基于SDN的5G移动通信网络架构

移动互联业务的持续增长以及物联网等各类通信应用的广泛普及对移动通信系统的功能和性能提出了新的挑战.第5代(5G)移动通信系统基于对已有通信技术的融合及演进,引入新的无线传输及网络技术,将实现多种应用场景用户业务传输性能保障.软件定义网络(software defined networking,SDN)通过采用集中控制的新型网络架构,将传统数据转发设备的数据转发与逻辑控制功能进行分离,实现了数据层与控制层的解耦,从而可有效解决传统网络结构封闭僵化、数据传输转发性能高度受限、资源利用率低等问题,满足业务差异化需求、提升业务部署效率.近年来,5G网络架构采用SDN已成为业界及学术界共识,已有较多文献提出基于SDN的5G移动网络架构.在对5G应用场景、关键技术以及SDN技术进行概述的基础上,对基于SDN的5G网络架构相关研究进行详细阐述,并对未来研究方向进行了展望.     

虚拟网络环境下安全服务接入方法

针对传统安全检测工具难以接入云计算虚拟网络环境为不同租户提供安全检测服务的问题,研究了安全检测服务动态接入虚拟网络的方法.通过安全检测服务多进程化、网络功能虚拟化(NFV)技术构建了安全检测服务资源池,从而使安全检测服务器可以并行提供多个服务进程,之后利用软件定义网络(SDN)技术实现了安全检测服务动态接入虚拟网络的方法,使得安全检测服务可以按需、动态地接入租户网络以提供安全服务.实验结果表明:该方法在不破坏租户原有虚拟网络环境隔离性前提下,可以有效地将传统安全检测工具云化、并行地为多租户提供按需动态的安全服务.     

一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略

针对传统多路径路由方法在复杂网络中的负载不均衡、吞吐量低、网络时延等问题,提出一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略(SDN based adaptive multipath load balancing,SDN-AMLB).利用SDN获取全局网络视图的能力,在控制层结合Adaboost算法进行自适应路由计算实现重路由,计算过程中根据网络节点负载、链路负载和数据包大小进行自适应评估并更新路径表,将评估结果引入模型更新分类器参数,通过Mininet工具进行模拟.结果表明SDNAMLB可提高全网数据传输效率和吞吐量,实现网络负载均衡,满足复杂网络环境中用户对网络传输、时延的要求.     

基于SDN的园区网流量采集方案的研究

根据园区网项目的部署经验,对传统流量采集手段进行了总结和分析,在传统网络中引进了SDN(软件定义网络)这种新技术,并且针对园区网中的流量采集和分发提出新的方案,进而搭建出统一的系统平台。首先该平台能够对园区网中的流量进行实时采集,制作出多个不同类型的流量副本,其次通过基于SDN的网络数据包代理功能对其进行中转与过滤,将制作出的流量副本按需分发给不同的后端分析系统。     

链路洪泛攻击的SDN移动目标防御机制

针对Crossfire分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击,该文提出一种基于软件定义网络(software defined network,SDN)的攻击防御机制。在对Crossfire攻击分析基础上,设计一个SDN流量层级的集中监测及分流控制模型并部署到防御机制中,利用SDN的重路由策略疏解被攻击链路的拥塞负载,通过对流量的灵活调度缓解拥塞并避免关键链路中断对网络业务造成严重干扰。利用SDN的移动目标防御(mobile target defense,MTD)机制动态调整网络配置和网络行为并诱使攻击者对攻击流量进行调整,提高诱饵服务器对攻击的检测效率。实验结果表明:该机制可以有效防御Crossfire攻击且SDN的防御机制和重路由策略不会造成显著开销。     

基于虚拟蜜网的网络攻防实验平台的构建

针对传统被动防御式网络安全教学实验平台的缺点,研究虚拟机和蜜网关键技术,构建基于虚拟蜜网技术的网络安全教学实验平台,并给出平台核心功能实现过程。在实践中,运用平台模拟网络攻击行为和安全防御过程,结果证明该平台完全可以胜任网络安全攻防教学实验,同时可以兼顾网络管理操作实验任务,减少了对网络硬件设备的依赖,具有较强的可伸缩性和可扩充性。     

基于Openflow的私有云虚拟网络结构设计

在私有云发展的过程中也存在一些问题,如虚拟服务器之间的隔离问题,用户操作平台到虚拟服务器之间的访问控制,以及内部攻击等.针对这些问题,提出了一种基于Openflow的私有云虚拟网络结构,将VLAN技术和Openflow相结合,实现了虚拟服务器(组)之间的隔离;使用按需动态安装流(flow)的方法,实现了具有白名单特征的用户操作平台与虚拟服务器之间的访问控制;使用虚拟机克隆的技术,实现了动态响应的弹性安全基础设施来应对内部攻击.通过实验验证:这种虚拟网络结构兼顾了可用性、可靠性和经济性等原则,同时能够起到较好的安全隔离作用.     

