MPLS的基于最小干涉的负载均衡算法研究

当MPLS网络中的业务流请求存在时间上的先后顺序时,选择一个高效的路由算法使得已存在的业务流的LSP对后续业务流的LSP路由影响最小变得很重要。在分析了常用的几种QoS保障的算法基础上,提出了一种基于最小干涉的负载均衡算法。该算法解决了MPLS网络中所有“入口/出口对”之间的业务流相互干扰的问题,为后续业务流路由预留了必要的“关键链路”。

基于最大信息熵模型的异常流量分类方法

最大信息熵原理已被成功地应用于各种自然语言处理领域,如机器翻译、语音识别和文本自动分类等,提出了将其应用于互联网异常流量的分类。由于最大信息熵模型利用二值特征函数来表达和处理符号特征,而KDD99数据集中存在多种连续型特征,因此采用基于信息熵的离散化方法对数据集进行预处理,并利用CFS算法选择合适的特征子集,形成训练数据集合。最后利用BLVM算法进行参数估计,得到满足最大熵约束的指数形式的概率模型。通过实验,比较了最大信息熵模型和Naive Bayes、Bayes Net、SVM与C4.5决策树方法之间的精度、召回率、F-Measure,发现最大信息熵模型具有良好的综合性能,尤其在训练数据集样本数量有限的情况下仍然能保持较高的分类精度,在实际应用中具有广阔的前景。