检索结果

Select

1. 基于面翻转三维传感器网络边界节点识别算法

程诚孔蒙蒙胡光岷于富财

计算机应用 2014, 34 (12): 3391-3394.

摘要（155）

PDF （639KB）（732）

针对三维环境下的传感器网络边界节点识别问题,提出了一种基于面翻转的传感器网络边界节点分布式识别方法。算法在已知三个相邻边界节点的基础上,以三个相邻边界节点构成的三角形的各边为轴,以有限面积的面向网络外侧翻转,扫描到的第一个点为新的边界节点,该节点与翻转轴上的两个节点构建成新三角形,迭代上述过程,最终识别出边界节点,获取边界包络。实验结果表明,与Alpha-shape3D算法相比,所提算法能大大减少冗余边界节点。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于流量行为特征的DoSⅅoS攻击检测与异常流识别

周颖杰焦程波陈慧楠马力胡光岷

计算机应用 2013, 33 (10): 2838-2841.

摘要（827）

PDF （808KB）（711）

针对现有方法仅分析粗粒度的网络流量特征参数，无法在保证检测实时性的前提下识别出拒绝服务(DoS)和分布式拒绝服务(DDoS)的攻击流这一问题，提出一种骨干网络DoSⅅoS攻击检测与异常流识别方法。首先，通过粗粒度的流量行为特征参数确定流量异常行为发生的时间点；然后，在每个流量异常行为发生的时间点对细粒度的流量行为特征参数进行分析，以找出异常行为对应的目的IP地址；最后，提取出与异常行为相关的流量进行综合分析，以判断异常行为是否为DoS攻击或者DDoS攻击。仿真实验的结果表明，基于流量行为特征的DoSⅅoS攻击检测与异常流识别方法能有效检测出骨干网络中的DoS攻击和DDoS攻击，并且在保证检测实时性的同时，准确地识别出与攻击相关的网络流量

相关文章 | 多维度评价

Select

3. 适应大规模数据处理的动态服务私有云系统

汪竹梅林李磊赵太银胡光岷

计算机应用 2012, 32 (04): 1009-1012. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01009

摘要（968）

PDF （654KB）（525）

为适应私有云环境下数据量大、计算密集、流程复杂的计算任务需求，借鉴公有云计算的相关理论与技术，结合私有云环境的特点，提出了一种适应大规模数据处理的动态服务私有云系统实现方案。该方案使用作业文件描述计算任务，以作业逻辑结构动态构建处理工作流程；通过数据流驱动服务请求，引入MapReduce并行框架进行大规模数据处理。实验结果表明：该方案能够正确有效地处理数据量大、计算密集、流程复杂的计算任务，显著提升处理效率，具有很高的实用性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 基于因子图—和积算法的故障链路诊断

吕香玲张志勇胡光岷

计算机应用 2012, 32 (02): 343-346. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00343

摘要（768）

PDF （616KB）（546）

为求得网络内部链路的先验故障概率,提出一种估计链路状态分布的新方法。采用因子图模型描述链路状态和路径状态间的联合概率分布，并使用和积算法求得各链路状态的最大后验估计，然后利用估计出的链路故障概率和当前测量数据推断链路的当前状态。仿真结果表明，当网络规模达到400个节点时，所提方法的计算时间比联立方程组求解法低两个数量级以上，具有更好的可扩展性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

5. 改进的基于最大似然的快速拓扑估计方法

王育红费高雷胡光岷

计算机应用 2011, 31 (01): 212-214.

摘要（1068）

PDF （600KB）（1090）

基于最大似然的网络拓扑估计方法能够获得全局最优的估计结果，优于一般局部最优化和节点对融合方法，但在网络规模较大时存在计算复杂度较高的缺点。首先证明了网络拓扑估计似然函数是单峰的（即只有一个极值）且峰值为最大值；然后利用单峰特征，改进了现有基于最大似然的拓扑估计方法，在最大似然树搜索过程中无需返回到似然值小的状态，降低了计算复杂度。最后，Matlab和ns-2仿真结果证明在不降低拓扑估计准确率的情况下，改进的算法将计算复杂度减少了30%~46%.

相关文章 | 多维度评价

Select

6. 无线传感器网络拓扑识别算法

张志勇胡光岷

计算机应用 2010, 30 (3): 733-735.

摘要（1494）

PDF （612KB）（1089）

获取无线传感器网络(WSN)的拓扑信息对于网络规划和管理具有重要意义。针对采用数据融合机制的无线传感器网络(WSN)，证明了以某一节点的父节点的数据成功传输为条件时，该节点丢包的条件概率最小；以上述结论为基础，提出了一种新的WSN拓扑识别算法，仅以端到端的测量信息作为依据，可以在不增加网络负载、无需中间节点协作的情况下，获得准确的拓扑结构。NS-2仿真结果表明了该算法的有效性。

相关文章 | 多维度评价

Select

7. DDoS攻击的全局异常相关检测方法

李宗林胡光岷杨丹姚兴苗

计算机应用 2009, 29 (11): 2952-2956.

摘要（1562）

PDF （560KB）（1375）

骨干网中存在的DDoS攻击，由于背景流量巨大，且分布式指向受害者的多个攻击流尚未汇聚，因此难以进行有效的检测。为了解决该问题，提出一种基于全局流量异常相关分析的检测方法。根据攻击流引起流量之间相关性的变化，采用主成分分析提取多条流量中潜在异常部分之间的相关性，并将相关性变化程度作为攻击检测测度。实验结果证明了该测度的可用性，能够克服骨干网中DDoS攻击流幅值相对低且不易检测的困难，同现有的全局流量检测方法相比，所提出的方法能够取得更高的检测率。

相关文章 | 多维度评价

Select

8. 基于广义线性反演的流量矩阵估计算法

张科谢佳胡光岷邓正虹

计算机应用

摘要（1443）

PDF （768KB）（936）

针对源—目的（OD）流量估计解的不稳定性和求解方法的复杂性，将广义线性反演应用于大尺度网络流量矩阵估计，降低求解方法的复杂性；采用奇异值分解（SVD）获得阻尼系数，提高了求解的稳定性；采用历史均值和链路测量数据相结合决定反演初值，降低多解性。Abilene网络的实际数据仿真结果表明，提出的算法能够在保证较高实时性的前提下，提高计算精度。

相关文章 | 多维度评价

Select

9. 基于网络全局流量异常特征的DDoS攻击检测

罗华胡光岷姚兴苗

计算机应用

摘要（1797）

PDF （739KB）（1164）

由于分布式拒绝服务（DDoS）攻击的隐蔽性和分布式特征，提出了一种基于全局网络的DDoS检测方法。与传统检测方法只对单条链路或者受害者网络进行检测的方式不同，该方法对营运商网络中的OD流进行检测。该方法首先求得网络的流量矩阵，利用多条链路中攻击流的相关特性，使用KL变换将流量矩阵分解为正常和异常流量空间，分析异常空间流量的相关特征，从而检测出攻击。仿真结果表明该方法对DDoS攻击的检测更准确、更快速，有利于DDoS攻击的早期检测与防御。

相关文章 | 多维度评价