OBS网络中IP分组长度分布对业务流自相似性的影响

近年来,大量研究发现,网络流量呈现自相似性,自相似会导致数据分组延迟增大,丢包率增加,网络性能恶化。着重论述了在OBS固定时间汇聚算法下,用于汇聚成突发数据分组的IP分组长度对业务流自相似影响的问题。突发数据分组的汇聚算法是光突发交换的关键技术之一,其中,固定时间汇聚(FAP)算法可以平滑流量、降低流量自相似性。用于汇聚成突发数据分组的IP分组,其自身长度对固定汇聚(FAP)算法的流量整形有一定影响。仿真结果表明,存在最佳汇聚时间门限,能极大地降低业务流自相似程度,且最佳汇聚时间门限与IP分组长度均值有着密切关系。     

OBS网络中IP分组长度分布对业务流自相似性的影响

近年来，大量研究发现，网络流量呈现自相似性，自相似会导致数据分组延迟增大，丢包率增加，网络性能 恶化。着重论述了在OBS固定时间汇聚算法下，用于汇聚成突发数据分组的IP分组长度对业务流自相似影响的 问题。突发数据分组的汇聚算法是光突发交换的关键技术之一，其中，固定时间汇聚（FAP）算法可以平滑流量、降 低流量自相似性。用于汇聚成突发数据分组的IP分组，其自身长度对固定汇聚（FAP）算法的流量整形有一定影 响。仿真结果表明，存在最佳汇聚时间门限，能极大地降低业务流自相似程度，且最佳汇聚时间门限与IP分组长     

An Intrusion Alarming System Based on Self-Similarity of Network Traffic

Intrusion detection system can make effective alarm for illegality of network users, which is absolutely necessarily and important to build security environment of communication base service. According to the principle that the number of network traffic can affect the degree of self-similar traffic, the paper investigates the variety of self-similarity resulted from unconventional network traffic. A network traffic model based on normal behaviors of user is proposed and the Hurst parameter of this model can be calculated. By comparing the Hurst parameter of normal traffic and the self-similar parameter, we can judge whether the network is normal or not and alarm in time.     

网络流量自相似性的影响因素

网络流量特征是分析和研究网络性能、规划网络建设的基础.网络流量研究中关键的问题是如何合成网络真实流量并进行分析,由于自相似模型能够更加真实地描述网络传输的特性,因此,本文通过生成自相似性的流量进行仿真研究,对自相似现象的成因进行了解释,提出将源端流量自相似性与网络传输的TCP协议相结合进行研究的方法,探讨了影响自相似流量的因素,了解了网络行为随参数变化的情况,对新一代网络的设计、控制、分析和管理具有实际意义.     

自相似及其对网络性能的影响分析

自相似是网络业务流量的一个重要特性,比较了自相似的度量方法并通过实际流量数据验证了网络流量的自相似,重点分析了自相似产生的原因及其对网络性能造成的影响,模拟结果表明自相似对网络的负载和利用率有较大影响,也降低了网络性能.     

一种新的自相似流量模型的网络性能分析

网络流量的自相似性给流量控制和网络资源的管理带来了新的挑战。基于传统流量模型的网络性能结论和网络设计策略不能完全适用于具有自相似流量的高速网络中,采用较符合实际流量特征的、并具有自相似特性的随机过程——随机相位正弦波作为队列服务系统的输入流量模型,运用排队理论推导和分析了这种新的流量模型的网络性能,然后探讨了改善自相似流网络性能的流量控制方法和设想。     

自相似业务量下网络的排队性能分析

在研究通信网的网络性能、流量控制和资源配置时,业务源模型是其中一个十分重要的组成部分。近年来的研究发现数据网络中的业务量呈自相似特征,传统的能够精确描述电话网络的马尔可夫模型不再适用。业务量的自相似特征显著影响网络的流量控制与排队分析,已经引起人们的极大重视。采用G/M/1排队模型对分组长度可变的网络的排队性能进行了分析和仿真,其中自相似业务量是通过叠加大量独立的到达间隔为Pareto重尾分布的ON/OFF源来生成的。仿真结果表明,自相似业务量导致网络的排队性能劣化,这与有关文献对ATM交换的分析结果一致。     

基于最大Lyapunov指数的网络业务流量预测

在高速网络资源分配与拥塞控制研究中,网络业务流量的预报是一个具有重要意义的课题.基于准确的业务预报,网络管理和控制方案更易于适应业务流量的动态变化,从而达到优化网络性能的目的.而高速网络中大量存在着以自相似性为特征的多种业务流量.已有研究表明,这种自相似特性与混沌现象的吸引子有着紧密的联系.笔者利用混沌时间序列的重构相空间方法,对高速网络中自相似信源的速率做出了预测,并给出了最大可预报时间.该方法的预测模式简单,仿真结果表明,预测的精度也比较高.     

