大规模网络

摘要： 传统的网络能控性是在给定输入下通过能控性判据来判断该网络是否可控,或是寻找使有向网络达到可控时的最少驱动节点集。为了研究网络达到可控时的链路长度,对于一个没有给定输入的有向网络,本文通过对节点度的研究和删除边等操作将有向网络分解成多条控制链,将控制链的根节点作为整个网络的驱动节点集。同时引入能控性指数的概念,对控制链长度进行研究。最后基于节点的度提出了一个算法将有向网络分解成独立可控的控制链,得出网络的驱动节点集和结构能控性指数,通过对大规模随机网络和真实网络的仿真,验证了算法的有效性。

摘要： 在专网网络架构复杂化、网络攻击手段多样化的新安全形势下,需全面提高专网安全管理、运维和防护水平,不断加强主动安全监测能力,实时洞察全网安全态势,提升网络安全的纵深防御能力,以保障专网安全运行。广州天懋信息系统股份有限公司自主研发的天懋专网安全雷达系统基于用户实体行为分析(UEBA)技术、大规模网络多源数据感知技术和大数据多维特征融合计算技术等,精准测绘专网空间结构,动态描绘网络资产画像,主动感知和研判全网安全态势,提供智能数据取证,为专网安全管理工作提供全面可靠的专网安全数据支撑。

摘要： 随着无线充电技术的日趋成熟,特别是磁共振无线充电技术的发展,利用移动充电车和无线充电技术给无线传感器补充能量,以保证无线传感器网络持续运转,成为新的研究热点。为此,主要介绍在大规模的无线传感器网络中,如何调度多个充电车给网络中的待充电传感器补充能量。为了均衡多个充电车的充电任务,缩小整个充电任务的完成时间,提出了充电总耗时最短问题,希望能为多个充电车找到各自的充电路径,使得多个充电车中耗时最长的任务完成时间最短。因为充电总耗时最短问题是一个NP难问题,难以在多项式时间内找到最优解,所以针对该问题提出了一个近似比为5的近似算法。最后用模拟实验证明了算法的性能,实验表明该算法的实际近似比不足2。

摘要： 近日,全球网络通信领域会议ACM SIGCOMM’2022公布了录用论文,同济大学电子与信息工程学院SNLAB实验室撰写的《Flash:针对大规模网络快速、一致的数据平面验证系统》(Flash:Fast,Consistent Data Plane Verification for Large-Scale Network Settings)论文被录用。论文针对大规模网络中可能出现的数据平面更新风暴和长尾更新,引入了一种称为快速逆模型变换(Fast IMT)的新方法,可以将大量数据平面更新快速转换为验证模型。Flash还引入了一致、高效的错误提前检测机制(CE2D),避免了长尾更新导致的错误发现迟滞。实验表明,在美国Facebook公司实际大规模网络下,Flash的验证效率相比现有最新研究提升了近4个数量级。

摘要： 为了提高在大规模网络中发现社区的效率,提出一种基于流式分析的大规模网络重叠社区发现算法(Streaming-based Overlapping Community Detection algorithm,SOCD).算法对网络中的边进行流式处理,每次只处理一条边且每条边仅被处理一次.根据节点的度、节点对社区的贡献度以及节点移动前后社区间连边数量的变化等信息对节点进行划分.在人工合成网络和真实大规模网络上的一系列实验表明,SOCD算法在时间消耗和内存占用上具有较大的优势,比传统方法快10倍以上,且具有较强的鲁棒性,能够在线性时间和空间复杂度下高效、准确地挖掘网络中的重叠社区结构.

摘要： 本文提出了一种基于平均场多智能体强化学习(MARL)的带宽协商方案MF-BWN,以解决在大规模异构无线局域网中的频谱资源管理问题.海量异构的无线设备接入频谱会导致严重的管理开销和资源浪费,这将对稀缺频谱的有效利用产生负面影响.首先,本文构建了一个大规模、异构化、分布式的带宽协商机制.然后,提出了基于平均场MARL的协商策略学习算法,其允许设备通过分布式学习来优化本地协商策略.仿真结果验证了方案在资源利用率和分配公平性方面的有效性,其综合性能优于多个基准方案.

