【摘要】：現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)采用“沙漏模型”的設(shè)計(jì)思想,具有“三重綁定”的特征,即:服務(wù)的“資源和位置綁定”、網(wǎng)絡(luò)的“控制和數(shù)據(jù)綁定”和“身份與位置綁定”,使得網(wǎng)絡(luò)體系和機(jī)制是相對“靜態(tài)”和“僵化”的。為了滿足未來網(wǎng)絡(luò)高速海量泛在的通信需求,智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)采用“三層”、“兩域”的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),在有效解決可擴(kuò)展性、移動(dòng)性和安全性的同時(shí),將“智慧性”內(nèi)嵌于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中。本論文作為“智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)理論體系”的組成部分之一,圍繞網(wǎng)絡(luò)的“原生智慧性”,重點(diǎn)研究基于智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的資源優(yōu)化分配機(jī)制及安全性,主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、本文在智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)下,設(shè)計(jì)了一種基于服務(wù)請求的大流檢測機(jī)制。該機(jī)制的核心思想是通過服務(wù)請求交互系統(tǒng),動(dòng)態(tài)感知用戶服務(wù)請求狀態(tài),實(shí)時(shí)更新大流檢測閾值,完成大流的快速和準(zhǔn)確檢測。該機(jī)制是資源優(yōu)化分配的前提和基礎(chǔ)。本文對基于服務(wù)請求的大流檢測機(jī)制的總體設(shè)計(jì)思路進(jìn)行了詳細(xì)描述,設(shè)計(jì)了服務(wù)請求交互系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)流量學(xué)習(xí)算法系統(tǒng)和大流敏感的分層式檢測方法。另外,本文還部署了原型系統(tǒng),并在原型系統(tǒng)中對服務(wù)標(biāo)識(shí)映射服務(wù)器、資源適配解析服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)交換路由組件進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。最后,本文在原型系統(tǒng)中驗(yàn)證大流檢測機(jī)制的可行性,在仿真平臺(tái)上對所提機(jī)制進(jìn)行性能分析。結(jié)果表明,該機(jī)制可以根據(jù)用戶服務(wù)請求狀態(tài),實(shí)時(shí)更新大流檢測閾值,并準(zhǔn)確快速的判斷出網(wǎng)絡(luò)中存在的大流。2、本文在智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)下,設(shè)計(jì)了一種基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知的資源適配機(jī)制。該機(jī)制的核心思想是利用資源適配解析服務(wù)器動(dòng)態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài),實(shí)時(shí)計(jì)算鏈路利用率,將檢測到的大流按照當(dāng)前鏈路利用情況進(jìn)行最優(yōu)化的調(diào)度。該機(jī)制是資源優(yōu)化分配的核心。本文對基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知的資源適配機(jī)制的總體設(shè)計(jì)思路進(jìn)行了詳細(xì)描述,設(shè)計(jì)了基于最小交叉熵算法的資源適配機(jī)制,通過數(shù)學(xué)建模將資源適配問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題。另外,本文對資源適配的主要性能進(jìn)行了分析,包括:鏈路平均利用率、用戶平均服務(wù)獲取時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)交換路由組件流表數(shù)和大流調(diào)度時(shí)延。最后,本文在原型系統(tǒng)中驗(yàn)證資源適配機(jī)制的可行性。結(jié)果表明,該機(jī)制可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),動(dòng)態(tài)規(guī)劃傳輸路徑,有效提高鏈路資源利用率,提升用戶體驗(yàn)度。3、本文在智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)下,設(shè)計(jì)了一種基于聚類算法的請求消息泛洪攻擊檢測機(jī)制。該機(jī)制的核心思想是通過聚類算法對網(wǎng)絡(luò)交換路由組件進(jìn)行篩選,使得資源適配解析服務(wù)器集中監(jiān)聽容易受到攻擊者感染的組件,并利用模糊算法對非法入侵流進(jìn)行判斷。該機(jī)制是資源優(yōu)化分配的保障。本文對基于聚類算法的請求消息泛洪攻擊檢測機(jī)制的總體設(shè)計(jì)思路進(jìn)行了詳細(xì)描述,設(shè)計(jì)了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的組件聚類模塊、特征值收集模塊、基于模糊C均值算法的異常檢測模塊和防御部署模塊。另外,本文還改進(jìn)了原型系統(tǒng)中資源適配解析服務(wù)器的相關(guān)安全機(jī)制,并進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。最后,通過仿真和原型系統(tǒng)測試,驗(yàn)證該攻擊檢測機(jī)制的性能。結(jié)果表明,該攻擊檢測機(jī)制具有較高的檢測準(zhǔn)確率和檢測速度,并且對于請求消息泛洪攻擊具有較好的防御效果,顯著地提高了智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的安全性。
【圖文】：

