面向复杂异构网络环境的服务聚合系统

提出并实现了服务聚合系统(service mashup,SMU),结合服务聚合技术在复杂异构网络环境下提出服务聚合方法,以解决当前复杂异构的网络环境下服务信息聚合过程中的信息交互、集成和处理等方面的问题,满足日益增长的多层次和多角色的用户服务应用的需求.该系统实现了一套复杂异构网络环境下的服务搜索发现、解析以及聚合机制,允许用户使用关键字搜索发现服务,通过可视化开发工具聚合服务形成个性化应用.系统测试与实验结果表明:当用户并发请求数量在200～300之间时服务吞吐率达到峰值,异步请求服务加载时间在ms级别完成,达到了用户快速体验服务应用的目的.     

一个改进的复杂网络复杂性度量方法

通过改进结构熵提出了一种复杂网络复杂性的度量方法.在提出的度量方法中将结构熵与密度相结合,导出了一个新的量用于衡量复杂网络的复杂性.这个量考虑了节点的度、介数以及网络密度等因素.提出的方法用于度量一个构造的ER随机网络和三个实际网络的复杂性.结果表明通过结构熵与网络密度的结合,网络的复杂性能够被有效的度量.     

复杂网络与软件度量分析

用复杂网络理论研究软件系统的复杂性,选取两款面向对象开源软件框架webwork和spring作为研究对象,无(有)向图节点代表类,边代表类间的依赖和关联等关系,将系统抽象为网络图,并对其拓扑结构进行分析.研究表明:无(有)网络具有较大的聚类系数和较小的平均路径长度,具有小世界特性.由于框架都使用了依赖注入和控制反转,程序中类之间的关系,完全由spring容器来控制,而不是由代码控制,容器运行时会根据spring提供的配置信息注入到组件中.用依赖注入的一个结果是改变了编译阶段部分类之间的相互关系,由原来的关联实体类到关联加载配置文件类,从而影响节点的度包括入度和出度,使无(有)向图的边(弧)数改变.实验结果表明:度分布统计特性仍然具有无标度特性.     

复杂网络中节点重要性Damage度量分析

为从网络健壮性角度研究复杂网络中节点重要性指标Damage问题,理论分析了各类模拟网络包括Barabasi-Albert无标度网络、Erdos-Renyi随机网络以及树形网络上的Damage度量.实证分析了真实网络上Damage指标对于网络功能的影响以及Damage与度的相关性.通过统计分析比较了真实网络在面对Damage攻击及度攻击时的抵御能力.理论与实证分析结果表明:各类复杂网络中存在着数量不可忽视的Damage较大的节点;Damage是一种不可代替的衡量网络节点重要性的指标;Damage较大的节点对于真实网络的功能有重要影响.对于各种不同的网络,对比度攻击和Damage攻击过程,发现存在1个交叉点,在此点之前Damage攻击比度攻击更具破坏性.     

通话网络的分析度量方法

论述了3种通话网络分析方法:数据统计分析法、可视化关系图分析等、基于PageRank算法的精确度量法。首先简要介绍最常见的数据统计分析法,并在一个简单的测试数据集上,给出了应用实例。该方法的优点是有利于对数据做精确统计计算,但缺点是不便于分析数据之间的关联关系,并且分析结果展现形式也不直观。然后采用可视化关系图分析软件来分析实例中的数据,以弥补数据统计分析法的不足,能够得到更加直观的定性观测分析结果。最后提出采用PageRank算法对可视化关系图做精确定量计算,得到各个节点的权值,从而判断出节点的重要性。这对于解决可视化关系图结果过于复杂、不利于人工观察分析的问题很有效。     

基于通信序列熵的复杂网络信息度量研究

从信息的角度看待网络系统并构建蕴含网络整体信息的测度是网络信息理论的关键问题,基于节点对通信能力的通信序列熵被考虑为量化网络信息的候选测度.为了探讨其表征网络整体信息的能力,首先研究模型网络的拓扑结构对通信序列熵的影响.结果表明,异质性强、度-度关联性强以及具有社团结构的网络均具有相对较小的通信序列熵.其次,对比研究一些真实网络和它们对应的随机化网络模型的通信序列熵,可以得到随机化网络模型的阶数越高,通信序列熵越小,且越接近真实网络的通信序列熵.这些研究结果表明,网络的通信序列熵敏感地依赖于网络的基本拓扑结构,而且随着网络有序程度的递增,通信序列熵呈减小趋势.本文的研究结论为通信序列熵具有量化网络整体信息的能力提供了证据.     

