网络流量自相似性的影响因素

网络流量特征是分析和研究网络性能、规划网络建设的基础.网络流量研究中关键的问题是如何合成网络真实流量并进行分析,由于自相似模型能够更加真实地描述网络传输的特性,因此,本文通过生成自相似性的流量进行仿真研究,对自相似现象的成因进行了解释,提出将源端流量自相似性与网络传输的TCP协议相结合进行研究的方法,探讨了影响自相似流量的因素,了解了网络行为随参数变化的情况,对新一代网络的设计、控制、分析和管理具有实际意义.     

GPS网络RTK误差改正数生成算法精度分析

分析了GPS网络RTK系统的误差改正数生成算法的现状,通过模拟网络RTK区域网,采用不同的算法和网形进行试验,计算了误差改正数的内插质量因子,并进行了分析、比较。结果表明,各种算法在计算内插流动站误差时是有效的,其中线性组合法和线性内插法可获得较优结果,同时证明了流动站在网络中的位置和所选基准站网形的不同对算法模型的计算精度有较大影响。     

网络流量自相似性产生原因的分析

网络业务自相似性已经引起了人们广泛关注,一些研究表明自相似性是网络业务中的一个普遍特性,网络自相似性表现出了与传统模型不同的特征。对网络业务自相似的相关理论作了阐述,对网络业务自相似相关研究工作进行了细致研究,在此基础上初步分析了网络业务自相似产生的原因。     

CERNET网络业务的自相似性及性能分析

针对真实网络业务的自相似性问题，分析了ＣＥＲＮＥＴ网络业务数据，证实ＣＥＲＮＥＴ网络业务具有典型的自相似性，并用这些数据对自相似业务下的队列系统性能进行了仿真研究，结果表明，定标律对理解自相似性给网络性能带来的影响具有重要意义。     

自相似流量及其对网络性能的影响

网络流量的自相似性是近期因特网研究的重点.由于在自相似性的形成原因以及它的参数化、实际应用上还存在很大的分歧,所以先总结了近期的研究结果,然后分析了该领域内几个研究方向.由于自相似流对排队性能有显著影响,所以在网络流控上考虑自相似性特征,并指定相应的控制算法会取得较好的效果.     

一种基于区域的图像相似性计算方法

在基于区域的图像检索系统中,图像之间的相似性计算是影响检索结果的关键技术之一。提出了一种基于区域的图像相似性计算方法,该方法首先按照区域的综合特征（颜色、纹理及位置）、直方图特征值及区域的形状特征分别进行相似度的计算,然后,将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度,两幅图像的相似度为各区域最大相似度的平均值。在Corel自然图像库上对提出的方法和实现的系统进行了实验,结果表明了提出方法的有效性。     

自相似网络流量Hurst指数估计算法

Hurst参数是表征网络业务自相似性的重要参数,在一定的观察时间内对突发业务的Hurst参数进行快速、准确地估计是高速宽带网络(如ATM)实施流量控制和缓冲资源分配的前提。提出一种基于DFGN模型和Haar小波的Hurst参数估计方法。仿真生成的DFBM和真实自相似网络业务数据的计算结果均表明,所述方法提高了Hurst参数估计的效率和准确性,比传统方法具有更好的性能。     

自相似过程的合并和分解过程

对LAN、ISDN的信令信道和其他通信系统中的数据统计分析表明,在宽带网络中的业务流具有自相似特性,它将对网络的设计、控制和分析产生影响,而业务流的合并和分解是网络中业务流的两个基本操作,要研究业务量的自相似特性对网络整体性能的影响,就必须首行研究它们的性质,文中给出了自相似序列经过合并和分解后仍然保持自相似性的充分条件,该结论对是进一步研究网络业务量的自相似性对网络性能的影响有理论指导意义。     

油气资源评价方法的分类、内涵与外延

根据计算基础、计算方式、计算过程的不同,可将油气资源评价方法分为成因法、统计法、类比法3大类,并且这3类评价方法可进一步细分。通过对不同油气资源评价方法的实质与关键问题分析,认为成因法实质上是一种"模拟法",不同成因法的计算侧重点有所不同,计算过程可看做"递减"模式;统计法通过分析各种统计数据来计算油气资源量,实质上是一种"数据法",计算过程可看做"递增"模式;类比法通过与刻度区的相似性来确定预测区中油气资源的富集程度,其计算结果往往会受一些敏感参数的影响,实质上是一种"主观认识法",计算过程可看做"中值"模式。对不同评价对象与不同勘探程度地区需要选择适用的评价方法,以提高可靠程度。本文还讨论了一种新的资源量结果综合法,即结果区间法,可更直观地分析资源量计算结果的分布范围,提高最终结果的准确度。     

公路交通网络的区块划分

针对中国综合交通网络的复杂程度存在公路交通网络分布结构不合理的问题,采用一种兼顾结构相似性和属性相似性的聚类区块划分方法,识别空间角度公路交通网络的区块分布情况.利用原始节点映射的方法建立公路交通网络结构的数学模型,通过改进的PageRank算法计算公路交通网络关键性节点的排序,基于排序结果进行区块划分.最后实验分析了...     

