基于随机进程代数的P2P网络蠕虫对抗传播特性分析

研究P2P网络中良性蠕虫和恶意蠕虫在对抗传播过程中的特性,可为制定合理的蠕虫对抗策略提供科学依据.提出一种基于随机进程代数的P2P网络蠕虫对抗传播的建模与分析方法.首先,分析了传播过程中蠕虫之间的对抗交互行为以及网络节点的状态转换过程;然后,利用PEPA语法建立了恶意蠕虫初始传播阶段与蠕虫对抗阶段的随机进程代数模型;最后,采用随机进程代数的流近似方法,推导得到能够描述蠕虫传播特性的微分方程组,通过求解该方程组,分析得到P2P蠕虫的对抗传播特性.试验结果表明,良性蠕虫可以有效遏制P2P网络中的恶意蠕虫传播,但需要根据当前的网络条件制定科学的传播策略,以减少良性蠕虫自身的传播对网络性能的影响.

应用随机进程代数的网络系统可靠性预计方法

针对复杂结构网络系统可靠性预计建模与分析的难题,提出了一种应用随机进程代数的网络系统可靠性预计方法.通过分析3种基本网络拓扑结构,研究了网络系统随机进程代数模型的建立方法,根据随机进程代数操作语义,推导出一个带时间延迟的可靠性标记变迁系统,依据其隐含的马尔可夫转移关系和系统的当前状态,计算得到系统在一段时间内的可靠性预计值.仿真实验表明,该方法能精确刻画网络系统随机行为以及组件之间的相互关系,可有效预测不同状态下系统的可靠性水平.

基于随机进程代数的软件体系结构建模与性能评价

软件体系结构是应用系统的逻辑框架 ,在设计阶段分析软件体系结构的各种性能指标 ,可以改进软件系统设计·提出一种基于随机进程代数 (stochasticprocessalgebra简称SPA)的软件体系结构建模方法 ,该方法把软件体系结构建模与性能评价相结合 ,从而可以在系统设计阶段分析软件体系结构的性能·实践验证该方法更简单。

基于随机进程代数的Overlay网络上的QoS性能评价

论述了对Overlay网络中组播的服务质量进行量化评价的必要性,引入了组播树二度同胚约简的概念,推广了Bowman评价单播数据流服务质量的随机进程代数方法,提出用随机进程代数对Overlay网络中组播的服务质量进行评价的建模方案,并用PEPA workbench模拟工具针对具体的组播实例的服务质量进行了定量分析.模拟结果表明,传统网络中的IP组播抖动小于Overlay网络中的组播抖动;而后者又进一步小于在传统网络中用单播技术来实现组播时的抖动,与实际情况吻合.

基于随机进程代数的在线客服系统建模及优化

随着用户规模的增大以及智能客服技术的不断成熟,对在线客服系统资源配置进行合理优化,成为企业平衡用户服务水平与运营成本的迫切需求。首先,针对一类典型的存在不同用户类别的在线客服系统,利用随机进程代数语法分别描述了系统用户和客服的行为,构建了一种基于性能评价进程代数的在线客服系统模型,并给出了模型求解分析方法;然后,分别针对普通在线客服系统和引入智能客服后的在线客服系统案例开展了建模分析,给出了最优的人工在线客服配置,并重点分析了智能客服的智能化水平对提升系统服务质量的重要作用。案例分析结果验证了该方法的可行性和有效性。

可信链的随机进程代数模型

计算终端引导过程的可信链表现为顺序性,在运行过程中可信链表现出随机性。相关研究工作以计算终端引导过程的可信链建模为主。以随机进程代数为形式化描述语言,建立了一种可信链模型来描述计算终端运行过程的信任传递。该模型在随机进程代数的语法中扩展了完整性属性和完整性度量概率,建立了信任传递的语义规则,并提出了基于随机进程代数的可信链语义模型。该模型对于进一步研究可信链和计算终端的完整性具有一定的参考价值。

随机进程代数新技术综述(英文)

本文以PEPA语言为例,对近年来发展起来的随机进程代数的缓解状态空间爆炸问题的新技术做一个综述.

进程代数在性能评价中的应用研究

介绍了使用随机进程代数作为性能建模的一种方法,着重介绍了Hillston提出的性能评价进程代数(PEPA),主要论述了使用PEPA模型性能评价方法及特点,讨论资源利用率系统性能分析方法,最后归纳了性能评价进程代数(PEPA)研究的应用领域,并对未来研究方向提出了展望.

基于过程模型随机仿真的TDD模块选取建模方法研究

为了帮助项目经理合理选择TDD实施模块,基于进程代数方法对测试驱动软件开发过程和非测试驱动软件开发过程建立过程仿真模型。通过用例度量软件模块的复杂性来获取随机变量参数对模型调参,并采用该模型得到仿真结果。提出TDD模块选取算法来分析仿真结果并得出最佳TDD实施策略,最终为项目经理提供合理的决策。

性能评价形式化方法的现状和发展

性能评价(Performance Evaluation,PE)是计算机网络和计算机系统研究与应用的重要理论基础和支撑技术,也是当今通信和计算机科学领域的重要研究方向.本文对性能评价的形式化方法(Forman Methods,FM)、该领域的主要研究成果和发展前景进行了综述.文章着重介绍了FM中的三种方法:排队论(Queuing Theory)、随机Petri网(Stochastic Petri—Net,SPN)和随机进程代数(Stochastic Process Algebra,SPA).另外,本文还对不同方法之间的区别和结合做了初步的讨论.最后对形式化方法做了总结和展望.

基于PEPA的信息系统可生存性形式化模型

本文提出了一种基于PEPA的可生存性形式化建模方法,对攻击者和信息系统的交互行为进行精简抽象,构建面向系统可生存性的状态转换图。在此基础上,建立可量化的生存性形式化模型,为可生存系统的设计提供理论指导。

可生存性网络的形式化建模与分析方法

首次提出一种基于随机进程代数的网络可生存性形式化建模方法,该方法把形式化建模与性能分析相结合,从而可以在形式化建模同时分析得到系统的各种生存性能参数.在简单介绍随机进程代数的语法和操作语义的基础上,用进程表达式对生存性系统进行形式化描述;然后利用PEPA Workbench工具实现对可生存性网络稳态可用性和瞬时可用性测度的实验,仿真结果验证了该形式化建模与分析方法的有效性和可行性.

任务关键系统可生存性的形式化建模方法

通过剖析影响可生存性的本质特征,将服务请求与服务器、攻击者与服务器描述为不同的组件,使用PEPA语言精确描述系统各个状态间的逻辑关系和动态变化过程,从用户服务请求和攻击影响两个角度分别构建可生存性形式化模型,并比较两种建模角度的异同。理论分析和实验结果表明该模型能够正确地反映出可生存性的关键属性,并可在理论上指导可生存系统的设计和实现。

基于SM-PEPA可生存系统认知模型及量化分析

为解决可生存系统的自主管理和维护问题以保持关键服务的持续提供,提出一种基于SM-PEPA的系统认知形式化模型及量化分析方法.首先建立了具有分层认知能力的可生存系统认知模型,即服务认知子层、网络认知子层和接入认知子层,然后提出了一种由策略库发起驱动基于认知环MDE的认知单元自管理模型,并通过可生存系统的生存状态转换图,构建了可生存系统认知性能分析框架.在此基础上,结合对可生存系统认知能力的形式化描述,将其转化为一个半马尔可夫过程,对模型进行了量化分析.仿真试验分析了不同参数变化对系统可生存性的影响,试验结果验证了所提方法的有效性和合理性.