簡介：碩士學位論文題目技術多元化對企業(yè)探索性創(chuàng)新的影響網絡位勢的調節(jié)效應研究生裘懿專業(yè)工商管理指導教師指導教師王核成教授完成日期完成日期2017年3月DISSERTATIONSUBMITTEDTOHANGZHOUDIANZIUNIVERSITYFTHEDEGREEOFMASTERTHEINFLUENCEOFTECHNOLOGICALDIVERSIFICATIONONEXPLATYINNOVATIONTHEMODERATINGEFFECTOFWKPOTENTIALCIDATEQIUYISUPERVISPROFWANGHECHENGMARCH，2017

簡介：近年來，隨著網絡技術的飛速發(fā)展，網絡化虛擬儀器蓬勃發(fā)展。示波器作為測量領域必不可少的儀器，其應用范圍越來越廣，但是實體示波器硬件固化、成本高、更新周期短，很難適應市場需求。網絡化虛擬示波器的出現，實現了實體示波器或傳感器、網絡技術、虛擬儀器技術的完美結合，其優(yōu)勢體現在減少了示波器硬件資源的成本避免了測試環(huán)境的地域限制便于測試系統(tǒng)的擴展便于數據存儲與共享。本論文的主要工作是對網絡化虛擬示波器及其關鍵技術進行研究與開發(fā)，具體如下1首先介紹了虛擬儀器的發(fā)展及特點，分析了網絡化虛擬示波器在國內外的發(fā)展及應用，提出本文的研究意義。2著重研究、分析了網絡化虛擬示波器的系統(tǒng)結構和開發(fā)涉及的關鍵技術，其中關鍵技術包括數據庫技術、套接字技術、網絡IO通信技術、多線程技術、數據傳輸的協(xié)議技術等。網絡IO通信中的完成端口技術、數據包協(xié)議的設計和各個模塊之間的通信是其中的難點。3完成了網絡化虛擬示波器系統(tǒng)的軟件設計。該系統(tǒng)分為三個模塊，用戶端、服務器端和實體示波器端，用戶端負責用戶的登錄和對虛擬示波器的操作，虛擬示波器具有波形的繪制顯示和數據的分析處理功能。服務器端包括服務器程序及后臺數據庫，獨立存在于一臺計算機上，有利于用戶進行擴展。數據庫的設計可方便對用戶信息、儀器信息及大量測試數據的存儲和訪問。經測試，本系統(tǒng)實現了在局域網內多用戶對多臺實體示波器的實時并發(fā)控制及移動終端的虛擬示波器功能，用戶操作方便，示波器響應及時，系統(tǒng)工作穩(wěn)定。

簡介：隨著近年來IP網絡的快速發(fā)展和覆蓋，以及終端設備多樣化和無線接入方式的普及，使得網絡的移動互聯成為重要需求。然而在傳統(tǒng)TCPIP協(xié)議體系下，IP地址同時具有身份標識和位置標識的雙重屬性，IP地址的二義性為移動網絡的實現帶來了極大不便。解決這個問題的關鍵是IP地址的雙重性，身份與位置分離協(xié)議可以從根本上解決IP地址的語義過載問題，在實現移動網絡上具有獨特的優(yōu)越性。同時，互聯網規(guī)模的逐步擴大使得IPV4網絡面臨地址空間匱乏，移動性及路由表膨脹等一系列由于自身局限性所產生的的問題，IPV6作為下一代網絡的核心協(xié)議，可以從根本上解決IPV4網絡的局限性。針對IPV6網絡發(fā)展以及傳統(tǒng)網絡下的移動性支持不足的問題，本文著重將身份與位置分離技術與IPV6網絡相結合，并對關鍵技術進行了深入研究，具體如下1論文首先研究了當前主要的身份與位置分離協(xié)議HIP，SHIM6，LISP，深入分析它們的主要思想特點及信令流程。2討論了現有TCPIP協(xié)議體系架構下的IPV6移動性方案的特點及問題，主要集中于MIPV6協(xié)議及其相關擴展和優(yōu)化技術，同時對身份與位置分離協(xié)議下的移動性方案進行了研究，結合方案的設計思想和優(yōu)缺點，提出了一種基于IPV6的標識承載網網絡架構。3針對終端移動性支持，設計實現了一種基于標識映射與分級式注冊更新的移動性方案。4針對網絡的安全性需求，將IPSEC引入網絡架構，通過加密隧道對網絡中傳輸數據進行保護。5對網絡中的主要功能實體進行開發(fā)，并搭建實驗平臺對本課題中相關重點技術進行測試。

