一种基于Patricia树的检测Syn Flood攻击的方法

分析了Syn flood攻击的原理、攻击的方式及其基本特征。利用Patricia树进行SYN流量统计,并提出了改进的TCP连接状态检测。试验表明,该检测算法在占用很少系统资源的情况下,准确检测到Syn flood攻击。

基于Patricia树的快速多维分组分类算法

通过分类规则矩阵的分析,构造适于硬件实现的Patricia分类树,从而实现了基于Patricia树的快速多维分组分类算法PBT。该算法具有较好的灵活性和可扩展性,在存储空间、查找时间上也具有较强的优越性。

基于PATRICIA树的NetFlow数据蠕虫病毒分析

随着网络技术的不断发展,网络管理应用越来越趋于成熟。在目前较为流行的流量采集方法中,基于Net Flow的网络流量分析逐渐演变成为网络流量统计和安全分析的主要手段。采用PATRICIA树查询算法对Net Flow异常流量数据中的蠕虫病毒检测做了相关分析。

基于Patricia树的空间索引结构

针对空间索引响应近邻查询效率低的问题,基于二进制Morton码和Patricia树,提出一种一维空间索引结构。通过改良Patricia树结构及其相关算法提高索引结构的操作效率。基于Morton码特点,融合索引结构和Morton码,使得索引结构拥有高效响应近邻查询的能力,并同时提出基于MPT的近邻算法。将二维空间进行预定规则下的不同粒度的划分,把分块后的二维空间区域转换为一维编码,使MPT索引具备高效响应区域查询能力。分析区域查询误差出现的原因,并给出相应解决方案。实验结果表明,与B+树、Hash表、Trie树相比,该方法在查询速度上更具优势,基于MPT的近邻搜索比基于R-Tree近邻搜索效率更高。

一种改进的基于PATRICIA树的汉语自动分词词典机制

分词词典机制是影响自动分词的重要因素,而查找速度是衡量一个词典好坏的重要标准.文中分析比较了现有的几种典型的词典机制,并在此基础上提出了一种新的词典机制,即在PATRICIAtree的基础上加入Hash机制,从而在明显提高查找速度的同时,降低了构造和维护词典的复杂度.

基于改进区块链的智能制造安全模型

针对传统区块链智能制造安全模型存在的区块构建和数据查询速度慢、插入查询操作的时间复杂度高等难题,提出了基于改进区块链的智能制造安全模型。首先为了克服传统区块链耗电量大和吞吐量低的弊端,引入新型Merkle Patricia树(MPT)扩展区块链结构,以提供节点状态的快速查询;然后针对MPT不支持并发操作和高负载状态下性能较差的问题,设计无锁并发缓存Merkle Patricia树,支持无锁的并发数据操作,可以提升在多核系统下的效率;最后采用具体仿真实验分析了所提模型的性能。结果表明,改进区块链的智能制造安全模型可以有效降低插入查询操作的时间复杂度,大幅提升区块构建和数据查询的速度,相较于传统模型,获得了更优的整体性能。

一种无回溯的最长前缀匹配搜索算法

研究网络处理器中的搜索算法,提出一种基于Patricia树的无回溯搜索算法,并进行仿真和评估分析。该算法被用于中科院计算所的网络处理器的搜索引擎的设计中,该搜索引擎可以运行在155.9 MHz的XC2VP30 FPGA上,占用421个LUT,当频率为100 MHz时,每秒可以执行约7 000 000次搜索操作,实现了资源消耗和性能的折中。

基于区块链的对等网络信任模型

目前,在信任模型的信任评估过程中,评价数据的来源不统一,使得不同节点获取评价数据的能力不同,不同节点对数据的认可度也不同,从而导致计算结果精度不高且较为主观,难以作为参考。针对此问题,提出基于区块链的对等网络信任模型ChainTrust。首先,定义评价序列图,根据评估节点在网络中间接信任度的可靠程度来确定间接信任度的权重。同时,改进已有区块链结构,使用Merkle Patricia树和二叉Merkle树对评价数据进行存储,进一步提高评价数据的安全性,并给出对应的存储、读取算法。仿真与分析结果表明,ChainTrust能较好地抵御恶意攻击,有效降低共谋攻击对信任评估带来的影响,并能通过调整模型参数改变模型的敏感程度。因此,ChainTrust模型是有效的,且具有较高的灵活性和普适性。