信息网络数据低延迟查询安全性回归预测模型

针对目前使用的定量评估技术、Markov评估技术容易受到未授权第三方入侵影响,导致评估结果不精准的问题,提出了信息网络数据低延迟查询安全性回归预测模型方法。采用了低延迟复杂动态网络稳定性设计方案,保证网络的稳定性,避免了未授权第三方入侵干扰。在稳定网络环境下,对回归预测模型进行结构设计,将其划分为结果显示、核心预测、数据库三大模块。利用支持向量机训练样本集,监控网络态势值,构造安全态势样本。基于训练结果建立回归预测模型,并据此设计预测流程。建立了局部非线性模型,剔除过多的邻近点,使预测误差达到最小。在此基础上,发布网络安全预警信息。由实验结果可知,该模型最高预测精度为0.93,且安全态势值与实际值一致,为信息网络数据安全查询提供技术支持。

新型高带宽低延迟网络──GSN

本文简要地介绍了一种新型的高带宽低延迟网络ＧＳＮ，讨论了该网络的设计目标、关键特性、技术和应用。

C-RAN技术浅析

本文针对目前移动运营商面临激烈的竞争环境,单用户ARPU值增长缓慢,盈利能力被严重削弱的情况,提出了一种新型的建站模式C-RAN,并介绍了C-RAN的愿景及技术原理。