OBS突发装配的缓存安全间隔机制

研究了光突发交换边缘路由器上的突发装配,着眼于使其更加通用、合理和高效.为此,引入了单位输入比特率的概念以提高通用性,然后提出和分析了装配中的缓存安全间隔机制及其作用.通过设置适当的缓存安全间隔值,不仅可以避免因缓存溢出引起的分组损失,而且所获得的固定最大发送时间也为突发的信道调度带来了便利.采用边缘路由器上的自相似流量模型,通过网络仿真,讨论了缓存安全间隔取值对突发生成、网络性能及缓存使用的影响,并获得了相关结论.     

IP网络流量产生器的研究与实现

分析了造成IP网络流量自相似性的根本原因以及ON/OFF源汇聚程度对自相似度的影响.针对上述分析结论,实现了一个能够单点或分布式产生IP网络自相似业务量的产生器.实际环境中测试显示,该产生器能够较好地反应文件大小,协议类型,ON/OFF逗留时间以及源汇聚程度与自相似度之间的关系.     

漏桶整形下的自相似业务流特性分析

最近研究表明网络流量在较大时间尺度范围内存在自相似特性。考虑到目前有众多的资源控制和调度算法等需要与流量整形算法配合使用,对白相似流量经过漏桶前后的特性进行了分析。指出漏桶算法可以在一定尺度范围内对网络流量进行整形,但时间尺度超过某个界限后,流量突发特性将不受影响,并对此界限进行了讨论。     

基于NS2的自相似业务流的生成

针对传统方法在产生自相似业务流时存在实现复杂、速度慢,并且生成的自相似序列精确性差等不足,提出了一种利用NS2生成自相似业务流的方法。实验结果表明,这种方法不仅实现简单、速度快,而且生成的数据具有良好的自相似性,特别适用于研究自相似业务流对排队系统的影响。     

宽带卫星接入网星上控制预测MAC协议研究

对宽带卫星接入网的多址接入控制(MAC)协议进行了研究,提出了一种基于自相似业务流量混沌预测的新型混合动态分配多址接入方案。利用OPNET软件建立了仿真系统,用于比较不同方案的性能。仿真结果表明,在业务流具有自相似特征的前提下,所提出方案具有更优越的性能。同时还证明了通过星上处理实现集中式接入控制的优势。     

宽带卫星接入网星上控制预测MAC协议研究

对宽带卫星接入网的多址接入控制（MAC）协议进行了研究,提出了一种基于自相似业务流量混沌预测的新型混合动态分配多址接入方案。利用OPNET软件建立了仿真系统,用于比较不同方案的性能。仿真结果表明,在业务流具有自相似特征的前提下,所提出方案具有更优越的性能。同时还证明了通过星上处理实现集中式接入控制的优势。     

业务自相似性分析方法研究

自相似性是真实网络业务数据中的一个主要特性,其强度大小对网络性能、流量控制及排队分析结果有重要影响,因此,准确计算表征自相似性强弱的参数Hurst值是一项很有意义的研究课题．从时域与频率域两个方面出发,综述了各种计算方法的基本原理,介绍了各自统计量定义方法,并对各种方法的结果进行横向比较,分析了各自的影响因素,最后对下一步研究方向进行了预测．     

基于自相似特性系统建模的算法改进

针对现有基于自相似特性的系统建模算法复杂度高、可实现性差等问题,改进了线性自回归模型叠加生成自相似源的算法;利用业务的自相似特性,Taylor展开式,以及对Pollaczek-Khinchin第一变换式进行恒等变形等方法简化了系统建模模型,解决了服务时间母函数不解析,以及运算繁琐等问题。与原算法相比,改进算法大大降低了算法复杂度,增强了其可实现性。以以太网为例,对改进算法进行验证,结论与原算法一致,运算时间仅为原算法的1/14。     

网络流量自相似性产生原因的分析

网络业务自相似性已经引起了人们广泛关注,一些研究表明自相似性是网络业务中的一个普遍特性,网络自相似性表现出了与传统模型不同的特征。对网络业务自相似的相关理论作了阐述,对网络业务自相似相关研究工作进行了细致研究,在此基础上初步分析了网络业务自相似产生的原因。     

网络流量自相似性在DDoS攻击检测中的应用

大量研究表明网络的正常流量具有自相似性,可以用自相似性参数Hurst系数来描述。DDoS攻击会破坏或者影响网络正常业务的自相似特性,用优化的R／S作为自相似性参数Hurst系数的估算算法,分析DDoS攻击数据流对正常业务数据流自相似参数Hurst系数的影响,来检测DDoS攻击。     

用于DDoS攻击检测的自相似网络流量生成

由于DDoS攻击会破坏或者影响网络正常流量的自相似特性,据此来检测DDoS攻击是一种行之有效的方法;然而如何生成网络正常流量,是DDoS攻击检测的一个关键部分.描述了一种生成自相似网络流量的方法,并运用该方法实现了生成自相似网络流量的网络流量模拟子系统,解决了DDoS攻击检测所需的正常流量问题.     

基于小波变换的网络流量预测

由于现代的数据通信网络中网络流量存在很强的自相似性,如何降低这种自相似性给网络的性能造成的不利影响成为大家关注的焦点。本文通过实际的网络流量数据,利用小波变换和平稳时间序列的AR模型,实现了对网络流量很好的预测,其结果对于在网络中优化排队算法和实施流量工程具有很好的参考价值。