基于孪生神经网络的Tor网络流关联方法

为进一步提升Tor(the onion router)网络流关联技术的准确率,减少时空开销以及增强容错性,提出一种基于孪生神经网络的Tor网络流关联方法。提取Tor网络流量的包间隔与包大小作为原始流量特征,利用孪生神经网络对特征进行关联性分析。通过孪生神经网络提取入口流与出口流的特征向量并进行相似度计算,根据阈值选择函数选择关联阈值判断流量是否关联。实验结果表明,所提方法关联准确率达到96.21%,误报率仅为0.1%,较现有方法准确率提升2.05%,误报率显著降低,进一步降低了关联成本。

包间隔流关联技术中的同步问题研究

包间隔(inter-packetdelay,IPD)是流关联技术中应用最为广泛的流特征之一,通过在输出流中选取合适的报文样本,计算其基于IPD的统计特征值,并利用关联算法计算与输入流之间的相似性.然而,在传输过程中网络上的各种干扰会破坏流之间的同步性,导致关联起始时间、包间隔等对应关系的错位,严重影响流关联技术的检测率.详细分析了对流的各种干扰,提出基于匹配集的同步思想,为输入流中的每个关联点在输出流中指定若干可能的映射.以贪心法和递进法为基本思路分别提出了同步算法,可以有效提高流同步技术的效果.实验结果表明,该方法能够解决存在干扰的情况下的流同步问题,对提高流关联技术的检测率具有显著效果.

粒子横向动量模对高阶集合流关联的贡献

基于文献［１—２］，本文提出了一种检测高阶集合流关联效应的新方法，该方法能够检测少数携带较大横向动量模的关联粒子（或碎片）对高阶集合流关联效应的贡献程度。采用新方法，对Ｂｅ－ｖａｌａｃ流光室２．１ＡＧｅＶＮｅ＋ＮａＦ实验事件的高阶集合流关联进行了研究。研究表明：少数携带较大的横向动量模的关联粒子（或碎片）可以产生集合流效应，但高阶集合流关联效应确不受其支配，而是多数关联粒子（或碎片）集体贡献的结果。

基于压缩感知的网络流关联方法

流关联是一种链接网络流量以解决流身份鉴定的技术,但现有基于被动流量分析技术的流关联方式存在高存储和巨额计算开销问题。提出一种基于压缩感知—神经网络的流关联方法,该方法通过压缩感知中线性投影,对选取的流量特征进行降维处理,将降维处理后的流量特征作为卷积神经网络的输入,通过卷积神经网络进行关联特征提取,进而采用one class SVM分类器判断关联性。实验结果表明该方法在保持精确度的同时大大减少了存储、计算开销。

一种基于Flink的流关联挖掘算法

提出一种基于Flink的流关联挖掘算法FP-Flink。算法通过划分投影、字典序结构及序列化存储的方式,解决流关联挖掘过程中数据中间结构太大、过度占用内存的问题。经实验验证,该算法可以缓解计算时的内存压力,缩减数据挖掘时间,相较于经典流挖掘算法具有更快的处理速度且具有更强的可扩展性。

基于时频分析和图卷积神经网络的Tor网络流量关联方法

洋葱路由(Tor, the onion route)网络加密流的关联分析是其追踪溯源的核心技术之一;针对当前基于深度学习的流关联方法存在的时间特征不可靠且初级特征表征能力不强的问题,提出了一种基于时频分析和图卷积神经网络的关联分析方法,该方法使用Tor网络流量的数据包长度信息作为原始特征序列,将数据包的包长度序列通过时频分布函数映射到时频域,并进一步将其嵌入为图结构数据,同时使用图卷积神经网络提取高阶特征,最后将得到的高阶特征输入三元组网络以实现相似流量的关联。实验结果表明误报率为0.1%时,所提方法的关联准确率可达到83.4%,明显优于已有的DeepCorr和Attcorr方法。

水力自控翻板闸门泄流水力关联理论

本文利用水力学三大基本原理建立了水力自控翻板闸门泄流关联方程及其淹没新标准，解决了水力自控翻板闸门水力计算的一大难题，其计算结果比传统的水力计算公式更精确、简单，为这类闸门的设计提供了泄流计算的新理论．

基于关联度的高阶集合流关联分析方法

基于关联度概念 ,建立了可以分别检测高阶集合流的方位角关联、横向动量模关联和横向关联的新方法 .采用新方法分别分析了 1 2AGeVAr +BaI2 碰撞的Bevalac流光室 4π实验事件中末态粒子分布的方位角关联与粒子横向动量模的关联对高阶集合流关联的贡献 .研究表明 :对于这组碰撞实验 ,末态粒子分布的方位角关联相对横向动量模的关联在高阶集合流关联中起主要作用 ;末态粒子横向动量模的关联不但可以使粒子群高阶关联的强度有所增加 ,而且还为在更为狭窄的区间上确定集合流集体性的范围提供了重要信息 .

