提出了在公共无线局域网WLAN(Wireless Local Area Network)环境下一种数据还原模型.通过对无线局域网的数据采集与分析,利用会话重聚算法快速分类数据中的多个会话与连接,提出一种单一会话对应多个连接的方法,合并每个会话中的不同连...
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提出了在公共无线局域网WLAN(Wireless Local Area Network)环境下一种数据还原模型.通过对无线局域网的数据采集与分析,利用会话重聚算法快速分类数据中的多个会话与连接,提出一种单一会话对应多个连接的方法,合并每个会话中的不同连接的数据信息,并采用多线程并发处理技术最终实现一种快速的信息重放与还原模型.最后通过对该模型的处理时延和执行效率的分析,表明该模型能够对无线局域网的数据尽最大可能的快速还原与重放.
为提高命名数据网络(Name Data Networking,NDN)路由过程中内容名字查找的效率,该文提出一种基于深度布隆过滤器的3级名字查找方法。该方法使用长短记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)与标准布隆过滤器相结合的方法优化名字查...
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为提高命名数据网络(Name Data Networking,NDN)路由过程中内容名字查找的效率,该文提出一种基于深度布隆过滤器的3级名字查找方法。该方法使用长短记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)与标准布隆过滤器相结合的方法优化名字查找过程;采用3级结构优化内容名字在内容存储器(Content Store,CS)、待定请求表(Pending Interest Table,PIT)中的精确查找过程,提高查找精度并降低内存消耗。从理论上分析了3级名字查找方法的假阳性率,并通过实验验证了该方法能够有效节省内存、降低查找过程的假阳性。
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