一种层次化监测网络的监测区域划分方法

    公开(公告)号:CN102882727A

    公开(公告)日:2013-01-16

    申请号:CN201210377435.9

    申请日:2012-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种层次化监测网络的监测区域划分方法,属于计算机网络监控技术领域。本发明以网络监测流量最小为目标,以域管理中心负载均衡为约束条件建立数学模型;并对该数学模型进行优化求解时,首先利用遗传算法确定各个域管理中心的位置;然后,根据延迟最优策略将网络中的其他节点分配给已经选取的域管理中心,将整个网络划分成多个监测区域。在遗传算法中,采用了二进制编码来确定各个域管理中心的位置,并根据约束条件和目标函数设计了适应度函数,通过自适应概率的交叉、变异方法,使得算法在初期能够保证种群的多样性,后期能够加快算法的收敛速度。本发明能够有效减少监测本身所产生的流量、缩短监测时间、保持区域之间负载均衡。

    网络拥塞控制方法、设备及系统

    公开(公告)号:CN102868671A

    公开(公告)日:2013-01-09

    申请号:CN201110191495.7

    申请日:2011-07-08

    CPC classification number: H04L47/2425 H04L47/11

    Abstract: 本发明提供一种网络拥塞控制方法、设备及系统。该方法包括入口网络节点获取数据流对应的拥塞判断参数和输入参考速率,所述拥塞判断参数根据积聚物确定,所述输入参考速率为保证网络不拥塞的极优解;入口网络节点根据所述拥塞判断参数确定是否发生网络拥塞,如果发生网络拥塞,根据所述输入参考速率和所述数据流对应的SLA信息,对所述数据流进行网络拥塞控制。本发明实施例可以有效缓解整条链路的拥塞情况,并且能够体现用户意愿且网络利用率高。

    混合式对等网络中基于免疫算法的病毒检测方法

    公开(公告)号:CN101887498B

    公开(公告)日:2012-09-26

    申请号:CN201010218625.7

    申请日:2010-06-30

    Abstract: 本发明提出了一种混合式对等网络中基于免疫算法的病毒检测方法,属于网络安全技术领域。本发明将人工免疫系统中的免疫算法应用于混合式对等网络中进行病毒检测,利用对等网络节点间对等和直接通信的特性实现新生成的记忆检测器的共享,并通过在服务器端建立疑似病毒库降低网络中病毒的漏检、误检率。本发明结合了对等网络技术和人工免疫技术的优越性,充分利用二者的优点,提高了网络病毒的检测效率。

    一种基于多智能主体的层次式云端计算模型构建方法

    公开(公告)号:CN101719931B

    公开(公告)日:2012-08-15

    申请号:CN200910232489.4

    申请日:2009-11-27

    Abstract: 本发明提出一种基于多智能主体的层次式云端计算模型构建方法,按照节点的类型将云端计算环境进行分层,模型由稳定的云核心、次稳定的云内层和不稳定的云外层构成,即云核心层由核心节点构成,云内层由集群服务器节点构成,云外层由终端节点构成。目前的云计算应用系统对于终端节点所蕴含的各种可利用的潜在资源考虑并不足够,浪费了接入互联网的海量终端节点所拥有的海量资源。本发明引入多智能主体思想和技术,利用智能主体作为各计算节点行为和资源的代表,实现将作业分割成各种层次的任务动态、有序地部署到核心节点、一般服务器节点和终端节点上,以达到资源利用最大化的目标。

    一种分级AODV路由方法

    公开(公告)号:CN102118312B

    公开(公告)日:2012-07-04

    申请号:CN201110029382.7

    申请日:2011-01-27

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 本发明涉及一种基于感知带宽、负载和能量的分级AODV路由方法,包括如下步骤:源节点发出AODV路由请求报文;当前节点收到路由请求报文后,识别路由请求报文的业务类别和带宽需求,同时查询并计算自身的可用带宽、负载和能量剩余率;当前节点将自身负载和能量剩余率各分为三个级别,根据负载和能量剩余率的级别、及路由请求报文的业务类别,选择向目的节点立即转发、或延时转发、或丢弃路由请求报文。使用本发明方法,可以使网络建立起来的路由能够绕开负载较重和能量过低的节点,可以大大减少拥塞现象,延长网络生存时间。同时在每一个节点中为紧急业务预留能量,保证战时紧急通信业务的需要。

