面向时延优化的Overlay路由策略研究

路由扩展性是Overlay网络的研究热点,其中网络时延作为Overlay路由性能的一个关键指标已成为重点研究内容之一.文中对Overlay路由及其扩展性问题进行描述,并在此基础上进行数学建模和分析.针对时延优化目标,提出一种基于蚁群算法的单跳路由路径策略来处理邻居节点集合维护的问题:通过蚂蚁爬行的过程建立邻居节点集合,并根据设定的质量评估函数进行修剪来控制每个节点上维护的邻居节点集合大小.通过仿真实验对Overlay路由性能进行的分析,证实了Overlay路由在时延优化方面的可行性,同时实验结果表明了ACOHPR在对平均时延影响很小的情况下能够有效地降低每个节点的邻居节点集合大小.

基于蚁群算法的Overlay路由扩展性问题

扩展性问题是Overlay网络研究中所需解决的重要问题之一。通过使用蚁群算法对目前Overlay路由系统广泛采用的单跳转发路由机制OHPR(one-hop path routing)进行改进,通过采用维护邻居节点集合的方式降低系统部署和运行的总开销。仿真实验结果表明,基于蚁群算法的单跳路由算法ACOHPR(antcolony optimization based one-hop path routing)在500个节点的Overlay系统中,与OHPR算法相比可以有效的降低系统路由的查询开销到30个节点左右,而获得的通信时延差别不超过9 ms。

基于动态基线和无监督异常检测技术的业务风险分析系统实践

本文从分析江苏电信线上渠道业务系统风险现状入手,指出了传统防护技术在业务风险识别中的不足。随后阐述主流的动态基线技术和无监督异常检测技术,并基于以上技术建立了一套线上渠道风险分析系统。系统重点围绕识别数据信息泄露、用户异常行为等业务风险,构建了三个场景下的异常检测模型,并在江苏电信线上渠道业务系统中进行实践,在有效识别风险方面取得了较好的效果。

一种基于推荐的信誉系统初始化定值策略

为了解决在面向开放网络的信誉系统中,不合理的初始化定值策略使信誉收敛速度受阻并引发漂白攻击问题,提出一种基于推荐的信誉系统初始化定值策略.首先构建了信誉收敛形式化模型、系统动态模型和系统恶劣度模型.然后依据对乐观初始化、悲观初始化和动态初始化等初始化策略的理论分析,提出基于推荐的初始化策略,采用打分和双向匿名机制保障初始化策略的有效性和安全性.仿真结果表明,新的策略可以有效地加快信誉收敛速度和遏制漂白攻击.

P2P网络中一种基于定向查询的分布式信誉系统

P2P网络中的安全问题越来越受到关注,广泛采取的策略是建立信誉系统。提出了一种基于定向查询的分布式P2P信誉系统,节点交互历史表记录与本地节点有交互经验的各节点信息,而本地节点的信誉信息分散存储在交互历史表中各节点上的信誉信息表中。信誉查询时查询节点根据被查询节点交互历史表的信息直接定向到提供被查询节点信誉信息的节点,恶意节点表和表尾信息表保证了信誉信息的安全。仿真实验的结果表明该信誉系统可以有效地减少无效交互的次数,遏制恶意节点对信誉信息的破坏。