摘要：软件性能需求作为软件质量需求的重要组成部分,已受到人们极大的重视.而只在软件开发周期后期才重点关注软件性能需求的传统软件开发方法,将给开发者带来高风险和高成本等后果.如果能在软件开发周期的早期对软件系统性能进行预测,可以提前发现软件系统架构存在的性能瓶颈,并找出可能的优化方案,对各种设计方案进行比较以得出最优的软件系统架构.研究了一种基于模型的UML软件架构性能预测方法:该方法选取软件架构设计中的UML用例图、活动图和构件图,并引入构造型和标记值,将它们扩展为UML SPT模型;进而,通过转换算法将UML SPT模型转换为排队网络模型,该算法可处理同时包含分支节点和汇合节点的UML模型活动图;最后,利用频域分析理论求解排队网络模型,以得出性能参数及性能瓶颈.同时介绍了UML软件架构性能自动化工具的设计方案,并给出了软件架构性能预测实例.

摘要：软件定义网络(SDN,software defined network)作为一种新兴的网络架构,其安全问题一直是SDN领域研究的热点,如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务(DDoS,distributed denial of service)攻击等。针对SDN安全中的外部DDoS攻击问题进行研究,提出了一种基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时,输入特征除了从数据平面提取的21个不同类型的字段外,同时设计了能够区分流类型的5个额外流表特征。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习方法,同时,该方法还可以缩短分类检测的处理时间。将该检测模型部署于控制器中,利用检测结果产生新的安全策略,下发到Open Flow交换机中,以实现对特定DDoS攻击的防御。

摘要：为了满足迅速增长的各类计算机应用与网络业务需求,SDN已经开始渐渐普及并商用。而大部分高校计算机网络实验室并不支持SDN相关实验,计算机及网络相关专业的学生无法掌握SDN下的计算机应用开发与研究。从SDN及其实验室建设的意义出发,利用可作为OpenFlow交换机的Open vSwitch软件,提出一种支持SDN的计算机网络实验室的低成本设计方案。介绍在该实验室下进行SDN中虚拟交换机的对比实验与SDN中控制与转发分离实验的两个实例。

摘要：随着工业控制和信息网络的快速融合发展,基于以太网的时间敏感网络受到了广泛关注。时间敏感网络采用时间触发通信调度来保证数据传输的确定性。然而,现有调度算法难以快速计算大规模周期性流量的调度表。因此,设计了基于带权重的最早截止时间-最大传输时间优先的启发式调度算法,通过灵活适配流量排序权重以及回溯增强等方法,可以在较短时间内解决工业自动化场景中大规模流量的调度问题。实验结果表明,相比经典整数线性规划方法,带权重的最早截止时间-最大传输时间优先的启发式调度算法能更快地计算出大规模周期性流量调度表的较优解。