基于核心节点的虚拟网络嵌入算法

网络虚拟化技术被认为是目前用来改善网络架构的1种有效手段,可以解决底层硬件设施更换成本过高问题.如何进行虚拟网络嵌入问题也就成为了网络虚拟化研究的1个热点.保证嵌入成功率的同时,对如何在尽可能短的时间内进行嵌入过程进行研究,设计了1种基于割点集和重权集的核心节点的虚拟网络嵌入方法.实验证明,相比其他算法,所提算法的运行效率更高,同时提高了虚拟网络请求的接受率.     

基于可编程硬件的虚拟路由器控制平面

网络虚拟化是研究网络实验平台的一种重要和有效的技术。为了实现高性能的虚拟路由器并解决现有虚拟路由器转发速率低和隔离性不好的缺陷,该文提出了一种基于可编程硬件的高性能虚拟路由器的设计思路及其控制平面的详细设计和实现。该虚拟路由器以主机虚拟化和VLAN作为隔离技术,可编程硬件负责转发。控制平面通过主机控制软件、虚拟机路由协议软件和虚拟机包处理软件来实现有效的控制。结果表明:该设计具有高度的隔离性,并且转发速率可以达到线速。     

基于Cayley图的跨层定向扩散路由算法

为提高无线传感器网络的能量利用率,采用图嵌入的方法在MAC层设计固定信道分配协议,在此基础上使用跨层路由协议改进了定向扩散的路由协议,提出一种基于Cayley图的跨层定向扩散路由算法(CLDD).模型采用的图嵌入方法以Cayley图为逻辑拓扑结构,它具有点对称性质且网络直径达到O(log2N),这使下一跳路由简单、平均路由长度缩小,而且使系统具有高聚集性及鲁棒性.仿真实验表明,CLDD在系统能耗以及传输时延等方面均优于定向扩散算法和Omniscient Multicast算法.     

一类置换群图的路由算法研究

群Cayley图是并行处理系统中研究可靠通信网络拓扑结构及路由算法的有力工具.置换群Cayley图具有结构复杂、灵活多变的特点, 而且具有良好网络所要求的性能指标.研究置换群Cayley图的路由算法是设计该类互连网络模型的重要内容之一.借助基于极小对换生成集的群Cayley图的对换树,设计了该类群Clayey图的路由算法,其时间复杂度为O(n2).同时运用置换群元素的对换分解方法,给出了两个特殊群Clayey图的最优路由算法.     

基于De Bruijn图和SystemC的片上网络系统建模

随着SoC设计的发展,传统的片上总线结构在吞吐量及扩展性等方面成为制约芯片集成度的瓶颈.低功耗、高性能的片上网络结构是解决这一问题的一种途径.De Bruijn图的直径小且路由简单,适合用于片上互连网络.为此对基于De Bruijn图的片上网络使用SystemC实现了系统建模,提出了有效的路由算法.模型采用虫孔交换来完成数据包的路由和微片的转发,采用可靠性路由和虚拟通道来防止网络的死锁,提高吞吐率.     

一种基于服务质量的路由算法

如何提供不同的服务质量(Quality of Service,简称QoS)是互联网络面临的一个重要问题,而服务质量路由(Quality of Service Routing,简称QoSR)则是其中的核心技术和热点问题.在有权图和QoS度量的基础上介绍了QoSR的基本概念及其常用算法思想,融合图论中的有效简化原则,提出并分析了一种网络简化图算法(Network Graph Reduction,简称NGR,)且对其进行了模拟验证.     

基于Borel亚循环拓扑的无线传感器网络路由算法

利用Borel矩阵群以及群论中的半直积方法构建了一个对称性强、直径小、聚集系数高的5正则Borel亚循环图,将无线传感器网络结点嵌入到该亚循环图中,提出了一种确定性的以数据为中心的数据存储及路由算法,并将所设计的拓扑结构与现有的基于Chord的CSN(Chord for Sensor Networks)以及VRR(Virtual Ring Routing)进行了对比.结果表明,与现有的一些算法相比,所设计的拓扑结构在平均查询长度、路由表大小、平均端到端时延以及能量耗散等方面都有一定优势,有利于延长传感器网络结点的寿命.     

异质无线传感器网络中d-鲁棒强连通控制吸收集的构造

无线传感器网络的一个虚拟骨干是由该网络中承担相关路由任务的结点组成的一个子网。一个异质无线传感器网络通常被建模成一个圆盘图(DG),相应地,其虚拟骨干被建模成该圆盘图的一个强连通控制吸收集(SCDAS)。构建异质无线传感器网络的虚拟骨干问题就等价于相应圆盘图的强连通控制吸收集的计算问题。针对受干扰的异质无线传感器网络虚拟骨干的构建问题,提出了圆盘图的d-鲁棒强连通控制吸收集(d-robust SCDAS)的概念,设计了一个近似算法d-SCDAS-C计算最小d-鲁棒强连通控制吸收集,并证明了该算法的近似比为■。r_(min),r_(max)分别表示异质无线传感器网络中结点传输范围的最小值与最大值。     

跨域虚拟网络环境下虚拟机Live的迁移机制

针对跨域虚拟网络环境下虚拟机的在线迁移机制, 设计了支持虚拟机跨域通信的虚拟网络路由协议和控制虚拟机在线迁移的路由更新协议, 以支持虚拟机的跨域动态管理, 并基于流行虚拟化环境Xen, 完成了原型实现, 从而解决了虚拟机跨域的在线迁移问题, 实现了利用广域网络环境搭建动态虚拟化平台.     

