摘要：基于深包检测技术的流量分类方法可以达到95%以上的识别率和准确率.然而,由于计算复杂性高、存储消耗大等原因,主流软件方法只能提供百兆(线速率)处理能力,而且不能处理大量流并发的情况.文中提出一个基于深包检测技术的芯片级流量分类架构RocketTC,通过对应用层协议特征、匹配引擎和流管理策略进行优化,使其支持万兆级数据吞吐率.RocketTC具有两个核心模块:基于FPGA的流管理器和动态可重构的分类引擎阵列,前者实现万兆吞吐率下的流表管理,后者快速检测流量特征并支持动态协议特征更新特性.文中提出的分类方法使用轻量级DPI方法,通过缩小检测范围和特征长度进一步减少计算复杂度和存储消耗.我们使用Xilinx Virtex-5FPGA对上述设计进行实现与在线流量测试,结果表明RocketTC可以对92种网络协议进行识别,准确率达到97%,而且稳定提供20Gbps线速处理能力.

摘要：网络基础设施中路由器的电量消耗随着网络规模的不断发展已经不容忽视,节能路由器的研制与使用是绿色通信网络发展的重要步骤之一。在分析网络流量的特点和证明细粒度调频有巨大节能潜力的基础上,设计了可动态调整频率的节能路由器系统架构,重点提出两类路由器的自动调频策略:微周期调频和阈值调频,深入分析了四种具体调频方法。结合不同的流量数据,通过实验评估了所提方法在各种网络中的节能效果,对接入网络的真实流量的实验结果显示,采用动态调频方法,理论上最大节能可达到40%左右,为节能路由器的设计与应用提供了参考依据。

摘要：在线开放课程是信息技术与教育结合的一种重要形式,对高校课程教学改革及内涵式发展起到了重要的推动作用。本文分析了在线开放课程的互联网属性及其对大学教学的重要影响,阐述了对大学课程从三维到四维变化的新认识,指出了在线开放课程“时空延展、质量继承”的内涵特点,构建了新阶段大学课程的四维模型。进一步提出了以在线开放课程为引领的大学课程改革新模式及操作路径。最后,结合程序设计课程全国范围教学改革实践探讨了该模式的推动力和实施效果,为大学课程系统性教学改革提供参考。

摘要：针对多正则表达式匹配已经成为制约网络安全系统性能瓶颈的问题,提出一种硬件四级流水线的多正则表达式匹配结构。该结构对多条正则表达式统一处理,将正则表达式切割成字符串和循环控制,采用字符串匹配结构处理字符串,并设计专用硬件电路处理循环限制。实验表明,该硬件结构在Virtex2和Virtex4 FPGA上分别可以达到1.9和2.1Gb/s的匹配性能,与国外相关研究成果相比,消耗更少的存储空间,并支持更多的正则表达式。

摘要：在神经网络性能测试新方法的研究中,关于最优脑外科过程拥有较高的权值修剪准确率和节点压缩率的问题,但其训练和泛化优化的异步影响了算法的实际应用。把剪枝条件以约束项的形式纳入神经网络的训练目标函数中,借鉴信赖域的思路和正则化方法,设计了含约束项的最优脑外科过程。经验证,过程在理论上是收敛的。通过雷文博格-马括特(Leven-berg-Marquardt)方法实现了该过程,典型函数仿真实验验证了过程不仅提高了神经网络的泛化性能,实现了网络训练与最优脑外科剪枝的并行,也说明了信赖域的方法与雷文博格-马括特方法在理论上的一致性。

