检索结果-内蒙古大学图书馆

东南大学学报（自然科学版） 2017年第5期47卷 866-872页

作者：陈汉武李文骞刘志昊赵生妹东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189 南京森林公安学院信息技术系南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

采用量子计算思维探索新的图结构搜索方法,提出了一种基于散射量子行走的完全图上结构异常的搜索算法.在N个顶点的完全图上外接一个悬挂点,既破坏了完全图的对称性,也预示着图的拓扑结构将发生变化.首先给出完全图上散射量子行走酉算子... 详细信息

采用量子计算思维探索新的图结构搜索方法,提出了一种基于散射量子行走的完全图上结构异常的搜索算法.在N个顶点的完全图上外接一个悬挂点,既破坏了完全图的对称性,也预示着图的拓扑结构将发生变化.首先给出完全图上散射量子行走酉算子U的解析刻画,将行走的Hilbert空间投影到低维不变子空间S,并给出酉算子U在空间S中的作用US的形式;然后将完全图中所有状态的均匀叠加态选择为行走的初态,借用微扰理论求出酉算子US的本征值和特征向量,通过数学解析计算出行走的终态(悬挂点);最后分析算法的时间复杂度和成功概率.算法分析及Matlab仿真结果表明,利用散射量子行走可以在O(N^(1/2))步内以接近于1的概率找到异常位置,而经典算法中使用邻接矩阵查找该异常点的时间复杂度为O(N),因此相对特定问题和特定的经典算法,使用散射量子行走搜索算法可以实现二次加速.

关键词：散射量子行走完全图结构异常不变子空间微扰理论

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基于通信特征的APT攻击检测方法

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计算机工程与应用 2017年第18期53卷 77-83页

作者：戴震程光东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

高级持续性威胁(APT)已经在全球范围内产生了严重的危害,APT攻击检测已经成为网络安全防护领域的重点。由于APT具有攻击手段多样,持续时间长等特点,传统的检测技术已经起不到理想的效果。利用从国际安全公司报告中提取的APT通信特征,提... 详细信息

高级持续性威胁(APT)已经在全球范围内产生了严重的危害,APT攻击检测已经成为网络安全防护领域的重点。由于APT具有攻击手段多样,持续时间长等特点,传统的检测技术已经起不到理想的效果。利用从国际安全公司报告中提取的APT通信特征,提出了一种基于通信特征的APT攻击检测方法。为了提高该方法的检测效果,还提出了利用bloom filter对报文进行快速筛选和精确匹配相结合的双层通信特征匹配算法。实验结果表明,该方法具有较高的检测率和较低的误报率。

关键词： APT检测特征提取特征匹配 bloom filter

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动态网络中最大流快速增量求解

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东南大学学报（自然科学版） 2017年第3期47卷 450-455页

作者：张柏礼王媛瑗洪亮田伟吕建华东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189 中国能源研究会电力安全与应急技术中心北京100045 南京弘毅电气自动化有限公司南京210039

利用损毁网络与原网络的结构包含性,提出了一种基于增广路径选择树的最大流增量算法MFIA-ART.算法在原网络最大流的求解过程中,对简单路径集等相关的中间结果给予缓存,构成增广路径候选集,当网络拓扑改变时直接在其中查找有效的增广路径... 详细信息

利用损毁网络与原网络的结构包含性,提出了一种基于增广路径选择树的最大流增量算法MFIA-ART.算法在原网络最大流的求解过程中,对简单路径集等相关的中间结果给予缓存,构成增广路径候选集,当网络拓扑改变时直接在其中查找有效的增广路径,无需对新的残余网络进行复杂计算.同时为了避免遍历包含饱和边的简单路径,进一步利用增广路径选择树ART来组织所有可能的增广路径集,从而可以通过一条从根节点到某个叶节点的路径找到所有需要的增广路径,获得最大流量.其遍历的深度为ART树的高度H,远小于所有增广路径的数量,因而显著地提高了求解最大流的效率.实验结果表明,MFIA-ART相对于采用经典的Dinic算法重新计算最大流的方法,在时间性能方面有数量级的提高,尤其适合应用于简单路径数量较少的稀疏性网络.

