入侵检测集群中的动态自适应负载均衡算法

为了解决传统入侵检测系统无法应付高速网络的问题,提出了入侵检测群集的动态自适应负载均衡算法,该算法给每个节点设置了一个数据包接受区间,通过对网络报文的报头信息做哈希(Hash)运算,把数据包映射到某个节点的接受区间内;根据节点的处理能力和负载调节各个节点接受区间的宽度,从而合理分配各个节点上的网络流量,充分利用所有节点的计算资源。理论分析和实验结果表明,该算法在高带宽环境中有较高的效率。     

基于ARMA的并行入侵检测的负载均衡算法

并行网络入侵检测系统架构的提出很大程度上缓解了当前硬件处理能力不足和网络流量激增之间的矛盾,其充分发挥作用的关键在于如何高效稳定地将流量均匀地分配到各个检测引擎上.本文在深入分析负载均衡算法的各个实现要素基础上,基于经典时间序列模型ARMA对网络流量进行了预测,按照周期性预测负载信息的策略,设计实现了ABLB算法,在降低各个检测引擎反馈负担的同时其负载均衡能力、攻击证据保持、高效性和健壮性也得到了保证,在算法分析和实验中进行了讨论和验证.     

负载均衡在网络入侵检测系统中的应用

分析了建立并行网络入侵检测平台的必要性,并进一步描述了并存NIDS平台的体系结构。     

高速网络入侵检测系统负载均衡策略与算法分析

为了解决高速网络入侵检测系统(n IDS)的性能瓶颈问题,提出了可用于n IDS的负载均衡策略和算法。在阐述基于多引擎并行处理的n IDS框架的基础上,提出和分析了3种实用的n IDS负载均衡策略,重点论述了一种基于流的动态负载均衡算法——FDLB算法。该算法依据通过动态反馈和预测机制得到的当前引擎负载情况,以一个会话为分配单位,将新的网络数据包分发给当前负载最小的引擎。实验结果表明,在大流量多引擎情况下,FDLB算法的负载均衡效果要比轮转算法好得多。     

负载均衡算法综述

概述了负载均衡面临的三大问题,根据实现层次不同,对负载均衡技术进行了分类,从应用范围、运行原理的角度出发,重点分析并比较了8种基本的负载均衡算法,对负载均衡技术的未来发展趋势进行了展望。     

并行电子邮件监听代理的负载均衡算法

提出了并行电子邮件监听代理的负载均衡算法。该算法给每个代理设置了一个代理编号接受区间，通过对数据包的源／目的IP地址和端口号做散列（Hash)运算，把IP数据包映射到某个代理编号子区间内；按照代理的处理能力和负载调节各个代理编号子区间的宽度，从而合理分配积上代理上的网络流量，做到充分利用所有监听代理的计算资源，通过理论分析和实验结果表明，该算法在高带宽环境中有较高的效率，它不仅可用在邮件实时审计系统中，也适用于高带宽的入侵检测系统（IDS）设计。     

自适应入侵检测系统

论述入侵检测系统的基本概念,分析入侵检测系统(IDS)的关键技术及存在的问题.为了解决传统入侵检测模型所存在的问题,提出了一个自适应入侵检测系统(AIDS)模型,阐述了系统模型的结构及主要功能.运用自适应的模型生成方法,使收集数据、建立模型并将模型分配给检测器的过程高效、自动化.该模型为开放的系统模型,具有很好的可伸缩性,可大大减少使用IDS的代价,解决IDS的环境适应性问题,降低建立模型的代价,提高系统的效率.     

基于排队理论的自适应负载均衡算法研究

负载均衡集群技术中的负载均衡算法是整个互联网络应用研究中一个重要问题。本文针对“需求快速变化”这一企业级管理软件开发中呈现的特点，以及各应用软件之间的互操作性差、应用集成水平较低，无法实现信息的共享与交流这一问题，提出一种基于排队理论的负载均衡调度算法。该算法根据当前的负载情况和服务器的剩余处理能力，计算出服务器在随后的固定时间间隔中所需要的平均到达率，进而得到任务分配策略，从而得到较为优秀的负载均衡效果。最后通过仿真实验和对比分析，证明了该算法具有较好性能。     

一种适应负载特征的入侵检测方法

针对网络环境不断变化和规则分类的不均匀问题, 提出一种既考虑规则特点又考虑负载特征的高效检测方法, 该方法能动态生成适应负载特征的规则匹配树, 并在Snort上实现. 实验结果表明, 该方法不仅可解决网络入侵检测系统(NIDS)丢包率高的问题, 而且 能极大减少每个包或事件要检测的规则集, 从而提高了检测效率.     

基于协议分析的并行聚类入侵检测模型

模糊c-均值聚类(FCM)的算法是在硬c-均值算法(HCM)发展而来的,虽然改进了硬c-均值算法的聚类效果,但带来了时间复杂度的增加.提出了一种基于协议分析分类的并行入侵检测模型,根据协议分析将大的数据集进行分类,构成不同的数据集,先对各个数据集进行FCM聚类,然后对每个FCM聚类的结果再次进行FCM聚类,构成并行处理系统.采用协议分析技术结合高速数据包捕捉、协议解析等技术来进行分布式入侵检测,可以提高入侵检测的速度.     