摘要： 当今社会处于大数据时代,现实中的网络数据越来越多,其结构复杂、规模庞大,有效分析其结构对了解、应用其提供的信息具有重要作用.基于混合模型的网络结构发现算法可挖掘网络中的多类型聚类结构,但不能有效处理大规模网络.基于GraphX图计算模型,提出基于Spark的大规模网络的结构发现算法LNSES,从存储空间和运行时间两方面提升算法效率.为减少网络结构发现算法存储大规模网络邻接矩阵内存耗费量,LNSES算法将边、节点及节点静态属性值进行分布式存储,边分区记录节点连边,可作为索引进行节点间参数传递.为提高网络结构发现算法效率,边分区和节点分区进行拉链操作产生索引结构;更新参数时,节点根据索引找到边分区上对应的边,并行实现节点参数更新.在真实和人工大规模网络数据集上的实验结果表明:LNSES在运行时间和网络结构识别准确度方面都要优于同类网络结构发现算法,可以对大规模网络中的结构进行挖掘分析.

摘要： 恶意软件往往能够逃避传统使用黑名单标记或关注终端恶意代码检测的方法。本文提出一种在大规模网络中检测恶意软件分布的方法,聚焦于恶意软件基础设施之间的网络关系,在大规模网络中区分正常和恶意流量,用以发现传统检测方法无法检测到的恶意软件。恶意软件作为互联网中最严重的网络安全威胁之一,受害主机一旦感染恶意软件,便可能被发送垃圾邮件、进行拒绝服务攻击以及窃取敏感数据。

摘要： 为实现大规模分布式网络设备和终端安全策略的统筹规划,解决网络安全和终端准入智能联动的难题,提高深度巡检效率,结合公司规章,实现技术管理闭环,国网四川省电力公司在终端安全准入、网络流量监控、用户行为审计、系统分级部署以及深度智能巡检等关键技术基础上开展实践及创新,研制具有自主知识产权、达到国际同类产品先进水平、能够支撑智能电网大规模网络及终端一体化的管控平台.

摘要： 该文针对大规模网络的安全问题提出了采用分布式跨层检测的思想,并设计了一种大型网络安全事件监控系统的结构,深入讨论了系统实现的关键技术,并展示了系统运行效果。

摘要： 网络实验环境对于协议和应用的开发具有十分重要的意义,大规模网络拓扑生成技术是构建网络实验环境的关键技术。本文提出了一种新的大规模网络拓扑生成框架LSNTGF,该框架包含自治域级、路由器级和端系统级三个层次,并为其中各层提供了可选的带宽分配机制和lP地址生成策略,使得生成的网络拓扑结构信息更为完整和准确。同时,为方便使用,该生成框架还提供了从参数配置到拓扑结构显示全过程的可视化支持。最后,给出了实现效果并通过实验验证了框架的有效性。

摘要： 大规模网络是一个开放的复杂巨系统,本文针对其风险评估中因风险要素的巨量处理和分析周期过长而导致不可操作性、非实时性和结果的非有效性等问题,提出了面向等级保护的大规模网络动态风险评估的模型,风险要素的自动识别、量化方法以及风险要素指标的动态维护机制.有效解决了等级保护定级可操作性以及大规模网络风险评估面临的问题。

摘要： 大规模网络异常发现要求检测算法能够在无保留状态或者少保留状态下对G比特级的海量网络业务量数据进行实时在线的分析。针对大规模网络异常发现的特点和要求，本文提出了一种基于数据流的大规模网络异常发现的方法，主要包括以下创新点：1.设计了一种面向异常发现的网络流量概要数据结构和突发高频事件检测算法;2.提出了一种基于安全监测策略定制的预查询方法来进行多数据流的关联监测并且对数据流查询进行了优化;3.通过分析真实网络流量进行了数据约减，使得监测部分特殊类型的数据流就能最大程度的获得整体网络业务量的变化特征提高了异常发现的效率。文章最后通过真实网络环境下的实验和性能评价验证了数据流方法的有效性。

摘要： 为平衡大规模网络骨干网上TCP流量模拟的准确性和复杂度，提出模拟接入网出口处的TCP聚集流量，而不从单台主机或会话的层面进行流量模拟。从网络流量的自相似性出发，提出基于应用层和网络层自相似的TCP聚集流量模型：在应用层通过聚集多个服从Pareto分布的ON/OFF源模拟生成自相似流量，在网络层根据TCP协议机制实现对应用层聚集流量的传输控制。模拟结果显示，在流量负载比例、流量自相似性以及骨干节点丟包率等方面，模拟结果与采集自某互联网交换中心的实际数据吻合良好，表明了该模型的有效性。

摘要： 高性能计算的迅猛发展对互连网络在性能、规模和成本等方面提出了严峻挑战,特别是未来E级系统的超大规模互连网络设计面临通信能力和能耗效率间的设计权衡.同时,受单芯片引脚数目和功耗限制,面向超高带宽需求,实现高基数路由器面临巨大挑战.因此,从全系统网络和路由器芯片设计两个层次,都亟需开展基于低基数路由器构建大规模网络的研究.通信局部性是高性能应用所普遍具有的特征,对于系统的性能有重要影响,针对这种局部通信特征本文提出了一种层次化直接网络体系结构,以低基数路由器构建大规模网络,实现应用通信模式与网络结构的匹配,达到性能、扩展性和成本三者的均衡,达到应用和结构的协同设计.基于拓扑的层次结构提出了两种最短路径路由算法并与Mesh,Torus,Dragonfly和PERCS等拓扑进行了比较.仿真结果显示在115K节点规模,局部性应用流量吞吐率可达75％,网络成本仅为Dragonfly拓扑的66.7％,说明层次化拓扑具有良好的可扩展性能和性价比.

