MTree_Nix网络模拟路由策略的研究与优化

路由策略是影响网络模拟规模与性能的一个关键因素。MTree_Nix路由策略是目前网络模拟中综合性能较优的路由策略之一。分析了MTree_Nix路由策略在覆盖率计算以及路由信息预计算方面的缺陷,提出采用端到端的方式进行路由计算存储,并采用阈值与步数相结合的方法来稳定并提高最小生成树覆盖率。实验结果表明,改进后的MTree_Nix路由策略与改进之前相比,存储空间减少了约2%,路由预计算时间减少了约98%,模拟运行时间减少了约38%。

并行网络模拟中拓扑抽象算法的研究

并行网络模拟是研究网络的一个重要方法,由于有限的硬件资源的限制,无法完成大规模的网络模拟。提高模拟的抽象度是一种减少资源、提高模拟性能的好方法,它的基本思想是精简网络模拟模型。为了提高并行网络模拟的规模,本文提出一种简化拓扑算法,该算法抽象了拓扑中的所有主机和部分路由器,提高了并行网络模拟的性能。

基于僵尸网络的攻击验证模型研究

僵尸网络已经成为网络恐怖主义的一个重要工具,对全球网络构成严重威胁。为了加深对僵尸网络的理解,同时在真实环境中模拟或再现僵尸网络攻击过程,从而获取当前网络中的弊端与缺陷。本文构造了一个基于僵尸网络的大规模网络的攻击验证原型系统,以便研究关键节点抗攻击能力、指定网络漏洞探测、疫情发现及控制等互联网络关键技术问题。并通过实际实验与模拟软件仿真,分析了在可控僵尸网络控制下的节点扫描感染曲线与分布式拒绝服务攻击对路由器缓存的影响,证明由僵尸网络构建的大规模网络攻击验证模型具有很好的测试、探测、发现与控制功能。

基于文本挖掘的聚类算法研究

随着网络中数据信息的大量积累,如何从海量文本数据中有效提取所需要的信息成为当前文本挖掘的重要内容。本文主要研究K-means和K-medoids两种聚类算法在文本挖掘中的应用,并通过实验利用基于人工判定的指标对两类算法在聚类文档的准确率和召回率方面进行了性能比较。实验结果表明,与K-means算法相比,K-medoids算法无论在准确率还是召回率方面都要高出5个百分点以上,且后者在处理异常数据和噪声数据方面更为鲁棒。

基于回退的并行网络模拟拓扑划分算法

并行网络模拟的一个研究点是如何合理的对模拟任务进行划分,减少模拟所需要的时间,提高模拟的性能。当前并行网络模拟任务的划分一般采用基于图划分工具METIS来划分。鉴于METIS工具在并行模拟划分中的不足,本文通过分析影响并行网络模拟性能的因素,对METIS进行改进,提出了基于回退的优化划分算法。实验表明,回退算法通过对METIS的局部最优进行了改进,使得子网数减少了73.2%,边界路由器减少了28.8%,远程链路条数减少了30.8%,并行模拟的性能提高约14%。

基于PDNS的并行网络模拟脚本自动生成系统设计与实现

网络模拟已成为研究Internet的重要手段,如何提高模拟的效率成为研究重点。本文以并行网络模拟器PDNS为例进行研究,通过分析网络模拟的各个步骤、TCL脚本语法规范等提出了基于PDNS的并行网络模拟脚本自动生成系统。实验结果表明,基于PDNS的并行网络模拟脚本自动生成系统生成的脚本运行正确。

基于子网消减的并行网络模拟任务划分算法

并行网络模拟的一个研究点为任务划分,任务划分中普遍采用基于拓扑的划分。METIS是拓扑划分中的一个典型工具。本文通过分析METIS在拓扑划分中的不足,对拓扑划分算法进行改进:分析拓扑划分对并行模拟性能的影响因素,采用子网消减算法对原始划分算法进行优化。实验表明,改进后拓扑划分方法使路由表的规模减小约16%,并行模拟的性能提高约13%。

基于聚合系数的拓扑抽象算法

针对大规模网络模拟资源消耗较高的问题,提出一种基于聚合系数的拓扑抽象算法。根据最短路径对网络拓扑中所有节点赋予权值,结合聚合系数定义权值阈值,并进行树形抽象和权值估算抽象。树形抽象将孩子节点抽象至根节点,权值估算抽象对低于权值阈值的节点进行抽象。实验结果表明,在最短路径不发生改变的情况下,该算法可抽象70%以上的节点。