基于节点及流量行为特征的P2P流量识别

由于P2P软件普遍采用动态端口以及负载加密技术,使得基于传输层端口和深度包检测技术的对等网流量识别受到限制。通过对P2P流量的分析发现其两种特性:一是P2P节点具有双面性特征,即P2P节点可以同时上传下载数据;二是P2P流量的正向流与反向流包到达时间间隔方差比始终在一定区间内波动。由此提出基于节点及流量行为特征的P2P流量识别方法,并将其应用于网络流量监测。实验表明:该方法可识别新应用及加密流量,具有客观性,其流识别率为93%,字节识别率为95.5%。     

基于两层自适应超时策略的资源可控流抽样

NetFlow是流量测量中广泛使用的技术,但其采用固定的抽样率,在流量较大时消耗过多的系统资源,而在流量较小时造成资源利用不足,且在实际应用中缺乏一定的资源保护机制。为解决其缺陷,提出一种基于两层自适应超时策略的资源可控流抽样测量方法。该方法首先根据时间进行分层,对定长单位时间内的报文进行固定数量的随机抽样,并对其进行流统计,最后用两层自适应超时策略控制流的输出。理论分析和实验表明,该抽样方法不仅具有准确性、简单性和资源可控性,而且从很大程度上提高了"流cache"的利用率。     

系列平行图的围长和分数色数

讨论了系列平行图的围长和分数色数的关系，给出了系列平行图的分数色数的一个上界．     

4一致C-超图的最小边数问题

研究了上色数为3的4一致C-超图的最小边数问题，并给出了上色数为3的4一致C-超图的最小边数的一个上界．     

两类图同构的充分必要条件

给出了两类图同构的充分必要条件，结果对研究图的重构猜想有重要意义．     

图有分数因子的联结数和最小度条件

研究了图有分数因子的联结数和最小度条件．给出了一个图有分数1-因子的与联结数有关的充分必要条件．当k≥2时，给出了一个图有分数k-因子的两个充分条件，并证明了所得结果是最好可能的．     

基于概率路线图的动态环境下移动机器人路径规划的神经网络方法

在不稳定的环境中,最短或最优的路径规划对移动机器人的有效运行至关重要.文章扩展了一种用于移动机器人实时路径规划的神经网络方法.本文使用概率路线图(Probabilistic Roadmap, PRM)来解决移动机器人在不稳定环境中的实时无碰撞运动规划问题.神经网络拓扑中的每个神经元都具有局部连通性,并且分流方程是其神经动力学特征.因此,计算复杂度与神经网络的大小成线性关系.实时机器人的运动取决于神经网络的动态环境,其中不需要任何先前的动态环境知识甚至学习过程.仿真结果证明了该方法的有效性和高效性.     

完美C-超图的一个充分条件

混合超图是含有两种超边的超图，一种称为D-超边，一种称为C-超边，它们的区别主要体现在着色要求上．在任一着色中，要求每一D-超边至少有两个点着不同的颜色，每一C-超边至少有两个点着相同的颜色．只含D-超边的超图称为D-超图，只含C-超边的超图称为C-超图．主要讨论了C-超图的完美性问题，给出了完美C-超图的一个充分条件．     

HX环与幂环的构造

详细研究了HX环与幂环的结构，建立了一系列HX环与幂环的构造定理，同时给出了若干非平凡HX环与非平凡幂环的例子.     

基于多源融合的网络安全态势感知模型

为解决多阶段网络安全态势感知的多源融合与态势评估问题,建立了基于多源融合的网络安全态势感知模型。以模型为指导,利用粒子群算法实现D-S证据融合中的权值寻优,降低融合的不确定性。结合对威胁因子和威胁等级函数关系的推演,提出了面向攻击轨迹的层次化态势评估方法,实现攻击阶段、攻击轨迹和网络3个层次的威胁评估。仿真实验表明,提出的模型和方法是有效的和准确的,能够感知网络安全态势动态演化情况,为监控和管理网络提供了新的方法和手段。