摘要：在万物互联的时代,数据量与计算需求飞速增长,促使应用部署方式由云计算模式向边缘计算模式演进,以解决带宽消耗严重和响应时延过高等问题。为推进面向边缘网络的任务卸载,需要解决应用服务提供商(ASP)与边缘计算提供商(ECP)之间的双向选择问题。针对这一问题,提出一种面向边缘计算的组合拍卖式任务卸载机制。首先建立系统模型,并对模型落地的关键问题进行说明,然后分析ECP的投标决策过程,证明选择最大化资源利用率的任务组合是NP完全问题,进而提出一种启发式任务选择算法。在此基础上,设计两种拍卖算法,单胜者拍卖和多胜者拍卖,分别适用于可信度优先和效率优先的场景。实验结果表明,相较于单项拍卖机制,所提出的方案提高ECP资源利用率达13%,同时增加ASP收益达37%。

摘要：低轨卫星具有覆盖范围广、离地面近等优势,随着在轨处理能力的不断增强,未来将成为地面网络的重要补充。然而,随着用户对网络服务实时性的需求日益增长,如何在资源有限的条件下,基于低轨卫星为用户提供计算密集型服务,已成为一个急需解决的问题。尤其是在低轨卫星高速移动、星间链路动态切换的情况下,如何保证空间计算能力能持续稳定地驻留在用户区域并提供稳定可靠的服务,无疑是一项巨大的挑战。为了解决上述问题,提出一种动态任务分解聚合的分布式计算策略,通过卫星分布式计算解决单星算力不足的问题。在进行任务分解与调度时,充分考虑卫星网络的资源占用情况以及子任务之间的关联关系,对任务进行灵活的分解聚合。此外,为将低轨卫星算力驻留在用户区域,解决低轨卫星服务周期短的问题,研究并设计了一种长时保障机制。根据实时卫星网络拓扑及任务分解调度图,结合任务间的关联关系进行迁移决策,对卫星迁移过程进行模块化设计,根据实时网络状况调整迁移过程中的数据压缩率以及服务切换方式,降低迁移过程中服务的中断时间。仿真实验结果表明,提出的策略可保障长时分布式计算,能提供服务的平均时长延长了110%,用户满意度提高了约20%,迁移开销以及任务间的传输开销均降低了约15%。

摘要：面向计算思维的教学改革需要理解计算思维的时代性,即计算思维是基于计算机技术的科学思维,教学改革要符合并适应计算机技术的发展阶段。Python语言是目前最接近自然语言的通用编程语言,近年来在美国大学广受欢迎,并取得了良好的教学效果。面向非计算机专业本科生开展Python语言教学是程序设计课程发展的重要历史契机,有助于进一步释放师生活力和创新热情,全面提升教学质量,使学生有机会掌握一门终身受用的程序设计语言。

摘要：传统深包检测技术需要检测网络包的完整有效载荷,从而给用户隐私安全带来隐患。隐私敏感的深包检测技术在实现较高协议识别率情况下能够有效保护用户隐私。对深包检测技术中涉及的用户隐私进行了研究,根据有效载荷深度对隐私级别进行了划分。设计了根据隐私级别对网络包有效载荷进行截断预处理的方法。针对12种常用协议,使用隐私敏感的深包检测技术进行协议识别,结果表明,隐私敏感的深包检测技术可以获得80%以上的准确率,并严格地限制了用户隐私的泄露。

摘要：多模式匹配是基于内容检测的网络安全系统的重要功能，同时，它在很多领域具有广泛的应用．实际应用中，高速且性能稳定的大规模模式匹配方法需求迫切，尤其是能够在线实时处理网络包的匹配体系结构．介绍了一种存储有效的高速大规模模式匹配算法及相关体系结构．研究从算法所基于的理论入手，提出了缓存状态机模型，并结合状态机中转换规则分类，提出了交叉转换规则动态生成的匹配算法ACC（***）．该算法通过动态生成转换规则降低了生成状态机的规模，适用于大规模模式集．进一步提出了基于该算法的体系结构设计．采用网络安全系统中真实模式集进行的实验结果表明，该算法相比其他状态机类模式匹配算法，可以进一步减少80％-95％的状态机规模，存储空间降低40．7％，存储效率提高近2倍’算法单硬件结构实现可以达到11Gbps的匹配速度．