关键词：最大流增量算法增广路径选择树简单路径

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消除OpenFlow网络中UDP冗余控制分组的机制

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通信学报 2017年第9期38卷 167-175页

作者：胡慧陈鸣刘波许博邢长友胡超陆军工程大学指挥信息系统学院江苏南京210007 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189

无连接的UDP数据流产生的大量冗余控制分组会对SDN控制器和网络产生严重的性能影响。首先,测试并建模分析了冗余控制分组对控制器性能的危害,进而形成了解决该问题的基本思路。由此提出一种基于预装流表并滤除冗余分组(PFFR,preinstalli... 详细信息

无连接的UDP数据流产生的大量冗余控制分组会对SDN控制器和网络产生严重的性能影响。首先,测试并建模分析了冗余控制分组对控制器性能的危害,进而形成了解决该问题的基本思路。由此提出一种基于预装流表并滤除冗余分组(PFFR,preinstalling flow-tables&filtering redundant-packets)机制。PFFR通过预装转移流表项限制UDP控制分组的初始速率,并通过按路径安装流表和冗余分组滤除算法快速消除冗余控制分组。实现了基于PFFR的原型系统并进行了测试,结果表明,PFFR方法能够有效提升控制器的性能。

关键词： OpenFlow 控制器 UDP流冗余分组预安装流表

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面向标记分布学习的标记增强

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计算机研究与发展 2017年第6期54卷 1171-1184页

作者：耿新徐宁邵瑞枫东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 南京210093 无线通信技术协同创新中心(东南大学) 南京211189

多标记学习(multi-label learning,MLL)任务处理一个示例对应多个标记的情况,其目标是学习一个从示例到相关标记集合的映射.在MLL中,现有方法一般都是采用均匀标记分布假设,也就是各个相关标记(正标记)对于示例的重要程度都被当作是相等... 详细信息

多标记学习(multi-label learning,MLL)任务处理一个示例对应多个标记的情况,其目标是学习一个从示例到相关标记集合的映射.在MLL中,现有方法一般都是采用均匀标记分布假设,也就是各个相关标记(正标记)对于示例的重要程度都被当作是相等的.然而,对于许多真实世界中的学习问题,不同相关标记的重要程度往往是不同的.为此,标记分布学习将不同标记的重要程度用标记分布来刻画,已经取得很好的效果.但是很多数据中却仅包含简单的逻辑标记而非标记分布.为解决这一问题,可以通过挖掘训练样本中蕴含的标记重要性差异信息,将逻辑标记转化为标记分布,进而通过标记分布学习有效地提升预测精度.上述将原始逻辑标记提升为标记分布的过程,定义为面向标记分布学习的标记增强.首次提出了标记增强这一概念,给出了标记增强的形式化定义,总结了现有的可以用于标记增强的算法,并进行了对比实验.实验结果表明:使用标记增强能够挖掘出数据中隐含的标记重要性差异信息,并有效地提升MLL的效果.

关键词：多标记学习标记分布学习标记增强逻辑标记标记分布

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Youtube移动端加密视频传输模式快速识别

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小型微型计算机系统 2017年第11期38卷 2427-2431页

作者：黄顺翔程光吴桦徐健东南大学软件学院南京210096 计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京210096 东南大学计算机科学与工程学院南京210096

近年来,用户对视频业务的需求飞速增长.Youtube作为当今最受欢迎的互联网供应商之一,拥有超过一亿用户,人们每天在Youtube上观看超过数百万小时时长的视频,其中半数访问来源于移动终端.通过研究自适应传输模式的策略、中间人攻击进行明... 详细信息

近年来,用户对视频业务的需求飞速增长.Youtube作为当今最受欢迎的互联网供应商之一,拥有超过一亿用户,人们每天在Youtube上观看超过数百万小时时长的视频,其中半数访问来源于移动终端.通过研究自适应传输模式的策略、中间人攻击进行明文密文比对,我们发现即使是在加密情况下,只需提取视频前两条流的少量数据包的四个特征,便能快速、准确识别出来自不同手机终端及手机浏览器访问Youtube的视频传输模式.本文使用的A-I-P-FP方法,能够快速识别来自移动端youtube加密流的视频传输模式,准确率超过90%.

关键词： youtube 加密视频自适应流媒体技术加密流量分类

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移动网络YouTube视频码率及分辨率识别方法

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计算机工程与应用 2017年第15期53卷 18-24页

作者：林高全潘吴斌程光徐健华为技术有限公司无线产品线广东深圳518129 东南大学计算机科学与工程学院南京210096 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京210096

YouTube作为世界最大的视频网站,在网络流量中的占比日益增加。大量的视频流量给互联网服务提供商带来了巨大的挑战。随着YouTube全站采用HTTPS加密,如何从HTTPS加密流量中获取视频Qo E评估信息至关重要。在分析了YouTube App在Android... 详细信息

YouTube作为世界最大的视频网站,在网络流量中的占比日益增加。大量的视频流量给互联网服务提供商带来了巨大的挑战。随着YouTube全站采用HTTPS加密,如何从HTTPS加密流量中获取视频Qo E评估信息至关重要。在分析了YouTube App在Android和IOS平台上所采用的流媒体传输模式的基础上,提出了C4.5决策树与Kmeans聚类相结合的方法对视频片段进行分辨率识别。实验结果证明该方法能够准确地识别视频播放过程中每个视频片段的播放码率及分辨率。

