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1. 引入梯度下降的蚁群算法求解多约束服务质量路由

梁本来, 杨忠明, 秦勇, 蔡昭权

计算机应用 2017, 37 (3): 722-729. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.722

摘要（673）

PDF （1256KB）（469）

针对目前多数改进蚁群算法求解多约束服务质量路由（QoSR）存在收敛速度慢、易陷入局部最优从而效率不高的问题，提出一种引入梯度下降的蚁群算法（ACAGD）。该算法将梯度下降法引入到蚁群的局部搜索中，结合残余信息素，综合决定蚂蚁的下一跳选择策略。蚁群不仅以一定概率按照信息素浓度搜索下一跳，还将以一定概率按照梯度下降法搜索下一跳，从而降低传统蚁群算法容易陷入局部最优的可能性。利用Waxman网络模型随机生成不同路由节点数量的网络拓扑进行仿真实验。实验结果表明，ACAGD相比其他改进蚁群算法，能够在收敛速度不受影响的情况下，取得综合代价相对较低的路由，且算法的稳定性较好。

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2. 多检测引擎监测的动态负载均衡算法

杨忠明, 梁本来, 秦勇, 蔡昭权

计算机应用 2017, 37 (3): 717-721. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.717

摘要（439）

PDF （794KB）（403）

为解决多引擎入侵检测系统的负载均衡问题，提出一种检测引擎的动态负载调节算法。首先，监测各引擎节点计算负载；然后，以过载或空载节点出现为调度时机，以会话为单位调度重负载节点的流量到低负载节点，并遍历节点进行负载均衡的调节。由于以会话为调度单位，算法并不以负载的绝对平均为目的，只需保障各引擎节点不出现过载或空载即达到基本目标。采用KDD cup99数据集进行模拟实验，实验结果表明，与平均分配流量算法和基于较大流调整的安全分流算法相比，所提算法对检测引擎基于会话的负载均衡效果显著，运行开销较低且降低了重负载状态下的丢包率，有利于提高入侵检测系统的检测率。

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3. 基于目标预判的网络入侵检测频率自调整算法

杨忠明, 梁本来, 秦勇, 蔡昭权

计算机应用 2016, 36 (9): 2438-2441. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2438

摘要（522）

PDF （743KB）（293）

在集群环境中，入侵者攻击特定目标是提高攻击效率一种常规手段，有针对性地调度计算资源可有效提高检测效率。提出一种基于攻击目标预判的网络入侵检测系统（NIDS）的检测频率自调整算法DFSATP，检测分析采集到的数据，将发往潜在被攻击目标范围的数据列为高危数据，其余数据为低危数据，指引网络入侵检测系统高频检测发往预测目标的高危数据包，低频检测低危数据包，从而提高NIDS的检测效率，保障在有限的计算资源情况下提高异常数据的检出率。模拟实验结果表明，在高速网络环境下，DFSATP对NIDS检测频率的调整，使得异常数据的检出率得到了一定程度的提升。

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4. 基于二元目标优化的多链路负载均衡算法DBCTIA的研究

梁本来秦勇任新华贾云富

计算机应用

摘要（1553）

PDF （753KB）（685）

在IP流量规划思想和多重链路时延均衡算法DTIA的基础上，提出一种基于二元目标优化的链路负载均衡算法DBCTIA，能够在原始的切割调度样本中，基于链路时延和剩余带宽的协方差值，对IP路由表的大小和数量进行二次分割调整, 使得多重链路达到时延及剩余带宽的均衡。实验结果显示，在网络重载情况下，DBCTIA对多链路时延和剩余带宽的均衡效果显著，而且DBCTIA进行负载均衡后的链路Power值较DTIA均衡后的链路Power值有所增加。er值较DTIA均衡后的链路Power值有所增加。