基于网络演算的复杂产品系统供应商风险度量

复杂产品系统研制过程中供应商之间协同设计制造复杂性高,风险通过供应商间的协作关系相互作用和传导。面向复杂产品系统,构建供应商层次网络,考虑供应商风险累积与风险应对及时性的交互影响,通过引入通信领域网络演算理论,基于积压和时延性能指标刻画风险的特征,将不确定的供应商风险量化问题转化为最坏边界求值问题,实现风险的确界度量。以航空复杂产品系统为例对模型进行验证,可以辨识供应商在协同研制过程中面临的重要风险,为复杂产品系统供应商风险管理提供参考依据。     

网络威胁情报处理方法综述

网络威胁情报是对网络攻击者的动机、行为等进行收集处理和分析的威胁行为知识集合.威胁情报文本包含丰富的攻击行为特征、恶意软件描述以及对系统所造成的影响等信息,能够帮助实现对攻击行为的建模分析.对网络威胁情报处理和分析能够帮助组织更好地理解威胁,从而做出更快、更有效的安全决策,并在网络威胁的响应和防御过程中由被动转向主动.然而,由于情报文本中复杂的语义信息和行为逻辑关系,从中识别和提取出有价值的关键信息和可操作建议一直存在着很大挑战.随着人工智能的快速发展,关于网络威胁情报关键信息的自动化提取的研究取得了一定进展.然而,目前还缺乏针对具体分析内容的处理方法的系统性分析与整理.本文首先介绍了网络威胁情报的相关基本概念;然后对威胁情报所能提供的关键信息及其价值进行阐述;随后对近年网络威胁情报处理的研究工作进行梳理和总结;最后,总结了网络威胁情报处理领域面临的挑战,并展望了未来的研究方向.     

面向级联失效的复杂层次网络可靠性

为深入研究现代军事复杂网络在级联失效下的可靠性,基于复杂网络的小世界效应、无标度特性和层次模块性,通过网络模块复制迭代方式,构建复杂层次网络模型;在不完全信息条件下,提出一种失效节点负荷局部再分配模型,利用网络连通熵作为网络连通性指标,建立复杂层次网络级联失效模型.研究结果表明:存在一个容限系数的最小阈值,当网络中的容限系数大于该阈值时,任意一个底层叶节点失效均不会导致网络发生级联失效,同时可以通过增加网络模块内部连接程度的方式提高网络可靠性.     

聚合风险的度量与排序

讨论了聚合风险的度量与排序问题，得到了取合风险模型下，索赔额风险次序，索赔频率风险次序，聚合风险次序之间的某些关系。这些结果在保险实务中具有一定的实用性。     

面向Windows环境进程主动动态度量方法

在对Windows用户层恶意行为分类研究的基础上,提出了一种面向Windows环境的进程可信度量方法。针对现有的可信度量基准值通过进程执行流获取时,不能免疫加载的挂钩攻击的问题,通过对比分析进程内存映像和可执行文件执行流的基准值,判断进程是否遭受恶意攻击,并自动修复被恶意程序篡改的内容,确保进程的正常执行。     

面向软件过程的成本度量和控制方法

基于模块划分和功能分解的成本模型,不能适应软件过程控制的需要,面向软件过程的成本控制的目的是获得稳定的过程生产率,即成本和软件过程的成本驱动因素之间的函数关系是确定的,提出了确定面向成本度量的可复用软件过程的方法,以及成本度量指标的选择方法,利用历史数据该方法可以构造与某类软件过程相关的成本函数,该成本函数可以用于估算,最后尝试将统计过程控制用于软件成本控制,以提高在成本控制方面的过程成熟度。     

煤矿复杂多源数据的混合相似性度量方法

随着煤矿产业自动化、电子化和信息化的发展，目前已有的数据描述方式不能有效刻画煤矿中多源、多维、动态的海量数据信息．针对该问题，首先将源于哲学范畴中的本体引入煤矿生产领域，以矿区监测位置本体作为语义模型与数值描述相结合，形成树状层次结构来描述煤矿复杂多源数据；然后，通过基于语义和数值的混合相似性度量方法计算煤矿数据的相似度；最后通过实验验证了本文所述方法的可行性和有效性．     