基于动态间隔压缩的鲁棒网络流水印算法

针对基于间隔质心的流水印缺乏纠错能力且难以抵御多流攻击的问题,提出一种基于动态间隔压缩的鲁棒网络流水印算法。该算法在基于间隔质心流水印基础上利用编解码技术增强其纠错能力,将携带同一水印信息的网络流量采用动态间隔压缩的方式调制为多种模式以抵御多流攻击。同时在检测端对水印进行分层检测,减少检测端计算资源浪费。实验结果表明,当检测阈值设为0.8时,误报率低于5%,且水印检测率可高于原始间隔质心方法10%左右,合并多条水印数据流后也无明显静默间隔。可见该算法具有良好的鲁棒性和隐蔽性,能够有效提高网络流水印的可用性。

网络流场:理论和方法

随着互联网的迅猛发展,网络运营部门和网络管理部门迫切需要分析网络的运行状况,以保证网络的可用性、稳定性和安全性。然而,目前对网络运行状况的分析难度正逐渐增大,用户数量的快速增长,网络带宽的不断增加,网络流量的频繁变化以及新应用日趋复杂等,均给网络流量分析带来了巨大的挑战。因此,为了解决目前网络分析技术面临的难题和挑战,提出了一种网络流量分析的新型方法——网络流场理论和方法。网络流场不仅关注如数据包及网络流等"硬性"指标,而且更关注网络中的流量分布和发展趋势,因此能反映出网络流的分布以及节点之间的关系,从而反映网络的社会属性。网络流场以全新的视角对网络进行剖析,并进行定性和定量的分析,不仅能分析网络流量的基本信息,而且可以挖掘网络中的隐含信息,如时序关系、状态转换关系、私有网络拓扑、关键节点和关键路径等。实验结果表明,网络流场可以取得很好的分析效果,网络流场理论既可以有效地为现有的网络管理及网络分析提供更高层次的研究架构和研究模型,指导网络管理、分析、测量及安全保障等领域的研究和实践,又有利于网络的发展和技术的进步。

粒子横向动量模的关联对粒子群关联的贡献

提出一种新的唯象集合流事件模拟方法，该模拟方法同时考虑了粒子分布的方位角关联和横向动量模关联。采用粒子群关联函数方法分析了２．１ＡＧｅＶＮｅ＋ＮａＦ碰撞的Ｂｅｖａｌａｃ流光室４π实验数据中粒子横向动量模关联对集合流及高阶集合流关联的贡献。研究表明：少数携带较大横向动量的粒子（或碎片）可以产生集合流效应，但高阶集合流关联确不受其支配，而是多数关联粒子（或碎片）集体贡献的结果。对于这组碰撞实验，粒子分布的方位角关联相对横向动量模关联在粒子群关联中起着主要作用。

P2P应用流量的高效分类方法研究

随着互联网应用的广泛使用,网络应用已经呈现出很多类别,尤其是P2P应用流量的暴增。传统的流量分类和应用识别方法已经达不到稳定可观的应用识别率。为了提高P2P应用流量分类准确率和稳定性,科学管理规划网络,提出WMFA(滑动窗口多流关联)分类算法,使用P2P应用流量统计特征,通过降低流统计特征维数,以及减少计算每个流中包的数量,利用C4.5决策树算法对P2P主流应用进行一次分类,采用WMFA算法进行误识别流的挖掘,再进行多流关联进行二次识别,从而提高P2P应用流量分类准确率。实验表明,在降低流特征维数以及减少每个流数据包的前提下,面向国内主流P2P应用WMFA算法对P2P应用在线识别的分类正确率达到96%以上,在准确率上比现有方法平均提高3%。

网络舆情演进规律中的PETRI建模分析

通过引入PETRI网分析方法，针对网络舆情事件演进的各种因素，首先对网络舆情演进规律进行分析探讨，将舆情作为一种流的形式进行剖析，提出“舆情流”概念及其控制模型，在此基础上，动态引入网络集群节点间的关联度变量，研究基于关联网络的集群组织间舆情流动的一般规律，提出可以调控网络集群与其他舆论节点间联系的“舆情关联度过程模型”，并从新闻学和心理学现象研究中相互借鉴验证，进而证实模型提出与建立的合理性．该模型可以通过舆情演进归纳指导相关系统设计与舆情导控，为相关行业提供智能支持．