面向大规模蜂群自组网跨层路由协议设计与仿真

针对大规模蜂群自组网中，大量路由开销导致广播风暴而严重影响通信质量的问题，设计了一种跨层路由协议。该协议对路由层和接入层进行一体化设计，利用统一连通支配集算法在接入层构建虚拟骨干网络，利用骨干网信息在网络层进行拓扑发现，引入基于模糊视觉的触发式洪泛机制，能减少节点控制信息的转发次数、缩小洪泛范围。采用基于传输时间和接收信号信噪比（signal noise ratio,SNR）的度量判据方式计算路径，实现动态网络拓扑的路由快速收敛，增强网络感知的灵敏度。仿真结果表明，与现有路由协议相比，跨层路由协议能够大幅降低网络开销，在端到端时延、吞吐量和路由建立时间方面，其性能也有显著提升。     

基于网络分域的航空信息网络控制器部署方法

利用SDN的技术优势，可建立航空信息网络平台集中管控与资源统一调度的能力，显著提升网络管理能力与任务服务水平。 为构建SDN范式的航空信息网络，首先需要解决控制节点的部署问题。结合航空场景特点，提出一种网络划分与区域部署的控制器部署方法，首先依据网络关键性能指标实现网络的快速划分，接下来基于可靠性最大化在网络中部署控制器。仿真结果表明:所提算法具有较低的计算复杂度，并对平均请求时延、负载均衡指数、网络部署成本及可靠性等指标具有较好的优化性能，适用于解决航空场景下的控制器部署问题。     

基于动态蜜罐技术的虚拟网络设计

通过利用蜜罐技术和网络扫描技术完成动态网络蜜罐的设计，以设计一个动态自适应虚拟网络系统为目标来实现对真实网络环境的虚拟模拟与动态信息收集，从而配置一个与实际网络拓扑结构十分类似的虚拟网络．用以诱骗攻击、转移攻击，对于消解黑客攻击带来的威胁、掌握黑客攻击特性与新型攻击方式很有帮助．     

基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法

未知恶意流量是网络安全的重大安全挑战,对未知恶意流量的分类能够增强网络威胁识别能力,指导网络防御策略.未知恶意流量由于缺乏样本,无法满足现有的深度学习方法对大量数据的需要.本文提出了一种基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法.从原始的网络流量中提取出关键的恶意流量信息并转化为二维图像,提出将恶意流量的属性信息作为辅助语义信息,利用条件生成对抗网络生成类别样本.同时,本文还添加了类级别的对比学习网络,使得生成的类别样本质量更高并且更具有类间区分度.实验结果表明,该方法在未知恶意流量分类问题上平均准确率能够达到90%以上,具有较高的应用价值.     

遗传算法在光网络动态流量重构疏导中的应用

针对当前网络的动态业务,提出动态业务流量的重构疏导方案,并给出改进的遗传算法.此算法能通过调整网络的逻辑或物理拓扑结构以适应各种动态变化的业务.实验结果表明:改进的算法能搜索到较优的结果,即添加较少的ADM和波长就可使网络继续承载所有新、旧动态业务.但是算法复杂度较高,因而消耗的时间较多.     

一种结合路由转发与拓扑管理的节能算法

针对休眠调度的节能算法对按需Ad Hoc网络的路由考虑不足的问题,提出一种结合路由转发与拓扑管理的节能算法(joint routing and topology management,JRT).该算法将按需路由协议的路由操作与休眠调度建立关联,增加节点对网络业务的预知能力.为了保证网络的连接性,JRT采取一种保守的局部分割避免方法,从而既能够提供优良的网络服务能力,又可以有效节约能量消耗.模拟实验表明,JRT能够灵活适应网络业务状况,同时提供较好的服务能力和节能效率.     

