本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)化軟件異常源點(diǎn)定位及可信性研究

  更多相關(guān)文章： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)化軟件 異常行為 極大似然原理

【摘要】：自從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)被引入商業(yè)應(yīng)用以來(lái),伴隨著計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)滲透到人們工作和日常生活的各個(gè)角落。網(wǎng)絡(luò)化軟件就是一類以Internet為媒介,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和行為可動(dòng)態(tài)演變的密集型混合系統(tǒng)。系統(tǒng)中異常行為的產(chǎn)生和擴(kuò)散將會(huì)給系統(tǒng)安全帶來(lái)巨大的威脅,因此有必要對(duì)系統(tǒng)中的異常行為進(jìn)行深入研究。本文研究的內(nèi)容主要有以下兩點(diǎn):(1)提出基于極大似然估計(jì)的逆向求源算法用于定位異常傳播源點(diǎn)。針對(duì)異常行為在系統(tǒng)中的快速傳播給系統(tǒng)帶來(lái)巨大安全隱患的問(wèn)題,運(yùn)用RLML算法快速定位異常傳播源點(diǎn)。在某一段時(shí)間內(nèi),網(wǎng)絡(luò)化軟件系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)并沒(méi)有發(fā)生很大的變化,改變的只是系統(tǒng)的局部結(jié)構(gòu),結(jié)合異常行為傳播規(guī)律,從當(dāng)前感染節(jié)點(diǎn)出發(fā),逆向搜索還原路徑,計(jì)算極大似然概率,匹配異常行為最佳傳播路徑,多條最佳路徑的匯點(diǎn)即異常行為傳播源點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)例分析證實(shí)了該算法的有效性和正確性。(2)從組件級(jí)和系統(tǒng)級(jí)兩個(gè)方面考察網(wǎng)絡(luò)化軟件異常行為并提出了一種評(píng)估異常行為沖擊力度的方法。首先分析異常行為對(duì)組件產(chǎn)生的危害,然后考慮組件在系統(tǒng)中的活躍頻度,綜合這兩個(gè)方面的因素探討異常行為給系統(tǒng)帶來(lái)的沖擊力度,認(rèn)為對(duì)網(wǎng)絡(luò)化軟件系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行沖擊力度越大的異常節(jié)點(diǎn)其可信性越差。仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)例分析證明對(duì)異常行為可信性進(jìn)行研究可以為人們?cè)u(píng)估系統(tǒng)穩(wěn)定性減小由異常行為帶來(lái)的損失提供一定幫助。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)化軟件 異常行為 極大似然原理
【學(xué)位授予單位】：湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)13-16
• 第二章 理論基礎(chǔ)16-30
• 2.1 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)16-21
• 2.1.1 背景知識(shí)16-18
• 2.1.2 基本概念18-21
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)21-25
• 2.2.1 背景知識(shí)21-22
• 2.2.2 基本概念22-25
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)化軟件25-29
• 2.3.1 背景知識(shí)25-27
• 2.3.2 基本概念27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 網(wǎng)絡(luò)化軟件異常源點(diǎn)定位30-43
• 3.1 引言30-31
• 3.2 軟件故障定位相關(guān)技術(shù)31-33
• 3.2.1 基于靜態(tài)分析的故障定位31-32
• 3.2.2 基于測(cè)試分析的故障定位32-33
• 3.3 網(wǎng)絡(luò)化軟件異常源點(diǎn)定位33-39
• 3.3.1 SIR模型33-34
• 3.3.2 異常傳播模型34-35
• 3.3.3 極大似然原理35
• 3.3.4 RLML算法35-39
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析39-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 網(wǎng)絡(luò)化軟件異常行為可信性分析43-56
• 4.1 引言43-44
• 4.2 相關(guān)研究44-46
• 4.2.1 Hassan模型44-45
• 4.2.2 熵理論模型45
• 4.2.3 Claudiu模型45-46
• 4.3 異常行為可信性分層研究46-52
• 4.3.1 異常傳播模型46-47
• 4.3.2 組件級(jí)可信性47-49
• 4.3.3 系統(tǒng)級(jí)可信性49-52
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析52-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 論文工作總結(jié)56
• 5.2 后續(xù)研究展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 攻讀學(xué)位期間主要的研究成果62-63
• 致謝63

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 羅超宇;;基于視頻序列的人體異常行為檢測(cè)技術(shù)分析[J];電子制作;2013年18期

2 崔永艷;高陽(yáng);;基于多示例學(xué)習(xí)的異常行為檢測(cè)方法[J];模式識(shí)別與人工智能;2011年06期

3 陸海先;郭立;桂樹(shù);謝錦生;;基于潛在主題的視頻異常行為分析[J];通信技術(shù);2012年07期

4 周維柏;李蓉;;基于軌跡特征分析的行人異常行為識(shí)別[J];電腦編程技巧與維護(hù);2010年12期

5 李曉東;凌捷;;基于視頻監(jiān)控參考量的異常行為檢測(cè)研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2012年09期

6 姬曉飛;吳倩倩;李一波;;改進(jìn)時(shí)空特征的人體異常行為檢測(cè)方法研究[J];沈陽(yáng)航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2013年05期

7 桑海峰;郭昊;徐超;;基于運(yùn)動(dòng)特征的人體異常行為識(shí)別[J];中國(guó)科技論文;2014年07期

8 王傳旭;董晨晨;;基于時(shí)空特征點(diǎn)的群體異常行為檢測(cè)算法[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2012年04期

9 沈海燕;馮云梅;史宏;;基于信息融合的客運(yùn)站人體異常行為識(shí)別研究[J];公路交通科技;2009年S1期

10 陳穎鳴;陳樹(shù)越;張顯亭;;智能視頻監(jiān)控中異常行為識(shí)別研究[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2010年11期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王碧英;孫健敏;;公仆型領(lǐng)導(dǎo)對(duì)員工行為的影響[A];第十二屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 林娜;小鼠異常行為的遺傳基礎(chǔ)研究[D];東北農(nóng)業(yè)大學(xué);2006年

2 Popoola Oluwatoyin Pius;擁擠環(huán)境下的異常行為檢測(cè)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

3 張軍;基于視頻的運(yùn)動(dòng)人體異常行為分析識(shí)別研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

4 劉皓;基于條件隨機(jī)場(chǎng)模型的異常行為檢測(cè)方法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

5 張毅;MANET環(huán)境中基于移動(dòng)Agent的異常行為檢測(cè)與防御[D];哈爾濱工程大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張雁冰;監(jiān)控視頻中人體異常行為檢測(cè)研究[D];深圳大學(xué);2015年

2 梁玉;基于ORB興趣點(diǎn)的異常行為檢測(cè)技術(shù)研究[D];鄭州大學(xué);2015年

3 陳崗;治安監(jiān)控中基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的異常行為檢測(cè)技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2015年

4 許龍;視頻中的異常行為檢測(cè)與分析研究[D];上海交通大學(xué);2015年

5 姚源;視頻中異常行為發(fā)現(xiàn)方法研究及實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

6 王朝新;基于視頻的行人異常行為檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2014年

7 張海峰;陽(yáng)煤集團(tuán)視頻異常監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

8 張丹;視頻監(jiān)控系統(tǒng)下航站樓旅客異常行為檢測(cè)方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

9 梁琛華;視頻監(jiān)控中的人體異常行為識(shí)別[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

10 朱明凌;面向智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與異常行為分析[D];中國(guó)計(jì)量學(xué)院;2015年

，

本文編號(hào)：788699