一种面向IPv6网络空间的特征水印生成与嵌入方案研究

在有限的时空资源条件下,研究人员使用网络隐蔽通道,基于少量的水印信息来追踪攻击流,定位真实攻击源.然而,水印内容和位置的相对固定会造成追踪的流量呈现出自相似性,并且IPv6协议内嵌的IPsec加密协议限制了载体的选择范围,基于单一载体的水印嵌入方案更容易被识别攻击.因此针对水印隐蔽性的优化目标,结合IPv6报文中间节点不分片的特性,考虑间断性传输网络和流速较慢网络的特征提取限制,设计目标流关联的特征水印序列提取策略,针对不同的网络传输场景,制定了包依赖的基于混合隐蔽通道和时间依赖的基于混合时隙的水印嵌入方式.模拟实验表明:提出的水印生成与嵌入技术,能够在保证一定准确率的前提下,降低水印嵌入对原始流量的影响,减少水印被识别攻击的概率,提高水印的隐蔽性.

CHARACTERISTICS OF FAN STALLING BASED ON CORRELATED DIMENSIONS

Different from the previous qualitative analysis of linear systems in time and frequency domains, the method for describing nonlinear systems quantitatively is proposed based on correlated dimensions. Nonlinear dynamics theory is used to analyze the pressure data of a contrarotating axial flow fan. The delay time is 18 and the embedded dimension varies from 1 to 25 through phase-space reconstruction. In addition, the correlated dimensions are calculated before and after stalling. The results show that the correlated dimensions drop from 1. 428 before stalling to 1. 198 after stalling, so they are sensitive to the stalling signal of the fan and can be used as a characteristic quantity for the judging of the fan stalling.

A new heat transfer correlation for flow boiling in helically coiled tubes

Based on the superposition principle of the nucleate boiling and convective heat transfer terms,a new correlation is developed for flow boiling heat transfer characteristics in helically coiled tubes.The effects of the geometric and system parameters on heat transfer characteristics in helically coiled tubes are investigated by collecting large amounts of experimental data and analyzing the heat transfer mechanisms. The existing correlations are divided into two categories,and they are calculated with the experimental data.The Dn factor is introduced to take into account the effect of a complex geometrical structure on flow boiling heat transfer.A new correlation is developed for predicting the flow boiling heat transfer coefficients in the helically coiled tubes,which is validated by the experimental data of R134a flow boiling heat transfer in them;and the average relative error and root mean square error of the new correlation are calculated.The results show that the new correlation agrees well with the experimental data,indicating that the new correlation can be used for predicting flow boiling heat transfer characteristics in the helically coiled tubes.

加速对称刚度矩阵技术及其在岩土有限元分析中的应用

非关联塑性岩土工程问题的有限元离散会产生非对称刚度矩阵,对于大规模岩土工程问题,大量非对称线性方程组的求解会显著增加内存需求和计算耗时。基于加速初始刚度法的思想,提出了加速对称刚度矩阵技术来求解具有非关联塑性模型的岩土工程问题。进一步评价和比较了两个基于最小二乘法的加速技术以及两个近似对称刚度矩阵,即弹性刚度矩阵Ke和投影到塑性势面的具有关联塑性流的等效材料的刚度矩阵KG。通过一个二维孔洞扩张算例和一个二维边坡算例,评价和比较了这些加速刚度矩阵技术和Newton-Raphson迭代法。数值结果表明加速KG具有较好的计算性能,例如,加速KG技术只需要对称线性求解器,收敛速度较快,计算耗时有时会少于Newton-Raphson迭代法。

高亚声速喷流近场的流-声关联

针对马赫数为0.9的圆口喷流,采用大涡模拟计算流场与声场,在与直接数值模拟(DNS)和实验数据比对验证的基础上,分析了中心线和剪切层湍流脉动信号与声信号的相关性,并进一步对中心线上温度信号进行相关性研究。结果表明:相关系数在中心线上势流核末端附近出现峰值,说明该处的湍流脉动信号对声压信号有重要贡献,而这一区域的流动的间歇性与对流速度均较高。同时,声压与中心线上的温度脉动和温度梯度径向分量的脉动也有较高相关性,但与温度梯度轴向分量的脉动相关性较低,表明在模拟的温度比下轴向温度梯度对近场声压贡献较小。

移动互联网业务识别方法研究

文章在研究传统业务识别分析技术基础上,提出了更为高效的关联流识别和打孔式特征匹配相结合的业务识别方法,并结合典型业务详细阐述了识别过程。