基于多层Sketch的SDN网络流量测量技术研究

针对大流检测、突变流检测和基数估计等的网络流量测量对保障网络安全具有重要意义.但当前相关研究存在实时性不足、测量精度不高等问题.针对上述问题,设计了一种基于多层Sketch(multiple layer sketch, ML Sketch)的网络流量测量模型.首先,该模型采用自主设计的ML Sketch结构,使用分类存储结构提高了流量测量的精度.其次,在SDN(software defined network)环境下利用流量实时回放技术,模拟了流量的动态发生场景.最后,在SDN控制平面实现了对大流、突变流和基数估计类流量的实时动态检测.在UNSW-NB15上的实验结果表明,与传统Sketch结构相比,所设计的ML Sketch结构在F1_Score指标上最高提高4.81%,相关误差最高降低81.12%,验证了该模型的有效性.

基于软件定义安全的配电物联网分组转发异常检测

针对配电物联网“云、管、边、端”架构中云平台与边缘设备远程通信中存在的恶意的分组注入、篡改、丢弃与劫持攻击,提出基于软件定义安全的配电物联网分组转发异常检测机制,克服了传统网络通过插入随路径长度以线性尺度增加密码标签的方式实现分组转发检测引入的计算与带宽开销大的缺点。机制结合软件定义架构,通过地址跳变将网络流运行时间分割为随机的时隙,网络节点基于跳变的地址信息转发分组,流边缘入口与出口交换机采样该时隙内的分组并生成流量梗概,控制器基于流量梗概检测分组转发异常;最后,构建仿真网络实现了所提机制,分析与实验表明该开销小于同类机制,引入了不超过11%的转发延迟与低于10%的吞吐率损失,可有效检测物联网云边远程通信分组转发异常。

分布式网络中连续时间周期的全局top-K频繁流测量

在分布式网络中,测量top-K频繁流对资源分配、安全监控等应用至关重要。现有的top-K频繁流测量工作存在不适用于测量分布式网络流量或只考虑单时间周期等局限。为此,提出了分布式网络中连续时间周期的全局top-K频繁流测量方案,在分布节点中布置了紧凑的概率数据结构来记录网络流信息,每个时间周期结束后分布节点向中心节点发送必要信息,中心节点汇聚得到从测量开始至当前时间周期的全局top-K频繁流。考虑到每条流可能出现在一个或多个测量节点,使用了不同的方法来减少传输开销。对于每条流只会出现在单一节点的情况,采用传输分段最小值的方法来获得阈值,实验结果表明这种方法减少了全量传输超过50%的传输开销。对于每条流会出现在多个节点的情况,提出了多阶段无误差处理方法和单阶段快速处理方法,分别应对不能容忍误差的场景和实际高速网络流量,相比每个时间周期都使用已有单周期方法,传输开销的实验表现降低了两个数量级。最后还提出了一种利用历史平均增值信息降低通信延迟的方法,实验结果表明该方法有效降低了限制信息的平均相对误差。

寒冷地区城市道路交叉口条件与交通事故关系

对地处寒冷地区的哈尔滨市近5年发生在交叉口的1000多起交通事故现场图进行了分析,将事故发生地点与道路交通务件相结合,建立了寒冷地区城市道路交叉口条件与交通事故的关系,提出了城市道路交叉口的交通安全评价方法.根据城市道路交叉口处的道路、交通条件及交通事故情况,利用综合影响系数法,建立交通事故的综合影响系数λ,通过初步验证,该方法是可信的,具有反映交叉口交通安全水平的功能,可用来预测某交叉口事故的未来值.研究成果可为城市道路交叉口的规划、设计、管理提供定量依据.

道路交通事故现场图智能绘制技术实战化应用研究

道路交通事故现场图作为处理交通事故的重要证据,其绘制工作是道路交通事故现场勘查重要环节之一。上海现行的绘图方式是由交通民警或一线综合执法民警将现场勘查的结果徒手绘制在坐标纸上予以记录。传统的工作方式一方面存在制图不规范、绘图时间较长、后续处理繁琐等问题,另一方面在绘制过程中获取的数据无法及时交互至目前正在建设中的上海公安道路交通管理IDPS系统中的二级系统"上海市道路交通事故分析预警系统",这都与上海国际化大都市的交通管理水平极不相称。因此通过科技提升绘制质量,提升民警工作效率,势必成为当下迫切需要研究的课题。

面向SDN网络的分布式轻量级大流检测算法

在SDN (software-defined networks)网络中检测大流对负载均衡、异常检测、流量工程等网络应用的实施及网络服务质量的提升至关重要. SDN网络通常使用流表统计流量数据,但由于存储流表的三态内容寻址寄存器(ternary content addressable memory, TCAM)资源有限,仅凭流表无法从海量网络数据中识别出所有大流,需要使用紧凑数据结构作为额外的测量模块来辅助检测.现有的研究多考虑将测量模块部署在单台或边缘交换机上,但交换机中的高速存储资源和计算资源极度紧缺,处于高流量链路上的交换机会因执行测量任务承受过高的负载,甚至影响交换机核心功能的执行.为此,本文提出了一种面向SDN网络的分布式轻量级大流检测方案.该方案将网络流量测量任务分摊至全网交换机,进而实现测量负载的均衡,并结合所设计的轻量级测量模块,有效降低了每台交换机执行测量任务所需的计算和存储开销.实验结果证明该方案较已有最新研究成果具有更高的测量精度及更低的计算和存储开销.