基于IP缓存的SYN Flooding防御技术

DDOS攻击是当今互联网一种比较重要的安全威胁,而SYN Flooding是DDOS攻击中最常使用的几种网络攻击方式之一。本文先分析了两种主流的防SYN Flooding技术的优点和不足之处,然后引入IP地址缓冲技术,克服了这些方法的不足,从而提高防御SYN Flooding的效率。     

基于Bank地址的IABA冲突分析及优化

为了降低物联网应用中用于关键事务控制的硬实时任务的最坏情况响应时间（WCRT），提出了一个基于任务地址分布的bank冲突优化框架.该框架从以下两个方面改善硬实时任务的WCRT:借助任务访问缓存地址因素约束bank冲突条件，并借此收敛任务的最差情况执行时间（WCET）；基于任务访问缓存的地址分布特征优化地址映射降低冲突延迟时间.实验结果表明，所提方法分别可提升平均18.15%的冲突延迟估值以及减少大约20%的冲突延迟时间.      

一种基于源端数据重删的数据备份和恢复系统设计与实现

针对当前源端数据重删技术中,数据重删效率低、计算指纹耗时长以及频繁操作数据库耗时的问题,设计并实现了一种采用基于源端数据重删技术的数据备份与恢复系统.系统通过在客户端预先将数据流进行分段并采用预处理环形队列进行存储,基于可变分块对数据段进行分块,整个处理过程并发执行,因此该预处理并发计算模块有效缩短了计算时间,而服务端通过用容器存放临近的数据块与索引信息,设计以容器为单位的多级缓存,明显提高缓存命中率.此外,通过使用布隆过滤器与多级缓存减少了数据库的操作频率.仿真实验表明该系统能有效提高数据备份与恢复效率.     

低功耗有损网络中节点缓存空间模型分析

为了节省无线传感器网络中节点的能量,节点在保证网络质量的前提下,应该能够在睡眠和唤醒两种状态间动态切换.文中为传感器节点建立了两种不同有限缓存空间的马尔可夫模型,通过分析这两种模型,可得到节点的丢包率,根据丢包率得出数据包的到达速率和服务速率以及节点状态切换对于缓存空间大小的影响,仿真结果证明,在缓存空间大小确定的情况下能适当地设定占空比,可以提高网络质量.     

带缓存区的集装箱港口岸边装卸工艺仿真分析

经过对传统装卸工艺流程的分析,考虑各种新型设备并结合集装箱港口布局,研究一种带有缓存区的新型岸边装卸工艺流程.在港口前沿增加了集装箱缓存区,并且应用计算机仿真软件Plant Simulation对装卸工艺进行仿真研究.在已知集卡数量和任务量条件下,以所有任务总的完成时间最小化为目标,使用PlantSimulation中的遗传算法工具寻找最优的缓存区数量.从而得到更合理和具体的新型装卸工艺.实验结果表明带缓存区的集装箱装卸工艺能够提高桥吊的利用率,也便于桥吊进行边装边卸工作,同时缩短了集卡的等待时间,方便了港口进行调度.     

基于缓存技术的路网最短路径查询

分析了目前基于缓存进行路网上最短路径查询常用方法的不足,提出一种支持路网最短路径查询的缓存管理方法.该方法在缓存有限的情况下,有效地选择那些不同但能满足更多查询请求的最短路径,将其放入缓存.提出了缓存代价模型,并设计了缓存构造算法.最后采用真实数据集进行性能分析.实验测试显示,本文提出的方法比现有方法具有更高的缓存命中率,平均执行效率优于现有的处理技术.     

机会网络研究进展

随着移动通信设备的普及,无线网络逐渐成为网络领域的热点研究内容。由于无线环境通信具有大传输时延、间歇性连接以及高误码率等特征,传统的面向连接的网络形式面临了巨大的挑战。机会网络(Opportunistic Network)的出现,为组建无线网络提供了一种新模式。机会网络采用"存储—携带—转发"的路由机制,信息传递通过节点移动带来的相遇机会实现,从而能够为缺乏持续端到端连接的网络提供通信服务。系统地介绍了机会网络的概念、结构以及节点移动模型、路由机制、拥塞控制等方面的研究进展,并对其未来的研究方向进行了展望。     

基于多级缓存的网络考试系统设计探讨

网络在线考试的安全性与可靠性至关重要,为解决在线网络考试过程中可能出现的网络或硬件设备故障等问题,设计了一种基于多级缓存机制的分布式网络考试系统,通过考生电脑本地一级缓存、考区服务器二级缓存及中心服务器三级缓存冗余架构及存储与传输加密机制,确保了考试过程的可靠性和安全性。该系统已在省级大型网络统考中得到应用。     

内存集群计算:交互式数据分析

本文围绕大数据分类中决策数据的管理和分析进行展开.重点分析了大数据时代关于商务智能(Business Intelligence,BI)技术新的应用需求;讨论了计算机硬件和体系结构的发展为决策数据管理和分析带来的挑战和机遇;通过对新兴典型应用的分析和相关技术和系统特点的总结,说明了基于内存计算的高性能数据管理和分析技术是当前亟待解决的问题,具有广阔的应用前景.在全内存式(in-memory)数据管理环境下,网络通讯将成为整个系统的主要瓶颈.结合内存的特点(数据易失性、内存墙瓶颈),设计针对高性能服务器的无共享分布式内存系统拓扑结构;研究面向异构、多层次缓存和内存结构的分布式数据布局与索引策略,跨核、跨处理器、跨服务器的多粒度并行处理框架,缓存感知、内存感知的分布式数据一致性维护等关键技术,轻量级面向按列存储的数据压缩机制及压缩感知的数据处理机制,将是基于内存计算的高性能数据管理与分析技术的重点研究内容,并将最终实现实时交互式分析处理.