基于遗传算法的SDN网络装箱问题研究

随着网络规模愈加庞大和复杂,运营商正处于逐渐从传统IP网络向SDN网络架构发展阶段。论文以SDN架构下的网络为研究对象,建立以最大带宽利用率最小化和新增业务后全局网络扰动最小为目标的网络模型,提出基于改进的遗传算法对复杂网络环境下的装箱问题进行求解。利用Java编写并模拟仿真当前运营商主流网络场景IPRAN,分析遗传算法和其他启发式算法,如粒子群,模拟退火算法在装箱问题的优化效果,验证所提出的改进遗传算法对于解决网络装箱问题的有效性。

面向异构BIOS环境的Rootkit通用性检测方法

在传统木马模型框架的基础上,对Rootkit协同隐藏形式化模型进行分析和改进,实现了一个面向异构BIOS环境的Rootkit形式化检测模型。该模型根据协同隐藏思想,将整个检测流程分为三个模块。对多种异构BIOS环境下的Rootkit样本进行研究,并结合可信计算思想,提出基于可信计算的检测方法。该方法和Rootkit形式化检测模型相结合,根据多个异构BIOS环境的Rootkit样本分析结果建立三条可信链,对不同模块提出不同检测思想,如:基于可信计算的完整性检测方法、检测中断向量表入口地址等。实验结果表明,该检测方法对异构BIOS环境下不同系统环境的Rootkit可进行有效检测。