摘要： 数据中心网络是由云计算条件下催生出的产业界的实际需求所推动的新的研究热点。它具有十分广阔的研究前景，对信息技术的发展具有重大意义。本文归纳了最近提出的数据中心网络中的主要研究成果，对构造大规模网络的方法进行了归纳，同时分别分析了以服务器为中心的数据中心网络与以交换机为中心的数据中心网络，以及目前十分热门的基于集装箱的数据中心网络的构造方法。

摘要： 随着大型专用信息网络的应用,网络中信息数量急剧膨胀,这也给信息内容的搜索与监测带来挑战.针对这种情况提出了一种基于多Agent的分布式并行信息搜索策略,引入了节点搜索度和节点搜索回报等概念,从而达到协调多个Agent并行工作,以最短的时间和最小的资源占用完成对众多信息节点和海量信息的搜索任务,同时也可以实现对部分信息节点的监控.最后给出了这种多Agent系统的结构模式以及相应搜索策略的描述和实现算法。

摘要： 随着大型专用信息网络的应用,网络中信息数量急剧膨胀,这也给信息内容的搜索与监测带来挑战.针对这种情况提出了一种基于多Agent的分布式并行信息搜索策略,引入了节点搜索度和节点搜索回报等概念,从而达到协调多个Agent并行工作,以最短的时间和最小的资源占用完成对众多信息节点和海量信息的搜索任务,同时也可以实现对部分信息节点的监控.最后给出了这种多Agent系统的结构模式以及相应搜索策略的描述和实现算法。

摘要： 本发明提出了一种基于贝叶斯网络的大规模桥梁网络评估方法，运用ORDER‑II和Dijkstra算法与易损性思想，利用网络中桥梁的技术状况评定等级以及城市间距离信息，实现了大规模桥梁网络整体可靠度评估以及关键路段桥梁识别。将求解大规模桥梁网络可靠度的NP‑hard问题转化为在要求精确度下求解桥梁最可能的失效组合与网络连通状态问题。本通过对包含1772座桥梁的某国道桥梁网络的评估，证明了本发明所提出的方法与易损性指标能够对大规模桥梁网络整体可靠度进行评估，并能有效辨识出各路段桥梁相对重要性。本发明能够直接高效的对大型桥梁网络进行评估。

摘要： 一种基于网络分解的大规模桥梁网络连通概率评估方法，涉及一种桥梁网络评估方法。应用多级k路划分算法，递归的划分桥梁网络为多个串联的子网；定义子网的相邻组件和局部网络并分别构建邻接矩阵，将子网状态分为子网连通、子网不连通但网络整体可能连通、子网不连通且网络整体不连通三种状态，计算各状态概率，同时在计算时删除子网不连通且网络整体不连通状态；依据子网终端节点连接情况，将属于子网不连通但网络整体可能连通状态的最小项进一步划分为多个类别，子网中所有终端节点之间彼此连通；将各子网的终端节点和子网间的连边进一步简化为简化网络，对简化网络整体连通的情况求和即得桥梁网络连通概率。

摘要： 本发明公开了一种面向大规模MIMO网络的网络优化方法及其基站。其中，基站根据预设的小区内各用户的用户最小SINR门限，使小区在特定时刻的瞬时频谱效率接近或达到最大值。本发明通过配置新增的最小用户SINR门限参数，利用凹函数特性简单有效地控制每个小区的平均频谱效率和边缘频谱效率，从而达到网络容量和覆盖均衡调节的目的。

摘要： 本发明公开了一种大规模确定性网络中基于网络边缘流量整形调度方法，其中，该方法包括：根据业务流信息拓展特征，采用预路由方式，在最短路径集合中的局部最优路径作为规划路由，以链路负载均衡；以及，基于规划路由，设计网络边缘流量整形的接入业务流控制方式，输出边缘接入业务流时隙偏移量；基于规划路由和边缘接入业务流时隙偏移量，根据边缘网络流量整形机制，设计基于边缘流量整形的确定性调度方式，实现广域网中的确定性服务。本发明通过一种基于网络边缘流量整形的调度方法进行业务流接入时隙偏移量的控制，以及采用链路负载均衡权衡的预路由方式，联合实现了大规模确定性网络有界端到端时延与零丢包传输。

