基于TCP被动测量的单播网络丢包层析

在大规模网络中,网络层析通过端到端测量推测网络内部性能,能有效减少网络内部设备之间的协作,因此被广泛应用于网络性能诊断。大多数网络丢包层析都采用主动发送探针的方法,无法准确反映实际网络的性能。为了避免上述局限性,介绍了一种基于TCP监测的被动测量网络丢包层析方法,通过端到端TCP数据流的采样,采用非因果条件概率构造似然函数,并通过EM算法求解最大似然估计推测网络内部丢包率。理论分析表明该方法具有一定的可行性。     

一种链路丢包门限动态变化的网络拓扑推测算法

目前端到端逻辑拓扑推测方法主要有极大似然方法和分群方法。极大似然方法的计算量会随网络规模的增加而急剧增长,从而影响在实际网络中的应用。采用计算量较小的分群推测方法,针对GLT算法中采用固定丢包率判决门限ξ所导致的较大推测误差,提出了改进的任意拓扑推测算法IGLT。该算法利用每次迭代过程中得到的链路丢包率的估计值对ξ进行动态调整。仿真结果表明,IGLT算法将ξ与链路丢包率估计值相结合,有效地防止了采用GLT算法导致的拓扑推测准确率的严重恶化,提高了算法性能。     

一种链路丢包门限动态变化的网络拓扑推测算法

目前端到端逻辑拓扑推测方法主要有极大似然方法和分群方法。极大似然方法的计算量会随网络规模的 增加而急剧增长,从而影响在实际网络中的应用。采用计算量较小的分群推测方法,针对GLT算法中采用固定丢 包率判决门限,所导致的较大推测误差,提出了改进的任意拓扑推测算法GLT。该算法利用每次迭代过程中得 到的链路丢包率的估计值对,进行动态调整。仿真结果表明,GLT算法将ξ与链路丢包率估计值相结合,有效地 防止了采用GLT算法导致的拓扑推测准确率的严重恶化,提高了算法性能。     

基于PlanetLab的CERNET2端到端性能测量和故障诊断平台

通过在分布式网络研究平台--CERNET2/PlanetLab--上部署端到端的测量与分析系统,对长期监控得到的丢包、延时、抖动等网络性能参数数据进行分析,提出了一个新的端到端网络性能和故障分析系统的体系结构;利用分布式探针集中-式中央处理分析的客户端-服务器通信机制,设计与实现了CERNET2上的分布式节点资源监控系统和网络端到端主动测量平台. 系统在进行分布式网络测量和性能分析的同时,提供了包括ping、traceroute在内的故障诊断工具,方便网络管理人员查找和排除问题.     

端到端推测网络路径上的数据包转发优先级

出于各种考虑,ISP会对不同类型的数据包设置不同的转发优先级. 这会造成不同网络应用出现网络性能上的差异,影响到网络测量结果的代表性,也会增加网络故障排查的难度. 通常情况下,ISP不公布此类信息. 为此提出了一种端到端测量方法,根据路径上不同类型包丢包率的差异来推断它们是否属于不同的转发优先级. 通过在PlanetLab上的测量实验,发现了位于某网络内部的一处优先级设置,结果得到了相关网管的确认.     

基于端到端测量的链路状态概率快速推断方法

链路状态的概率分布作为先验知识对于推断链路性能状态的准确度起着重要作用.文中主要研究了在树形拓扑下基于端到端测量的内部链路状态概率推断问题,并将该问题定义为极大似然估计问题.采用乘积模型描述路径与链路的状态概率之间的关系,将链路状态概率的推断归结为路径状态概率的估计,提出了一种通过计算路径状态概率进而获得链路状态概率的方法,并将该方法用于仿真实验.结果表明,该方法具有较高的有效性和实用价值,能够准确有效地推断网络内部链路状态概率.     

基于端到端测量的网络拓扑推断算法研究

提出的网络拓扑推断算法不需要网络内部节点的协作,通过端到端测量推断网络内部的性能特征和拓扑结构.本算法利用叶节点的丢包情况及其跳数信息,在跳数相同的节点集中识别兄弟节点,进而推断网络拓扑.理论分析和NS2仿真结果均表明该算法具有较高的推测准确度和较小的时间复杂度.     

一种基于TCP时间戳的包对算法的带宽测量方法

利用包对算法,结合TCP协议的时间戳机制,设计并实现了一种端到端带宽测量方法.该方法利用分组的时间戳,计算背靠背的两相邻分组到达接收端和应答返回发送端的时间差,可等效为分组瓶颈链路经历的时间,利用分组大小与时间差的比值求得瓶颈链路的带宽,即为端到端的带宽;引入离散化低通滤波器,滤除突发的干扰流量,筛选出有效的网络带宽,滤波器算法实现简单;利用互联网普遍使用的TCP协议,测量一般不受各网络节点安全访问控制的限制,具有很好的适应性,同时能为带QoS要求网络传输控制提供服务.实验结果表明,采用带宽测量方法测得的带宽与实际带宽基本吻合.     