并行计算中基于移动Agent的负载均衡策略

针对并行程序设计的五种模式中主从模式的不足,提出了基于移动agent的负载均衡策略.该策略对移动agent获取的数据进行分析,合理地分配各个结点的处理数据量,明显地减少了程序的运行时间.     

基于RMI的集中式并行动态负载平衡算法

介绍了并行算法中常用的动态负载平衡技术,并分析了RMI的工作原理,提出了一种基于RMI的集中式并行动态负载平衡算法.该算法最大的特点是不需要保存结点的负载信息,可有效地减少各节点之间通信和同步所需的时间,同时结合了RMI的运行机制和JAVA的线程机制,由子结点根据自己的负载情况动态地推动任务的划分和分配,可以在多结点的并行搜索计算中获得较高的加速比和效率.通过在33个结点的并行机上的试验,证明了该算法的可行性和有效性     

Implementation Study of Dynamic Load Balancing Algorithm of Parallel Tree Computation on Clusters of Heterogeneous Workstation

Introduction Inthe1980sresearchersbelievedthatthebestwayto improvecomputerperformancewasbycreatingfasterand momefficientprocessors.Thisideawaschallengedby parallelprocessingwhichinessencemeanslinkingtogether twoormorecomputerstosolvejointlyacomputational problem.Inearly1990sthetrendwastomoveawayfrom expensiveandspecializedproprietarysupercomputers towardsnetworkofworkstations,producinganew computingplatformcalledCOW.[1]Theemergenceof COWhasbeenfosterednotonlybyrecentadvancesin computerhardw…     

Implementation Study Tree Computation on of Dynamic Load Balancing Algorithm of Parallel Clusters of Heterogeneous Workstation

The rapid growth of interconnected high performance workstations has produced a new computing paradigm called clustered of workstations computing. In these systems load balance problem is a serious impediment to achieve good performance. The main concern of this paper is the implementation of dynamic load balancing algorithm, asynchronous Round Robin （ARR）, for balancing workload of parallel tree computation depth-first-search algorithm on Cluster of Heterogeneous Workstations （ COW ） Many algorithms in artificial intelligence and other areas of computer science are based on depth first search in implicitty defined trees. For these algorithms a load- balancing scheme is required, which is able to evenly distribute parts of an irregularly shaped tree over the workstations with minimal interprocessor communication and without prior knowledge of the tree＇s shape. For the （ ARR ） algorithm only minimal interprocessor communication is needed when necessary and it runs under the MPI （Message passing interface） that allows parallel execution on heterogeneous SUN cluster of workstation platform. The program code is written in C language and executed under UNIX operating system （Solaris version）.     

一种适应性的动态负载平衡模型

为了改善分布式系统中负载分布不平衡对性能的影响,提出并实现了一个基于控制理论的时滞脉冲切换负载平衡模型.该模型根据节点资源的动态性建立了相关子系统.当节点状态发生改变时触发子系统的切换,并根据负载迁移规则对过量负载进行迁移,迁移比例根据节点的实时运行状态进行计算.节点仅在此时才进行信息广播,降低了通信开销,提升了动态负载平衡的效率.给出了相应的负载平衡算法,并在实际平台上进行了验证.实验结果表明,与其他负载平衡算法相比,本模型算法使负载平衡时间平均减少29.82%.     

基于计算场的网格动态负载平衡算法

针对网格系统中存在的负载平衡问题,利用物理学中的场理论,提出了一种基于计算场的网格动态负载平衡机制.该机制利用节点远程势作为负载平衡时节点选择的标准,优先选择综合性能最好的节点进行负载迁移.实验结果表明,采用本算法后的系统负载平衡指数较低,响应时间较短.同时,算法考虑了节点间的通信关系,适应性更加广泛.     

一种基于动态可分配比的服务器负载均衡算法

负载均衡是服务器集群技术研究的重点,为了解决分配不均的问题,综合考虑集群中各节点性能、负载情况、传输代价、网络随机任务等各方因素而提出了一种基于动态可分配比的负载均衡算法.基于动态可分配比的算法由一张动态的描述各节点负载情况的全局表动态生成一张候选节点表,并在该表中找出负载最轻的节点完成任务.通过仿真实验发现该算法思路简洁,实现简单,并在解决服务器负载均衡方面有明显效果.     

一种面向云计算的分态式自适应负载均衡策略

在云计算环境中,大规模并行任务的运行容易造成某些节点负载过重,进而导致整个云计算平台负载不均衡和效率低下。针对此问题,提出了一种面向云计算的分态式自适应负载均衡策略。该策略根据节点的负载度判断节点负载的状态,当节点处于轻度过载或重度过载时,自发地执行过载避免或快速均衡的方法。该策略通过动态调整节点的效益度,使轻度过载的节点能够尽量避免重度过载,重度过载的节点能够快速恢复到正常负载。实验结果表明,分态式自适应负载均衡策略能有效实现云计算系统中的负载均衡,提供高效的性能。