网络可存活生成树的快速恢复算法

如何应对网络链接失效是具有挑战性的问题之一,通常采用包含两棵生成树的可存活连接来预防链接失效。由于网络数据传输速率的高速增长,当两棵生成树的共享链接失效时,可存活连接中的生成树将全部失效。针对可存活连接中共享链接的失效提出了一种快速恢复算法,该算法通过搜索失效链接的可替换链接集,将失效概率最小的链接加入原可存活连接中的生成树,生成新的可存活连接。实验结果表明,该算法能够在显著降低恢复时间和时间复杂度的情形下,同时保证可存活连接的存活度接近当前网络的最优存活度。当网络节点数在10～100变化时,提出的算法比现有算法在恢复时间上的平均优化高达34.42%,同时在存活度上的误差不超过1%。

应用流式细胞术对啤酒酵母在含油酸培养基中生长的定量研究

本研究采用流式细胞术测定啤酒酵母中的绿色荧光蛋白的表达量和细胞的存活度,提出一种可以用于监测啤酒酵母生长的快捷方法,筛选出较佳细胞培养方案,测定酵母细胞在不同含油酸培养基中的死亡速度常数。

混合多层结构化网络入侵路径预测方法仿真

现有的网络入侵路径研究主要集中于理想场景中的路径预测,但是理想入侵攻击路径绝非入侵者的真实路径,因此导致对入侵路径预测结果不准确、漏报率偏低。为此提出混合多层结构化网络入侵路径预测方法。对网络参数进行采集,并结合敏感度对参数进行求和和归一化处理;在一定时间内利用归一化处理结果计算节点存活度,并根据警报结果完成入侵信息的获取及处理;通过转移概率度量方法计算不同入侵路径的入侵概率以及入侵路径的期望值,求解入侵路径长度的期望值;将拓扑分析和所得期望值相结合,计算入侵路径的可利用性得分以及入侵路径长度,实现混合多层结构化网络入侵路径预测。仿真证明,相比于现有方法,上述方法能够快速、准确地对网络入侵路径进行预测,且入侵漏报率较低,频谱响应性能较理想,具有更强的应用优势。

基于条件信息熵的IP网络异常行为预测及描述方法研究

随着IP网络入侵技术不断更新,传统的入侵检测系统(IDS:Intrusion Detection System)面临着巨大的挑战。文中提出了基于条件信息熵(CIE:Conditional Information Entropy)的IP网络异常行为预测及描述方法,以通过事前预测来减小传统IDS事后检测缺陷。该方法包括三个部分:网络性能参数处理、网络告警信息处理和基于CIE的量化过程。核心节根据聚类算法将归一化的网络性能参数等级化;同时,利用警报关联将IDS警报聚合为超警报,再根据聚类算法将超警报等级化;最后采用CIE公式来量化这些等级值之间的关系。根据理论推导可以得到如下结论:CIE越小,入侵发生的可能性越大。将CIE值与门限值作比较,低于门限则预警,并启动系统容侵机制(ITM:Intrusion Tolerance Mechanism)。