    一种网络病毒报告排序方法

    公开(公告)号:CN101833575B

    公开(公告)日:2012-06-13

    申请号:CN201010158982.9

    申请日:2010-04-27

    Abstract: 在目前反病毒系统中,服务器会收到来自各个用户终端节点的病毒报告。当服务器收到大批来自不同用户终端的病毒报告时,按照何种策略来评价并对这些病毒报告进行优先排序成为影响整个系统提高抵御网络病毒能力的一个关键点。本发明是一种用于在基于互联网或内联网的网络计算环境中,可采用的用于反病毒软件的一种网络病毒报告排序方法。该方法综合考虑了病毒报告的数量和用户的可信度来对用户提交的病毒报告进行排序,可以让负责解决病毒问题的单位能够利用经过排序的网络病毒报告列表,从而可以优先处理最有价值的病毒报告。

    一种基于增强指数树的快速病毒免疫文件分发方法

    公开(公告)号:CN101719201B

    公开(公告)日:2012-02-01

    申请号:CN200910212512.3

    申请日:2009-11-12

    Abstract: 为了抵御日益严重的网络病毒传播、感染和攻击问题,本发明提出一种用于在基于互联网的开放网络计算环境中,提高各主机节点对网络病毒的抵御能力,可采用的基于增强指数树的快速病毒免疫文件分发方法。方法首先由权威反病毒组织来设置的反病毒中心节点根据发现的网络病毒制作包括补丁程序和病毒库升级程序的病毒免疫文件,然后基于一种新的增强指数树通过网络的资源共享和通信渠道快速的进行病毒免疫文件的分发,使得网络中的各个节点能够快速获取病毒免疫文件以便尽快打补丁和升级病毒库以获得免疫,从而迅速增强网络中绝大部分节点抵御新病毒的能力,有效解决互联网环境中的病毒传播、感染和攻击问题,降低病毒对网络系统的危害程度。

    支持组播的SNMPv3改进网络模型及其实现方法

    公开(公告)号:CN102223245A

    公开(公告)日:2011-10-19

    申请号:CN201110086260.1

    申请日:2011-04-07

    Abstract: 本发明公开了一种支持组播的SNMPv3改进网络模型及其实现方法。本发明的网络模型包括管理站端和代理端,所述管理站端和代理端均包含设备MIB、SNMP引擎、组管理模块、组密钥管理模块,所述设备MIB包含组信息表和组成员信息表,组信息表中包含该节点所有管理的组和所有被管理的组息,组成员信息表中包含该节点所有管理组的组成员信息;所述SNMP引擎包含和组管理模块相融合的分发器;所述组管理模块包含加入组模块、退出组模块、更新组模块以及验证组成员模块;所述组密钥管理模块包含申请密钥模块、分发密钥模块及更新密钥模块。本发明可使网管系统用组播方式进行数据的查询和采集,解决了现有基于SNMPv3协议的网管系统数据重复发送和采集效率低下的问题。

    一种基于云端计算技术的知识系统中的服务质量保障方法

    公开(公告)号:CN102104631A

    公开(公告)日:2011-06-22

    申请号:CN201110049080.6

    申请日:2011-02-28

    Abstract: 本发明提出一种基于云端计算技术的知识系统中的服务质量保障方法,云端计算模型是由服务器集群和网络边缘节点联合构成的更广泛的公用虚拟资源池。在该平台上构建一种的知识系统可将网络中的各类文献、知识信息有序的组织在一起,充分考虑网络边缘节点上可以利用的资源。为了改善用户的使用体验,基于云端计算技术的知识系统中的服务质量保障方法,在有限的资源情况下,保障不同等级的用户可以获得有差异性的服务质量。本发明所提出的服务质量保障方法通过综合区分基于云端计算技术的知识系统中用户与资源类型,并设定服务器负载阈值,动态的将来自不同用户的不同服务请求调度到不同节点上。

    一种基于对等主体的网络课堂实时与非实时监管方法

    公开(公告)号:CN101707011B

    公开(公告)日:2011-05-11

    申请号:CN200910184934.4

    申请日:2009-10-21

    Abstract: 网络环境下的课堂教学带有松散性、不确定性和难控制性,导致教学的质量和效果难以保证,不能令人满意。本发明是一种用于基于互联网或是内联网的网络计算环境中,采用对等主体来实现的网络课堂实时与非实时监管方法。本发明将主体技术和对等计算技术融合在一起,并应用于网络课堂实时与非实时监管系统中。网络课堂监管系统本身分为教师用计算机和学生用计算机两部分。教师用计算机作为网络课堂集合点,其上长期驻留集合点对等主体,负责创建派往学生用计算机用于监管学生网络课堂学习情况的对等主体并与之交互,以实现对学生网络课堂学习情况有效监管,使教师可以便捷的实时和非实时掌握身处各地的学生的课堂学习情况。

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