摘要： 一种基于网络分解的大规模桥梁网络连通概率评估方法，涉及一种桥梁网络评估方法。应用多级k路划分算法，递归的划分桥梁网络为多个串联的子网；定义子网的相邻组件和局部网络并分别构建邻接矩阵，将子网状态分为子网连通、子网不连通但网络整体可能连通、子网不连通且网络整体不连通三种状态，计算各状态概率，同时在计算时删除子网不连通且网络整体不连通状态；依据子网终端节点连接情况，将属于子网不连通但网络整体可能连通状态的最小项进一步划分为多个类别，子网中所有终端节点之间彼此连通；将各子网的终端节点和子网间的连边进一步简化为简化网络，对简化网络整体连通的情况求和即得桥梁网络连通概率。

摘要： 本发明公开了一种网络靶场大规模网络环境的网络设备配置系统与方法，包括虚拟机管理、网络设备管理、指令分解与合并以及指令执行模块。指令执行模块在配置前获取网络设备的配置镜像并初始化连接池和指令执行线程池，网络设备管理模块判断虚拟机管理模块的配置请求是否合法，构建执行指令序列并将指令执行的效果直接反映到网络设备配置镜像中；指令分解与合并模块将指令分解到对应的指令执行队列中并建立依赖关联；最后由指令执行模块并行执行指令执行线程池，完成环境构建。本发明采用指令依赖检测并发执行方式极大提高了配置指令执行效率，通过网络设备配置镜像避免了重复的网络设备配置信息查询，实现了网络靶场大规模网络环境的高效构建。

摘要： 本发明提供一种大规模网络安全事件的规模预测知识的训练方法，包括：将作为训练数据的历史数据分段，从分段所得到的多个子段中提取与预测有关的数据特征，将这些数据特征分别离散化为特征事件，形成特征事件序列；从所述训练数据的特征事件序列中挖掘频繁情节，得到用于预测的频繁情节集合。本发明还提gon一种大规模网络安全事件的规模预测方法，包括：形成近期数据的特征事件序列；从频繁情节集合的频繁情节中提取前缀事件，然后将这些前缀事件与所述近期数据的特征事件序列进行匹配，在匹配成功的前提下由频繁情节中的后缀事件得到预测值。本发明的预测方法较现有方法相比预测准确率更高，错误率更小。

摘要： 本发明公开了一种网络靶场大规模网络环境的网络设备配置系统与方法，包括虚拟机管理、网络设备管理、指令分解与合并以及指令执行模块。指令执行模块在配置前获取网络设备的配置镜像并初始化连接池和指令执行线程池，网络设备管理模块判断虚拟机管理模块的配置请求是否合法，构建执行指令序列并将指令执行的效果直接反映到网络设备配置镜像中；指令分解与合并模块将指令分解到对应的指令执行队列中并建立依赖关联；最后由指令执行模块并行执行指令执行线程池，完成环境构建。本发明采用指令依赖检测并发执行方式极大提高了配置指令执行效率，通过网络设备配置镜像避免了重复的网络设备配置信息查询，实现了网络靶场大规模网络环境的高效构建。

摘要： 本申请公开了一种适用于大规模网络的无线网络路由方法及存储介质。该方法包括：根据网络中各个节点的监督能力选取监督节点，生成由非监督节点到监督节点的监督链路；非监督节点通过监督链路向监督节点发送链路状态信息，监督节点根据链路状态信息形成网络拓扑结构信息表；监督节点进行监督链路维护和网络拓扑结构信息表维护；响应于非监督节点的路由请求信息，监督节点基于维护的网络拓扑结构信息表通过监督链路向非监督节点发送路由查询信息。本发明可以减少路由构建和维护过程中的路由控制信息的分发，减少网络开销，适用于大规模网络。

摘要： 本发明公开的属于供应链网络技术领域，具体为一种基于供应链网络的多级的大规模网络系统，包括建模单元、处理单元与数据输出单元，所述建模单元包括客户信息获取模块、分销中心信息获取模块、运输成本获取模块、工厂与供应商信息获取模块与物流信息获取模块，所述处理单元包括数据优化模块与引擎运算模块，所述引擎运算模块包括分枝定价算法、切平面算法、近似算法中的一种或多种，所述建模单元根据运输成本获取模块、工厂与供应商信息获取模块在混合整数规划、分段线性函数基础上开发了两个模型，两个模型分别为碳排放税模型和碳交易模型，实现了碳排放量、碳排放成本率和有保证的服务时间在实际供应链中影响中最优安全库存配置。