网络路由研究中的博弈论思想

对调整路由过程中存在的一个非合作非零和的动态博弈模型进行了深入的探讨，使之达到一个均衡，使得任何用户不会单方面改变路由策略从而获得更好的性能。分析了两种交互过程以及当前在自私路由中求解均衡的建模方法，对路由研究中的博弈论思想做了进一步的探讨，从而得到求解均衡的一般方法。     

基于故障树分析的网络系统可靠性研究

针对企业对业务连续性的需求,以及现有网络系统可靠性评价方式的缺陷,提出基于故障树分析的可靠性评估建模方法。对通用故障树的分析、构造方法进行简述,采用熵来反映网络系统的健康状况,并进行可靠性测试及模型迭代优化。结果表明:该方法同年度统计指标符合度较好,能真实地反映系统运维现状同运维目标的差距,辅助运维人员进行改良。     

基于深度神经网络的法语命名实体识别模型

现有法语命名实体识别（NER）研究中，机器学习模型多使用词的字符形态特征，多语言通用命名实体模型使用字词嵌入代表的语义特征，都没有综合考虑语义、字符形态和语法特征。针对上述不足，设计了一种基于深度神经网络的法语命名实体识别模型CGC-fr。首先从文本中提取单词的词嵌入、字符嵌入和语法特征向量；然后由卷积神经网络（CNN）从单词的字符嵌入序列中提取单词的字符特征；最后通过双向门控循环神经网络（BiGRU）和条件随机场（CRF）分类器根据词嵌入、字符特征和语法特征向量识别出法语文本中的命名实体。实验中，CGC-fr在测试集的F1值能够达到82.16%，相对于机器学习模型NERC-fr、多语言通用的神经网络模型LSTM-CRF和Char attention模型，分别提升了5.67、1.79和1.06个百分点。实验结果表明，融合三种特征的CGC-fr模型比其他模型更具有优势。     

基于硬件虚拟化的虚拟机进程代码分页式度量方法

云环境下恶意软件可利用多种手段篡改虚拟机（VM）中关键业务代码,威胁其运行的稳定性。传统的基于主机的度量系统易被绕过或攻击而失效,针对在虚拟机监视器（VMM）层难以获取虚拟机中运行进程完整代码段并对其进行完整性验证的问题,提出基于硬件虚拟化的虚拟机进程代码分页式度量方法。该方法以基于内核的虚拟机（KVM）作为虚拟机监视器,在VMM层捕获虚拟机进程的系统调用作为度量流程的触发点,基于相对地址偏移解决了不同版本虚拟机之间的语义差异,实现了分页式度量方法在VMM层透明地验证虚拟机中运行进程代码段的完整性。实现的原型系统——虚拟机分页式度量系统（VMPMS）能有效度量虚拟机中进程,性能损耗在可接受范围内。