Internet端到端主动式测量管理系统

论述了网络性能管理的主要性能参数和Internet端到端主动式测量管理系统的设计方法 ,详细分析了系统的关键部分管理模式及调度算法 .利用网络损伤测试仪对系统的测量精度进行了实验和比较 ,证实了系统的精确性和可靠性     

多发送端拓扑结构中网络链路延迟推断方法

为检测多发送端拓扑结构中网络内部延迟情况,在充分利用路径延迟数据的基础上,提出一种简单易行的网络链路延迟分布推断方法。在满足网络平稳性、网络链路延迟的时间独立性和空间独立性的假设下,将复杂的多发送端拓扑结构的网络分解成多个简单的单发送端拓扑结构的分解单元,采用最大似然估计法并按照分解单元所含链路个数的升序推断各分解单元中的网络链路延迟分布,使得分解单元中的数据流共享链路延迟分布的真实值和估计值之间的差异逐渐减小。研究结果表明:采用该方法能有效推断出复杂的多发送端拓扑结构中网络链路延迟分布情况,与最小方差权值平均方法相比,具有较高的精度。     

单源网络层析技术

网络层析技术是一种新的网络端到端测量方法，与传统的网络内部测量方法不同，它是通过端到端的测量数据来推测网络内部链路性能参数和网络拓扑的，从而实现与网络结构或协议无关的网络测量方法。在网络层析技术的基本概念和数学模型的基础上，讨论了目前单源网络层析技术的两类“反演问题”：一是实现源节点到目的节点流量估计问题的被动网络层析技术；二是实现QoS参数估计与拓扑发现的主动网络层析技术。分析了网络层析技术的下一步研究方向。     

支持大规模分布式网络测量的组件自配置机制

针对大规模分布式网络测量中,大量异构组件需要自动配置和管理才能统一协调运行的问题,提出了分布式网络测量组件自配置机制(CSCM:Components Self-Configuration Mechanism)。采用基于目录服务的方式对组件进行认证和配置管理;并通过资源权限的分配,使全网范围内的测量资源得到合理使用。通过形式化描述和分析CSCM机制的系统模型和运行模型,证明了CSCM具有一阶线性的消息复杂度和收敛时间。并给出一个基于CSCM的分布式网络监测系统(MMS:Monitor and Measurement System),实践证明CSCM增强了MMS的易用性和可扩展性。     

Bayes-Based ARP Attack Detection Algorithm for Cloud Centers

To address the issue of internal network security, Software-Defined Network(SDN) technology has been introduced to large-scale cloud centers because it not only improves network performance but also deals with network attacks. To prevent man-in-the-middle and denial of service attacks caused by an address resolution protocol bug in an SDN-based cloud center, this study proposed a Bayes-based algorithm to calculate the probability of a host being an attacker and further presented a detection model based on the algorithm. Experiments were conducted to validate this method.     

顾及区域信息的卷积神经网络在影像语义分割中的应用

高分辨率遥感影像在实际应用中得到广泛使用。高分影像语义分割方法的研究具有重要实际应用价值。近来基于深度卷积网络的遥感影像标注方法表现出了比传统方法更为优越的性能;然而由于其基于固定感受野大小的上下文信息获取方法没有显式利用像素间约束关系,导致同一地物内部语义标注结果不一致。基于同一区域内部像素属于相同类别概率较大的假定,试图引入图像区域内部语义标注一致性约束,以改善现有深度卷积神经网络描述上下文信息的能力。在现有全卷积网络模型基础上,利用卷积神经网络最后一层特征,引入一个表示区域内部像素特征一致性的损失函数;将该损失函数与softmax损失函数进行联合训练,得到网络模型参数。在ISPRS(国际摄影测量与遥感学会)的Vaihingen 2D语义标注数据集上,对提出的方法进行了实验验证,实验结果表明所提方法在大多数类别上取得了较现有卷积神经网络模型更优的分类结果,总体准确率达85.18%。提出的引入区域内部像素标记一致性的全卷积网络模型,可以有效捕捉区域内部像素特征一致性的上下文信息,能有效纠正全卷积网络模型在区域内部像素分类中的冲突,获得区域一致较好的分类结果,从而改善图像的语义标注效果。     

基于模糊视觉与快速路由的移动自组织网络路由协议FH-OLSR

在大规模密集的高速移动自组织网络中,节点的快速移动使网络拓扑变化频繁,从而需要加快路由更新,由此导致路由开销不断增加,网络性能下降.针对这一问题,本文提出了FH-OLSR路由协议,该协议基于优化链路状态路由协议(OLSR)设计,并引入模糊视觉技术与快速路由技术,通过监听节点链路状态的变化情况,自动调整握手消息与拓扑控制消息的发送频率与发送范围,同时结合链路状态计算路由,有效地提升网络拓扑收敛速度,降低路由开销,提高网络性能.本文利用OPNET仿真软件进行实验,结果表明:在大规模网络拓扑高速变化的情况下,FH-OLSR协议与OLSR协议相比,路由开销降低25%,端到端延时降低50%,丢包率降低15%.     

面向高速对等网应用的拥塞控制机制

为改善现有拥塞控制机制在高速网络中带宽利用率偏低、稳定性不高和更好地应对急剧增长的对等网(P2P)应用流量,提出了一种以FAST为基础,应用大规模网络测量和模糊控制技术的拥塞控制机制.该机制利用分布在网络中的测量设施周期性获取网络状态信息,指导端系统选择适当的控制参数.单个和多个链路瓶颈条件下的仿真实验均表明,本文拥塞控制机制能够在高带宽时延积网络中获得更高的带宽利用率和稳定的排队时延,很适合于P2P等数据传输量大、连接持续时间长的流量的拥塞控制.     

Multi-homing环境中网络性能的测量与评价方法

Multi-homing是存根网络（stub network）为增强网络连接的可靠性、提高网络性能而采取的一种技术手段.在考虑网络访问特性的前提下,针对主要的网络应用采用基于地址前缀的流量聚合方法,自网络流量中提取出测量地址集,并提出一种对不同ISP进行大范围网络性能测量的方法.通过建立性能与连通性评价量度,从测量结果中分析得到不同ISP在地址前缀和自治系统中的特征分布,该结果对于存根网络选择ISP和进行路由策略设定具有技术参考价值.