关键词： YouTube视频 HTTPS加密 ACK Number 码率识别分辨率识别

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基于流行度预测的互联网+电视节目缓存调度算法

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计算机研究与发展 2016年第4期53卷 742-751页

作者：朱琛刚程光胡一非王玉祥东南大学计算机科学与工程学院南京211189 教育部计算机网络和信息集成重点实验室(东南大学) 南京211189

针对互联网+电视平台为提高热点节目命中率而过渡消耗存储空间的问题,提出一种基于流行度预测的节目缓存调度算法PPRA(popularity prediction replication algorithm).首先,在对实际测量数据进行统计与分析的基础上,使用随机森林(random... 详细信息

针对互联网+电视平台为提高热点节目命中率而过渡消耗存储空间的问题,提出一种基于流行度预测的节目缓存调度算法PPRA(popularity prediction replication algorithm).首先,在对实际测量数据进行统计与分析的基础上,使用随机森林(random forests,RF)算法构建节目流行度预测模型.同时,针对所选特征存在的"维数灾难"问题,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)实施特征降维处理,以实现视频流行度预测值的快速计算.然后基于节目流行度预测数据调度缓存中的节目.最后以某广电运营商130万用户120d的收视数据为例,对PPRA算法进行实验.实验结果表明,在保证一定缓存命中率前提下,与LRU,LFU算法相比,PPRA算法仅需30%的存储空间,可有效降低互联网+电视平台的建设成本.

关键词：互联网+电视流行度预测随机森林缓存策略维数灾难

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面向路网隐私保护连续近邻查询的安全区域构建

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计算机学报 2016年第3期39卷 628-642页

作者：倪巍伟马中希陈萧东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

保护位置隐私连续查询中查询发起时间的设置关系着查询效率和查询结果使用的正确性,路网的复杂结构使得保护位置隐私路网连续近邻查询中查询发起时间对查询效果的影响更为显著.针对路网环境保护位置隐私连续近邻查询中查询发起时间设置... 详细信息

保护位置隐私连续查询中查询发起时间的设置关系着查询效率和查询结果使用的正确性,路网的复杂结构使得保护位置隐私路网连续近邻查询中查询发起时间对查询效果的影响更为显著.针对路网环境保护位置隐私连续近邻查询中查询发起时间设置问题,从为查询者构建关于查询结果的有效运动范围角度,引入k近邻安全区域概念,解析安全区域成因,提出路网k近邻分割点定义并给出路网k近邻分割点的判断与定位方法.在此基础上,充分利用可信第三方服务器获取的查询中间结果,提出独立于LBS服务器的基于候选解集的路网k近邻安全区域构建方案和基于安全区域的保护位置隐私路网连续k近邻查询策略.所提基于候选解集的k近邻安全区域机制在兼顾查询者位置隐私的同时对传统基于空间混淆的路网连续k近邻查询有良好的兼容性.理论分析和实验结果表明,所设计的基于候选解集的安全区域机制能有效地解决路网环境保护位置隐私连续查询中查询发起时间设置的问题,所提方案是有效可行的.

关键词：路网位置隐私连续k近邻查询 k近邻安全区域候选解集隐私保护

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利用社交关系的实值条件受限玻尔兹曼机协同过滤推荐算法

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计算机学报 2016年第1期39卷 183-195页

作者：何洁月马贝东南大学计算机科学与工程学院南京210096 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京210096

利用受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)解决推荐问题已成为一个很有意义的研究方向.目前用于推荐的RBM模型中使用的仅仅是用户评分数据,但用户评分数据存在着严重的数据稀疏性问题.随着互联网对人们生活的不断渗透,社... 详细信息

利用受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)解决推荐问题已成为一个很有意义的研究方向.目前用于推荐的RBM模型中使用的仅仅是用户评分数据,但用户评分数据存在着严重的数据稀疏性问题.随着互联网对人们生活的不断渗透,社交网络已经成为人们生活中不可缺少的一部分,利用社交网络中的好友信任关系,有助于缓解评分数据的稀疏性问题,提高推荐系统的性能.因此,该文首先提出基于实值的状态玻尔兹曼机(Real-Valued Conditional Restricted Boltzmann Machine,R_CRBM)模型,此模型不需要将评分数据转化为一个K维的0-1向量,并且R_CRBM模型在训练过程中使用了训练数据中潜在的评分/未评分信息;同时该文将最近信任好友关系应用到R_CRBM模型推荐过程中.在百度数据集和Epinions数据集上的实验结果表明R_CRBM模型和引入的最近信任好友关系均有助于提高推荐系统的预测精度;最后,针对大数据环境下,普通平台很难完成R_CRBM模型训练的问题,该文提出基于Spark的并行化方案,较好地解决了该问题.

关键词：受限玻尔兹曼机数据稀疏性 R_CRBM 社交网络信任关系大数据

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