摘要：随着网络规模的持续发展,传统的分布式网络已经不能满足网络配置和管理的要求,软件定义网络作为一种全新的网络架构给网络安全研究提供了新的方向。该架构将数据转发层和控制层相分离,并且在控制层之上开放了应用程序编程接口。在深入分析软件定义网络的系统原理和架构设计的基础上,提出了基于OpenDaylight平台的软件定义网络防火墙的实现方案FireClient,并借助软件项目管理和依赖分析工具Maven和数据建模语言Yang,开发了上层应用调用模块。FireClient允许用户灵活修改策略,其在不同场景中的实际测试结果表明,使用基于软件定义网络的防火墙可以更为灵活的布置策略和快速实施。相比传统网络的配置和部署,软件定义网络使得第三方的快速应用开发成为可能,从而极大地推动了网络新业务的部署和拓展。

摘要：在大数据时代,云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展不仅使得机器学习和深度人工智能有了更为广阔的应用空间,也激发了人工智能框架的快速迭代和部署。TensorFlow是Google发布的开放源代码的深度学习平台,已经在工业界有了广泛的应用。文中从TensorFlow平台的设计理念出发,分析了平台的框架和基本结构,对每个模块的功能和应用做了详尽阐述。在此基础上,通过建立一个多层深度学习神经网络,分析了输入层、隐藏层、输出层及激励函数的构建方法。最后在对TensorFlow实例运行和调试的基础上,演示了通过TensorBoard跟踪程序运行状态和参数调制的方法,给出了一维数据和多维数据的可视化结果。研究表明,相比较其他学术界的人工智能平台,TensorFlow有着更好的生态系统,支持更多的硬件架构,具备了一定的实用基础。

摘要：传感网络数据经旋转门压缩后是零散分布的,压缩后的数据直接在云中存储,将导致其难以统一管理和查询,集群为了负载均衡会频繁移动数据。MongoDB数据库是一种新型的非关系数据库,其存储结构灵活,查询效率高,适合传感数据的存储和管理。通过研究MongoDB的存储特点和空间分配机制,利用云平台的计算能力,设计针对传感数据的压缩和高效存储方案。先将传感器压缩后的传感数据在云中使用最小二乘法拟合进行解压缩处理,得到时间粒度上的完整数据集,设计一种针对时域性传感数据的通用存储格式,将数据集存储到高性能的NoSQL数据库MongoDB中。实验结果表明,该方案可以更好地恢复有损压缩后的数据并提高数据的查询效率,体现了MongoDB灵活的存储模式在传感数据中应用的显著优势。

摘要：针对GA早熟收敛中存在的种群多样性定义缺乏统一性和普适性问题,建立了二进制编码GA基因层次种群多样性数学模型。首先,提炼了该多样性的含义,提出用任意代种群中表示各编码基因位取值的变量来描述种群多样性的大小,该变量可看作随机变量;其次,设计了基因位直方图、基因位曲线图等图形化方法来体现其在GA进化过程中的变化规律;最后,指出了进一步的分析思路和方向。

摘要：由于受到存储资源和计算资源匮乏的影响,移动设备无法进行大文件的存储操作和计算密集型任务的执行操作,这种资源受限的问题一直是影响移动设备用户体验的关键问题之一。为此移动设备生产厂商长久以来试图通过不断改良硬件来解决这一问题。文中试图通过利用云计算技术解决移动设备存储和计算资源受限的问题。首先成功地设计并开发了支持Open Stack、AWS和阿里云进行云存储操作的云客户端原型,接着提出了一种移动应用计算减荷的解决方案。利用云存储技术和本地文件浏览器将本地的大文件上传到云端;通过拦截进程间通信,将耗时任务减荷到云端运行。通过实验验证了云客户端原型可以成功地将移动设备上的大文件保存到云端,提高移动设备的运行效率。

摘要：域名解析是互联网信息服务的前提,但目前关于域名信誉评价的相关研究却尚不成熟。针对域名服务的复杂性、恶意攻击的普遍性以及用户需求的多样性等问题,提出了一种个性化域名信誉评价机制。主要贡献在于:(1)提出了基于多元指标的域名信誉评价框架;(2)设计了抵御恶意攻击的信誉计算模型,提高了计算精度和适应能力;(3)参考用户个人偏好区分域名类型,为用户选择偏好域名提供依据,优化用户体验。实验结果表明,该机制能准确反映域名的信誉状况,排除恶意评价的影响,并根据域名信誉值和用户个人偏好选择个性化域名服务,提升用户满意度。

摘要：RTMFP（Real Time Media Flow Protocol,实时媒体流协议）是一种基于UDP的支持P2P安全协议。为了更好地满足视频监控流的安全性和实时性,文中设计一种基于RTMFP的视频监控系统服务端和客户端,并重点介绍了平台的配置搭建、视频流编解码、视频流发布流程和视频流文件控制等模块的设计和实现。