A traffic model of optical networks based on time-space complexity and traffic grooming

This paper researched the traffic of optical networks in time-space complexity,proposed a novel traf-fic model for complex optical networks based on traffic grooming,designed a traffic generator GTS(gener-ator based on time and space)with centralized+distributed idea,and then made a simulation in Clanguage.Experiments results show that GTS can produce the virtual network topology which can changedynamically with the characteristic of scaling-free network.GTS can also groom the different traffic andtrigg...     

一种主动网络管理系统结构的分析与研究

主动网络是一种新型的网络体系,它不仅可以传送数据包,而且还可以执行数据包中特定的运算任务.主动网络为用户提供了可编程的接口,用户可通过网络中的节点动态地注入所需的服务.但由于传统网络管理不适应主动网络管理,不能发挥主动网络的分布式计算能力.论文讨论了一种基于节点的主动网络管理模型,分析了该模型的结构、管理机制和设计要点,并对网络拓扑发现和流量进行了分析.     

MPLS网络中基于TeXCP的QoS路由算法

为了能在有严格带宽要求和有弹性带宽要求两种业务共存的MPLS（multi—protocol label switching）网络中提供动态负载均衡,提出了一种基于负载平衡算法——TeXCP（traffic engineering with explicit congestion control protocol）的QoS路由算法．该算法利用TeXCP的自动调节和平衡负载的能力将best effort业务调整到适当的路径上以满足高优先级QoS业务请求的带宽,同时避免了传统的快速重路由方法可能导致的网络拥塞问题．仿真结果表明,新算法能够集成两类业务需求,通过平衡瓶颈链路的利用率减小了网络的拥塞,在保证QoS业务带宽要求的同时,提高了网络的吞吐量．     

基于角色的层次型同步协作感知模型

计算机支持的协同工作CSCW(computer-surpport-edcooperativework)中协作感知(collaborativeawareness)是自然交互的基础,目前没有一种协作感知模型能适用于所有的CSCW应用领域。针对同步协作应用系统,提出了一种基于角色的层次型协作感知模型。通过对角色任务图的分解/合并,将协作感知划分为4种层次,在此基础上根据空间位置关系和协作任务相关度精确量化了感知强度。依据感知强度值,可以动态地组建协作虚拟组,在虚拟组内按需传输感知信息,从而减少网络的信息流通量,提高协作效率。     

基于数据编解码的时空交通流预测方法

针对路网的拓扑信息不完整而无法实现时空结合交通流预测的情况，提出了一种基于时间序列预测模型联合数据编解码机制的预测方法。对路网内路段交通流数据进行编码得到路网信息的链状结构，以此获取路网结构中的拓扑信息；通过时序模型对链状结构进行交通流预测，完成对链状结构的时序特征提取；最终，通过解码方法得到路网的时空交通流预测结果。采用GPS数据，选取不同路网进行对比实验，引入数据编解码的时空交通流预测方法与时间序列模型进行比较，并且与基线模型HA和ARIMA展开了对比实验。实验结果表明：深度学习模型引入数据编解码机制后，模型性能明显提升；引入数据编解码机制的深度学习模型的性能比基线模型的性能更优越。该方法仅仅使用简单的时间序列深度网络再联合数据的编解码机制即可实现时空结合的交通流预测。     

一种有效带宽模型化估计方法

网络路径的有效带宽是计算机网络性能评价与流量工程中QoS验证中重要的度量参数，可广泛应用于根据网络条件进行视频分层传输，区分服务中的带宽分配，服务器选址和拥塞控制中，但由于有效带宽不仅与路径的链路带宽有关，而且随背景流量改变而动态变化，这使得端到端有效带宽的测量相当困难，从Cruz流量模型出发，提出有效带宽的估计可以通过对流量进行延时分析实现，给出了有效带宽估计的边界，并分析了实际测量中可能遇到的问题和解决办法。     

基于簇的Ad Hoc路由协议研究

AdHoc网络是一种自组织的、由移动节点组成的、动态变化的的多跳无线网络。本文首先对簇进行了介绍；然后讲解了AODV和DSR路由协议：并提出基于WCA的AdHoc路由协议，路由发现是在簇头之间进行的，簇间的通信需要借助于簇头（不存在网关）：最后指出该协议还需完善和研究。