煤矿复杂多源数据的混合相似性度量方法

随着煤矿产业自动化、电子化和信息化的发展,目前已有的数据描述方式不能有效刻画煤矿中多源、多维、动态的海量数据信息.针对该问题,首先将源于哲学范畴中的本体引入煤矿生产领域,以矿区监测位置本体作为语义模型与数值描述相结合,形成树状层次结构来描述煤矿复杂多源数据;然后,通过基于语义和数值的混合相似性度量方法计算煤矿数据的相似度;最后通过实验验证了本文所述方法的可行性和有效性.     

无线传感器网络地理位置路由度量方法

为了解决在非理想链路上采用传统贪婪度量的地理位置路由协议引发数据包投递率下降的问题,设计并实现了一种基于链路质量的地理位置路由度量方法(SRAB).通过周期性监听邻居节点发送的数据包,依据其中的链路层序列号估算出相应的链路质量,得到数据包在该链路上传输时所花费的代价.根据节点的地理位置信息,分别计算出当前节点和邻居节点与目的节点间的欧式距离,进一步得到邻居节点将数据包向目的节点推进的程度.在采用blacklist机制将链路质量小于规定阈值的邻居节点过滤后,SRAB将单位代价下向目的节点推进程度最大的邻居节点选为下一跳节点.测试结果表明,与非理想链路上的传统贪婪度量法相比,SRAB的成功投递率提高了22%,传输能耗减少了12%.     

复杂网络模型和方法

我们回顾了快速发展的生长网络在模型和方法上取得的进展.关注网络拓扑变化带来的网络特征性质的涌现,包括小世界特性、高聚集性以及稳定的度分布,尤其是度分布的无标度行为.概括了已获得的解决生长网络问题的理论方法.     

MPANet-YOLOv5:多路径聚合网络复杂海域目标检测

船舶智能化的发展对船舶视觉感知系统实时目标检测能力提出了更高要求,YOLOv5作为YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新成果,以良好的速度和精度被广泛应用于海上目标检测.但在实际海上航行中往往伴随着多变的自然条件和复杂的活动场景,这使其在复杂海域中小目标检测能力和多目标分类效果并不理想.因此,为提升YOLOv5在复杂海域中目标检测能力,本文提出多路径聚合网络结构（MPANet）.在自底向上特征传递过程中融合多层次特征信息以增强多尺度定位能力,同时结合SimAM注意力模块和Transformer结构增强高阶特征语义信息.在自定义数据集中实验结果表明：MPANet-YOLOv5相较于YOLOv5模型AP提升了5.4% ,召回率提升了3.3%,AP0.5提升了3.3%,AP0.5：0.95提升了2.2%,不同海域测试结果显示MPANet-YOLOv5海面小目标检测能力明显优于YOLOv5.     

大型软件网络的节点重要性度量方法研究

互联网是现代人们日常生活的重要组成部分,计算机软件更是推动现代互联网发展的重要力量。计算机软件网络也是复杂网络的一部分,因此通过识别计算机软件网络中的重要节点来提升软件网络的抗毁性显得尤为重要。针对大型软件网络的节点重要性进行了研究,提出了一种基于网络节点的局部特征和全局特性的节点重要性度量方法,并将节点重要性的度量方法用于大型软件网络鲁棒性的研究。该方法依据各节点重要性与节点自身及以邻接节点的度以及节点的度中心性之间的联系对节点的重要性进行评估,评估结果用于反映软件网络的鲁棒性。实验结果表明:该方法能够细致的描述网络中各节点之间存在的差异性,适用于大型软件网络的节点重要性度量,尤其适用于应用型软件网络。     

浅谈网络信息安全的威胁及对策

随着计算机通信和网络技术的发展,给人们生活带来极大的便利,但在连接信息能力、流通能力提高的同时,基于网络连接的安全问题也日益突出.网络信息安全的威胁将不断给社会带来巨大的损失.因此,如何最大限度地减少或避免因信息泄漏、破坏所造成的经济损失,是需要解决的一项具有重要意义的课题.