(SSR)具有辨别敌我方目标和更精确的高度探测能力,本文提出了一种带SSR修正的异步多传感器系统的无味JPDA跟踪算法.该算法首先通过测量值映射的异步数据处理方法对多传感器数据进行点迹的合成,然后通过二次雷达对敌方目标的高度信息进行自适应修正,最后用无味JPDA算法对按序到来的异步采样量测进行顺序滤波融合.通过蒙特卡洛仿真,表明该算法在提高目标跟踪精度和正确关联概率上是有效的.     

粗糙沥青路面轮胎滚动噪声室内室外试验匹配度研究

粗糙沥青路面在我国公路建设中有着广泛的应用,为了减少该路面室外轮胎噪声试验对天气的依赖性,本文基于转鼓试验室轮胎噪声试验,对比了该路面室内室外轮胎噪声频谱的差异性,研究发现,在沥青转鼓鼓面上,当车辆的工况为50-20km/h滑行工况时,车内外噪声测点数据和室外试验数据有着很高的匹配度,且吻合部分的数据频段为该路面典型噪声频段;而当车辆的工况为20、30、40、50km/h匀速时,车内噪声测点数据吻合性较差,车轮噪声数据匹配度依旧较高。通过两者匹配度的研究可以发现,当进行该路面的四驱转鼓试验时,50-20km/h滑行工况的右后车轮数据可以很好地替代室外试验噪声数据,从而有效地减少了对恶劣环境的依赖性和试验成本,提高了试验的安全性。     

异构并行的DGA域名检测方法

现有的DGA域名检测方式存在检测时间开销大、检测精度不高以及基于单词的DGA域名检测效果不佳等问题。经过研究发现,将域名先按照典型特征分类再进行更细致的特征提取,对于模型的准确率有一定的正向作用,且多类并行可以降低检测时间,此外对于较难检测的基于单词的DGA域名可以进行针对性处理。因此,文中提出了一种基于Word ninja分词技术的三路异构并行的DGA域名检测模型。先将域名分为三类,再针对每一类进行检测模型结构的搭建。对于字符级域名,通过人工提取特征来进行域名的有效分类。对于词根词缀级域名,采用FastTest进行子词之间、字符之间以及上下文之间关系的特征提取,再作为词向量嵌入。对于单词级域名,采用Word2Vec理解和处理词的含义和词之间的关系。最后,将文中方法和当前流行方法、多路异构并行模型和单路模型的检测结果进行比较评估,实验结果证明了提前分类的必要性以及多路并行的有效性。     

命名数据网络中基于局部请求相似性的协作缓存路由机制

该文针对命名数据网络(Named Data Networking, NDN)应答内容的高效缓存和利用问题,依据内容请求分布的局域相似特征,提出一种协作缓存路由机制。缓存决策时,将垂直请求路径上的冗余消除和水平局域范围内的内容放置进行有效结合。垂直方向上,提出基于最大内容活跃因子的路径缓存策略,确定沿途转发对应的最大热点请求区域;水平方向上,采用一致性Hash协同缓存思想,实现应答内容的局域定向存储。路由查找时,将局域节点缓存引入到路由转发决策中,依据内容活跃等级动态执行局域缓存查找,增大内容请求就近响应概率。该机制减小了内容请求时延和缓存冗余,提高了缓存命中率,以少量额外的代价换取了内容请求开销的大幅下降,仿真结果验证了其有效性。     

CCN中基于业务类型的多样化内容分发机制

针对内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)如何提供差异化的业务需求服务的问题,采用区分服务的思想,从内容传输和缓存决策的角度出发,提出了一种基于业务类型的多样化内容分发机制.该机制依据不同的业务请求特征,分别设计了持久推送、并行预测和逐包请求的数据分发模式,对应提出了透明转发、边缘概率缓存和渐进式推进的沿途存储策略,实现了内容传递对于业务类型的感知和匹配.仿真结果表明,该机制减小了内容请求时延,提高了缓存命中率,以少量额外的控制开销提升了CCN网络整体的内容分发性能.     

MUMF-支持单多播公平服务的调度策略

基于联合输入交叉点排队(CICQ,combined input and cross-point queuing)交换结构探讨了单多播混合调度的公平性问题,提出了能够为单多播业务提供混合公平性的CICQ理想调度模型。基于理想调度模型,提出了逼近理想调度模型的MUMF(mixed uni-and multicast fair)调度算法,MUMF调度算法采用了分级和层次化的公平调度机制,通过输入调度和交叉点调度确保单多播业务混合调度的公平性。MUMF交换机制的每个输入、输出端口可独立地进行分组交换,具有良好可扩展特性。最后,基于SPES(switching performance evaluation system)的性能仿真结果表明MUMF调度算法具有良好的时延、公平性和吞吐量性能。     

一种基于QMC-APF的检测前跟踪算法

针对粒子滤波检测前跟踪算法中存在的粒子数目大,导致计算量和存储量大的问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗的辅助粒子滤波检测前跟踪算法。该算法通过引入拟蒙特卡罗思想,产生低差异序列代替原来算法中的伪随机序列,使得粒子分布更加均匀,可以有效降低粒子数;采用辅助粒子滤波算法,对粒子进行两次加权操作。实验仿真表明,在对雷达弱目标进行检测与跟踪的过程中,该算法能够在保证算法性能的同时减少算法中的粒子数目,有效降低计算量和存储量。     

面向云存储安全的可自愈拜占庭Quorum系统

针对云存储系统中的数据安全问题,提出了一种面向云存储安全的可自愈拜占庭Quorum系统.该系统以虚拟机作为后端存储设备构建虚拟存储节点,利用虚拟机多样化操作系统,以及动态迁移、快速部署等机制构建动态异构的存储系统架构.在拜占庭容错门限的基础上,提出自愈门限的概念,并设计相应系统安全协议,实现存储节点的自动化异常检测和状态复原.实验结果表明,提出的云存储系统具有较高的鲁棒性,能有效提高存储数据的安全性.     

Tor网桥分发中融合物理-社交属性的女巫节点检测机制

作为目前应用范围最广的网络审查规避系统之一,Tor 在网桥分发过程中面临着严重的女巫攻击威胁。具有丰富网络和人力资源的审查者往往会部署大量女巫节点,它们通过伪装成正常节点来获取网桥信息并将其封锁或屏蔽。在此过程中,由于女巫节点和正常节点身份、目的和意图的不同,在网络活动中会产生个体或群体行为差异,称为节点行为特征。针对上述女巫攻击威胁,在分析节点行为特征的基础上提出了融合物理-社交属性的女巫节点检测机制。设计了节点物理域和社交域属性评估方法。采用客观反映节点上网桥正常运行状态的节点积分值和体现网桥屏蔽情况的节点风险指数来评估节点的物理域属性;用描述节点静态属性标签的社交相似度和刻画节点动态交互行为特征的社交信任度来评估节点的社交域属性。进而,融合节点的物理域和社交域属性定义可信度指标,表征当前节点为女巫节点的可能性,并以此为指导推测节点的真实身份,实现对女巫节点的精准检测。基于构建的Tor网络运行情况模拟器和MicroblogPCU数据集对所提机制的检测性能进行仿真实验。结果表明,所提机制能够有效提高女巫节点识别率,降低误检率,对于审查者的迷惑行为具有更强抵御能力,并且在节点社交属性缺失情况下仍具有良好检测性能。