＾中層，使用族群標(biāo)識(shí)（Ｆａｍｉｌｙ邋ＩＤ，縮寫為ＦＩＤ）來標(biāo)記一個(gè)族群功能模塊，族群行為描述（Ｆａｍｉｌｙ邋Ｂｅｈａｖｉｏｒ邋Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ，縮寫為ＦＢＤ）對族群行為進(jìn)行表源適配層通過感知服務(wù)需求與網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，，動(dòng)態(tài)地適配網(wǎng)絡(luò)資源并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)族充分滿足服務(wù)需求進(jìn)而提升用戶體驗(yàn)，并提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。“網(wǎng)絡(luò)組件７］處于智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)底層，使用組件標(biāo)識(shí)（Ｎｏｄｅ邋ＩＤ，縮寫為ＮＩＤ）一個(gè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，使用組件行為描述（Ｎｏｄｅ邋Ｂｅｈａｖｉｏｒ邋Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ，縮寫為ＮＢＤ組件行為進(jìn)行表征。網(wǎng)絡(luò)組件層主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與傳輸，以及網(wǎng)絡(luò)組為感知與聚類等。逡逑

智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中“三層”和“兩域”并非孤立存在，而是相互依靠。在“三逡逑層”之間的兩次映射，同樣在“兩域”中分別進(jìn)行映射，使得網(wǎng)絡(luò)資源可以依據(jù)逡逑服務(wù)需求動(dòng)態(tài)適配，從而實(shí)現(xiàn)智慧服務(wù)。智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)體系的工作流程如圖１＿２逡逑所示：首先，服務(wù)提供者注冊所提供服務(wù)的服務(wù)標(biāo)識(shí)和服務(wù)行為描述信息；服務(wù)逡逑獲取者提交所需服務(wù)的服務(wù)行為描述信息，進(jìn)行服務(wù)查詢，得到具體服務(wù)的服務(wù)逡逑標(biāo)識(shí)和服務(wù)行為描述信息；該服務(wù)行為描述信息將與所有族群的族群行為描述信逡逑息進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)服務(wù)標(biāo)識(shí)到族群標(biāo)識(shí)的映射，從而得到被選取網(wǎng)絡(luò)族群的族群逡逑標(biāo)識(shí)和族群行為描述信息；網(wǎng)絡(luò)組件按照組件行為描述信息聚類到不同的網(wǎng)絡(luò)族逡逑群中；將服務(wù)獲取者所需服務(wù)的服務(wù)行為描述信息與被選定網(wǎng)絡(luò)族群中組件的組逡逑件行為描述信息進(jìn)行匹配決策，選出最終提供本次服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)組件的組件標(biāo)識(shí)。逡逑最后，服務(wù)獲取者通過被選取的網(wǎng)絡(luò)組件完成服務(wù)的獲取。逡逑１．２．２智慧服務(wù)層感應(yīng)機(jī)制逡逑基于智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的基本原理，在智慧服務(wù)層制定了服務(wù)狀態(tài)感應(yīng)機(jī)制，設(shè)逡逑計(jì)了標(biāo)識(shí)服務(wù)解析映射協(xié)議。下面分別從標(biāo)識(shí)服務(wù)解析映射協(xié)議總體設(shè)計(jì)、服務(wù)逡逑標(biāo)識(shí)設(shè)計(jì)方法、映射結(jié)構(gòu)以及標(biāo)識(shí)服務(wù)解析映射協(xié)議的消息格式等方面，詳細(xì)說逡逑明智慧服務(wù)層感應(yīng)機(jī)制。逡逑（１）標(biāo)識(shí)服務(wù)解析映射協(xié)議總體設(shè)計(jì)逡逑本協(xié)議工作在智慧協(xié)同網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)的智慧服務(wù)層
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.0

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2518063