针对正则表达式解析招投标网页效率低下的问题，提出了一种基于招投标领域本体的网页自动化解析新方法。首先，分析了招投标网页文本的结构特征；其次，构建了招投标本体的轻量级领域知识模型；最后，给出一种招投标网页元素语义匹配与抽取算法，实现招投标网页的自动化解析。实验结果表明，新方法通过自适应的解析，准确率、召回率分别可达到95.33%、88.29%，与正则表达式方法相比，分别提高了3.98个百分点和3.81个百分点。所提方法可实现自适应地对招投标网页中语义信息的结构化解析抽取，能够较好地满足实用性能要求。

基于生物学原理的深度神经网络（DNN）的发展给人工智能领域带来了革命性的突破，然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理，DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高，并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻碍。针对这一问题，对生物学进化选择原理进行研究，并提出一种基于“进化”+“随机”+“选择”的全新神经网络算法。该方法在保持现有神经网络模型的基本框架的前提下，能极大简化现有模型的大小。首先对权值参数进行聚类，然后在参数的聚类质心值的基础上添加随机微扰进行参数重构，最后通过对重构模型进行图像分类和目标检测来实现准确度测试以及模型稳定性分析。在ImageNet数据集和COCO数据集上的实验结果表明，提出的模型重构方法在对图像分类和目标检测的测试准确度提升1%~3%的情况下，仍可将Darknet19、ResNet18、ResNet50以及YOLOv3等四种重构模型的体量压缩到原来的1/4~1/3，并还有进一步简化的可能。

网络复现技术是面向网络安全实验的效果评估平台与网络仿真系统的基石。针对网络复现的逼真性与可伸缩性需求，提出一种基于云平台的轻量级虚拟化、全虚拟化与数字仿真三种尺度融合的多尺度网络复现技术。首先介绍了面向三种尺度无缝融合的网络复现体系架构，然后重点研究了基于该体系架构的网络构建技术。仿真实验结果表明，三种尺度无缝融合的网络构建技术所复现的仿真网络具有灵活、透明、并发的特点；此外，通过该技术所复现的仿真网络还具有高度可扩展性；最后，在所复现的大规模仿真网络上进行多种协议通信测试与简单网络安全实验，验证了该大规模仿真网络的实用性。实验验证结果表明，虚拟化与数字仿真融合的多尺度网络复现技术可作为创建大规模仿真网络的技术支撑。

从协议测试的角度出发研究了基于时间自动机模型的无线传感器网络数据收集协议测试用例生成方法,提出利用UPPAAL工具对数据收集协议建立时间自动机模型,进而利用UPPAAL CoVer工具生成满足特定覆盖标准的测试路径集合的方法。为了便于生成实际测试用例,开发了辅助自动测试用例生成工具ATCGT。通过一个工业界的无线抄表数据收集协议的建模与测试用例生成实例,阐明了该方法的有效性。

提出了一种新的动态分布式网络路由算法。在AntNet算法中引入了路径遗传运算(GA)，提出了新的信息素更新策略。对蚂蚁发现的路径进行染色体编码，并用适应度函数对其进行适应度评价，通过路径交叉和路径变异运算以及种群的不断进化，来提高解的质量。仿真结果表明，所提出的算法能快速收敛，且有效地提高了网络吞吐量、降低了平均延时。

为衡量网络运行负荷和运行状态，对网络进行合理规划，在对目前网络流量预测模型进行了研究的基础上，结合灰色模型和神经网络模型在反映数据的趋势性变化上的明显效果，以及神经网络补偿器，提出了基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型，仿真结果验证了所提方法的有效性。

在总结了已有的流量预测方法基础上，提出了一种基于多种预测技术组合而成的网络流量预测方法。该方法根据小波多尺度的分解和重构思想,将网络流量通过小波分解成不同尺度下的逼近信号和细节信号, 然后分别单支重构成低频序列和高频序列。根据低频和高频序列的不同特性，分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量。通过对真实网络流量的仿真实验表明，该方法能比较准确地预测未来的网络流量。

防御分布式拒绝服务攻击是当前网络安全中最难解决的问题之一。在基本包标记的基础上，提出了非重复包标记的方法，并运用自适应策略分析标记概率，有效地减少了路径重构所需的数据包数和路由器的标记工作量，提高了路径重构的效率。

防御分布式拒绝服务攻击是当前网络安全中最难解决的问题之一。在各种解决方法中,自适应概率包标记受到了广泛的重视,因为算法中路径上的每个路由器根据一定策略自适应的概率标记过往的数据包,从而受害者可以用最短的重构时间,对攻击者进行IP回溯,找出攻击路径并发现攻击源。文中提出了一种自适应的标记策略。通过实验验证相比于常用策略,该策略重构路径所需的数据包明显减少,有效地减少了重构计算量和伪证性。

在研究手动测试过程的基础上,结合UML技术和Expect语言,提出了一种适用于操作系统内核级网络协议栈软件功能测试的自动化测试模型。在Linux操作系统上,用一个在一台计算机上即可开展的自动化测试示例验证了该模型及其相应技术手段的可行性,初步解决了测试的自动网络配置、自动数据驱动等问题,并在提高测试效率的同时降低了测试对硬件资源的需求。