网络流量自相似性在DDoS攻击检测中的应用

大量研究表明网络的正常流量具有自相似性,可以用自相似性参数Hurst系数来描述。DDoS攻击会破坏或者影响网络正常业务的自相似特性,用优化的R／S作为自相似性参数Hurst系数的估算算法,分析DDoS攻击数据流对正常业务数据流自相似参数Hurst系数的影响,来检测DDoS攻击。     

An Intrusion Alarming System Based on Self-Similarity of Network Traffic

Intrusion detection system can make effective alarm for illegality of network users, which is absolutely necessarily and important to build security environment of communication base service. According to the principle that the number of network traffic can affect the degree of self-similar traffic, the paper investigates the variety of self-similarity resulted from unconventional network traffic. A network traffic model based on normal behaviors of user is proposed and the Hurst parameter of this model can be calculated. By comparing the Hurst parameter of normal traffic and the self-similar parameter, we can judge whether the network is normal or not and alarm in time.     

Self-similar traffic analysis in optical burst assembly

This paper investigates the traffic properties before and after assembly at edge node of Ethernet over optical burst switching （OBS） network for the first time. Burst and inter-arrival time distributions are simulated under time-based and length-based assembly schemes. Self-similar traffic Hurst parameter is compared through R/S and V/T plot. Finally three self-similar traffic generating methods are given. Simulation resuhs demonstrate that, muhi-source traffic increases self-similar degree, however after assembly, time-based scheme can decrease self similar degree, and aggregated burst size is close to Gaussian distribution. Length-based method has no effects on the self-similarity of input traffic. RMD is fit for study of burst network with large self-similarity.     

基于网络流量自相似的DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是目前黑客经常采用并极为有效的网站攻击手段。本文在验证局域网流量具有严格自相似性的同时,介绍了常用的Hurst参数计算方法。通过大量实验研究了DDoS攻击对Hurst系数产生的定量影响,并在实验数据分析的基础上,提出了攻击发生和结束的准确判据。实验结果显示,该方法性能良好。     

基于相空间重构的Internet业务流量非线性动力学分析

基于相空间重构的概念,即通过测量函数获得的L维时间序列来研究动力系统的动力学行为的方法,研究了TCP-Reno在RED和DropTail机制下的拥塞窗口变化特性,以及TCP和UDP共享链路时的流量特性.利用相空间重构将单一标量时间序列重构为高维相空间,从而进一步研究了高维相空间的混沌等特性.分析结果表明:在一定的实验条件下,拥塞窗口变化值的关联维数为分数,最大Lyapunov指数为正,高维相空间具有混沌特性且其Hurst参数接近于1,此时的空间同时具有严格的二阶自相似性;流量值的关联维数为分数,最大Lyapunov指数为正,该空间亦具有混沌特性.     

基于分形序列的流量模型

文中设计了一种调整方差随机二分法的分形序列生成方法, 调整该方法中的参数值可生成单分形或重分形的序列, 生成的单分形序列的自相似度和生成的重分形序列的勒让德谱取决于参数值. 该方法的时间复杂度为O(n), 由三种不同的Hurst检测方法证实了该方法具有较高的准确度. 通过分析网络流量的特征, 指出网络流量在一定的尺度上可能同时存在长相关和重分形的特性,本文提出的分形序列生成方法能生成具有不同程度突发的分形序列,可灵活的仿真不同的网络流量.     

基于分形理论的网络流量异常检测技术

传统网络流量异常检测技术不能适应网络流量的复杂性,异常检测精度低,不能保证实时性,为此,提出一种新的基于分形理论的网络流量异常检测技术。通过FIR滤波方法对流量的时间序列进行预处理。采用Schwarz信息准则对网络流量异常检测问题进行处理,估测网络流量异常点数量与位置。采用R/S分析法求出自相似指数Hurst值,依据Hurst值对网络流量时间序列的分形特征进行分析。引入滑动窗口完成多网络流量异常点的检测,在检测异常点处对流量进行分形处理,依据自相似指数计算过程获取异常点间的流量自相似指数值,保存异常点之后的流量,为下一个流量异常点的检测提供依据。实验结果表明,所提技术实现过程简单,网络流量异常检测精度高,保证了实时性。     

用于DDoS攻击检测的自相似网络流量生成

由于DDoS攻击会破坏或者影响网络正常流量的自相似特性,据此来检测DDoS攻击是一种行之有效的方法;然而如何生成网络正常流量,是DDoS攻击检测的一个关键部分.描述了一种生成自相似网络流量的方法,并运用该方法实现了生成自相似网络流量的网络流量模拟子系统,解决了DDoS攻击检测所需的正常流量问题.     

OBS网络中IP分组长度分布对业务流自相似性的影响

近年来,大量研究发现,网络流量呈现自相似性,自相似会导致数据分组延迟增大,丢包率增加,网络性能恶化。着重论述了在OBS固定时间汇聚算法下,用于汇聚成突发数据分组的IP分组长度对业务流自相似影响的问题。突发数据分组的汇聚算法是光突发交换的关键技术之一,其中,固定时间汇聚(FAP)算法可以平滑流量、降低流量自相似性。用于汇聚成突发数据分组的IP分组,其自身长度对固定汇聚(FAP)算法的流量整形有一定影响。仿真结果表明,存在最佳汇聚时间门限,能极大地降低业务流自相似程度,且最佳汇聚时间门限与IP分组长度均值有着密切关系。