面向立体化异构网络的智融协同传输方法

为应对空天地立体化异构网络中由于节点异构性及连通变化带来的复杂挑战,提出了具备有界无环无阻策略更新能力的传输控制方法HWCTC.该方法以跨层协同控制的方式将网络路由算法引入传输控制框架;在此基础上将路由更新节点的选择问题建模为节点搜索问题,使网络传输中需考虑被调用的资源限定在有界范围内.在此基础上,设计了一种基于广度优先的启发式递增搜索算法,该算法能够有效进行全局和局部的路由配置更新,同时确保新路径无环路且无网络黑洞.此外,为适应空天地立体化异构网络环境的波动性,还设计了一种多模式混合的拥塞控制机制,该机制能在接近网络带宽阈值时切换到更平缓的增窗模式,及时调整策略以应对网络中可能出现的多种情况.仿真实验的结果表明,HWCTC方法在动态且高丢包率的空天地立体化异构网络环境下,不仅提供了高质量的数据传输服务,且相比于经典的Cubic和Reno方法,实现了约61.5%的吞吐量提升,显著增强了数据传输的稳定性,有效减少了节点路由动态变化对传输性能的影响.

基于机器学习的网络入侵检测与防御系统研究与研发

通过机器学习中的智融标识网络建立防御系统,可有效采集相关数据的特征及信息,识别异常流量,防御网络入侵。随后进行数据仿真,将所设计的智融标识网络的防御系统对相关数据集进行性能检测,将其与卷积神经网络、随机森林等常用的学习模型进行数据对比。研究结果表明,基于智融标识网络设计的防御系统具有更高的检测准确率,还可以对未知的攻击进行检测,缩短网络入侵检测更新时间,为网络安全奠定了强有力的理论基础。