基于图注意力网络的安卓恶意软件检测

安卓恶意软件的爆发式增长对恶意软件检测方法提出了更高效、准确的要求.早年的检测方法主要是基于权限、opcode序列等特征,然而这些方法并未充分挖掘程序的结构信息.基于API调用图的方法是目前主流方法之一,它重在捕获结构信息,可准确地预测应用程序可能的行为.本文提出一种基于图注意力网络的安卓恶意软件检测方法,该方法通过静态分析构建API调用图来初步表征APK,然后引入SDNE图嵌入算法从API调用图中学习结构特征和内容特征,再通过注意力网络充分融合邻居节点特征向量,进而构成图嵌入进行检测任务.在AMD数据集上的实验结果表明,本文提出的方法可以有效检测恶意软件,准确率为97.87%,F1分数为97.40%.     

Efficient Algorithm for Energy-Aware Virtual Network Embedding

Network virtualization is a promising approach for resource management that allows customized Virtual Networks(VNs) to be multiplexed on a shared physical infrastructure. A key function that network virtualization can provide is Virtual Network Embedding(VNE), which maps virtual networks requested by users to a shared substrate network maintained by an Internet service provider. Existing research has worked on this, but has primarily focused on maximizing the revenue of the Internet service provider. In this paper, we consider energy-aware virtual network embedding, which aims at minimizing the energy consumption for embedding virtual networks in a substrate network. In our optimization model, we consider energy consumption of both links and nodes. We propose an efficient heuristic to assign virtual nodes to appropriate substrate nodes based on priority, where existing activated nodes have higher priority for hosting newly arrived virtual nodes. In addition, our proposed algorithm can take advantage of activated links for embedding virtual links so as to minimize total energy consumption. The simulation results show that, for all the cases considered, our algorithm can improve upon previous work by an average of12.6% on acceptance rate, while the consumed energy can be reduced by 12.34% on average.     

基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑

资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制。通过对分布非结构化的搜索算法以及对现有改进算法的研究,参考网络中的小世界性给出了一种基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑结构。该算法使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

信息网络表示学习方法综述

网络表示学习方法将信息网络表示为低维稠密携带网络节点特征信息的实数向量,应用于下游机器学习任务的输入,随着机器学习与深度学习的发展,网络表示学习拥有强大的建模能力且应用广泛。对网络表示学习方法、应用进行了归纳总结。首先,对当前国内外网络表示学习方法进行梳理归类,分为传统方法、基于网络结构的嵌入、融入属性信息的嵌入,以及基于谱域的图卷积、基于空间的图卷积和图attention网络,按类别对各类模型详细阐述,对比模型之间的适用性和方法特点;其次,介绍了网络表示学习的相关应用,包括推荐系统领域、生物医药领域等,整理常用的数据集、开源实现的表示学习模型和强大的图深度学习库供研究者参考调用;最后,对网络表示学习的发展趋势进行了总结与展望。未来可在深层的图神经网络学习、动态和异构网络的表示、网络模型的泛化能力等方面继续开展研究。     

基于节点分割的两阶段虚拟网络映射算法

虚拟网络映射问题是网络虚拟化的关键问题,以往研究大多注重虚拟网络链路的映射,然而,物理节点资源在物理网络中也是有限的.本文提出的基于节点分割的两阶段虚拟网络映射算法,能够将虚拟网络节点映射到多个底层物理节点上,根据映射得到的物理节点并结合路径分割思想将链路映射到多条底层物理路径上,整个过程能够有效地利用物理节点与链路的资源碎片,提高物理网络的资源利用率,提高虚拟网络的映射效率.     

基于数字证书和透明加密的桌面虚拟化系统

在虚拟化桌面技术应用日益增加、功能愈发强大的情况下,其安全问题已然成为阻碍虚拟化桌面发展的一大瓶颈..如何确保虚拟化桌面的安全性、让用户可以放心的使用虚拟化桌面就显得尤为重要.本文在研究了虚拟化及虚拟化桌面技术的基础上,提出一种基于数字证书实名认证与透明加密相结合的方法,该方法首先在客户端登录时对用户进行实名认证,确保登录者真实身份的可信性.其次,本文对数据中心的数据进行透明加密,防止由于虚拟化技术的资源共享问题造成重要数据的外泄.通过实验分析,证明在系统中增加网络实名证书模块和透明加密模块,能够在一定程度上保护虚拟桌面用户的账户安全和数据安全.     

浅谈“云安全”对数字图书的影响

在探究当前高校数字图书馆网络信息安全隐患的基础上,提出基于云计算体系结构的＂云安全＂理念。对比传统的网络安全技术,本文从安全防御,管理以及经济上来阐述新技术新理念所能带给现代数字图书馆的优越性。