簡介：近幾年，隨著GPU等計算機硬件的快速發(fā)展，使計算機的并行計算能力大幅提升，卷積神經網絡等深度學習算法迅速崛起，各種基于生物特征的身份識別技術得到了越來越廣泛和深入的研究，部分算法的識別準確度甚至已經超過了人類。但是，大多數算法在應用條件上都有比較大的限制，如指紋識別要求被識別對象必須主動配合，人臉識別則要求能夠提取足夠清晰的被識別對象的面部圖像，這些限制使身份識別技術在實際應用中存在著明顯的局限性。本文提出了一種基于多視角人體特征的多網絡身份識別模型，與人臉識別和指紋識別等基于人體局部特征的身份識別方法不同，該模型基于人體的整體特征進行識別，為克服人臉識別等方法的局限性提供了一種有效的解決方案。該模型改變了傳統(tǒng)的單網絡訓練模式，通過多個卷積神經網絡對不同視角的圖像分別進行學習，得到每個視角對應的模型后，再將其加權融合構成最終的身份識別模型。在面部有遮擋或圖像分辨率較低等無法獲取清晰面部圖像的情況下，尤其是在視頻監(jiān)控等遠距離非接觸式的身份識別場景中，該算法表現出了更高的識別率和更強的泛化能力。本文詳細介紹了如何通過基于多視角人體特征的多網絡身份識別模型對視頻圖像序列中的人體目標進行檢測和身份識別，檢測過程按照獲取圖像序列、背景建模、背景差運算、二值化、開運算、連通域分析和提取人體目標七個步驟進行，識別過程按照構建數據集、訓練模型和身份識別三個步驟進行。最后，通過實驗將本文方法與其它方法進行了對比，本文方法取得了最高的身份識別準確度。

簡介：隨著互聯網的迅速普及發(fā)展，它已經逐漸融入人們日常生活的方方面面。其中WEB是人們在互聯網上互相溝通、獲取外界信息的重要途徑。作為一個很有價值的信息來源，WEB憑借其直觀便利的使用方式以及豐富的內容表達能力，可以為用戶提供多種形式的信息，例如文本、音頻、視頻等。隨著時間的推移，互聯網的信息規(guī)模及其用戶群體規(guī)模也在快速增長?；ヂ摼W用戶的需求正在變得越發(fā)多樣化，如何為用戶快速地提供其所感興趣的信息是目前的一大難題。如今自媒體已經在互聯上逐漸開始興起，并且其規(guī)模越來也龐大，其中不乏各行各業(yè)優(yōu)秀代表人物，因而開始受到越來越多的關注。因此本文提出運用一定的技術手段實現對百度百家這一自媒體平臺完成采集其站點內的文章內容。然后對所采集的文章內容進行重新組織，以利于對這些內容的二次利用。圍繞這一目標，本文提出了基于網絡爬蟲的網站信息采集技術的整合方案的設計與實現。本文提出的基于網絡爬蟲的網站信息采集技術的整合方案包括信息采集、信息抽取、信息檢索這三部分。其中信息采集是基于HERITRIX爬蟲的擴展結合HTMLUNIT所實現，負責完成對目標站點的網頁采集信息抽取是基于JSOUP和DOM技術所實現，負責完成從網頁中抽取文章信息保存至數據庫中，將非結構化信息轉化成結構化信息信息檢索是基于LUCENE索引工具以及SSH2架構所實現，負責向呈現所采集的文章信息，便于用戶瀏覽。

簡介：分類號TP3930學號GS13062241UDC密級公開工程碩士學位論文基于基于復雜網絡的拓撲脆弱性探測技術研究復雜網絡的拓撲脆弱性探測技術研究碩士生姓名李方工程領域計算機技術研究方向網絡安全指導教師趙文濤教授二〇〇五年二〇〇五年三月

簡介：隨著現代信息網絡技術的快速發(fā)展，用戶對網絡服務能力的要求也日益提高。由于受到網絡帶寬、網絡設施等因素的限制，如何提高網絡服務的效率成為現代網絡急需解決的問題。內容分發(fā)網絡（CONTENTDEWKCDN）作為一種典型的分布式網絡可實現用戶就近訪問網站內容，極大地提高了服務效率，而CDN網絡中負載均衡是整個CDN網絡系統(tǒng)的核心，是決定CDN網絡性能的關鍵部分。負載均衡是在已有網絡基礎上提供一種有效的增強網絡處理數據能力、提高網絡可用性的的方法，在盡可能考慮到緩存服務器處理數據能力的情況下平均分配網絡中的流量，提高網絡的整體性能。因此設計一種穩(wěn)定、可靠的負載均衡算法具有較好的研究價值和實際意義。本文針對典型的分布式網絡CDN，將負載均衡分為兩個部分，網絡流量預測部分，以及結合網絡流量預測進行的網絡流量調度部分，兩者相結合可有效提高網絡負載均衡效率。文中首先分析總結了各種網絡流量預測算法，包括ARMA預測模型、ARIMA預測模型、指數平滑預測模型、卡爾曼濾波預測模型等，以及CDN網絡中傳統(tǒng)的負載均衡算法，包括了輪轉調度算法、隨機調度算法、最小連接調度算法、最短期望延遲調度算法等。在總結各類預測算法和調度算法的基礎上，針對流量預測部分，設計了一種基于智能優(yōu)化的網絡流量預測方案，采用果蠅優(yōu)化算法優(yōu)化傳統(tǒng)三次指數平滑預測模型中的平滑系數，對原始網絡流量數據進行預測，從而有效提高流量預測準確度和效率；針對流量調度部分，設計了一種網絡流量調度方案，分析分布式網絡流量調度模型是一種多維背包問題，采用果蠅優(yōu)化算法解調度模型，實現分布式網絡環(huán)境中的負載均衡。本文對網絡流量預測和流量調度方案分別進行仿真驗證，實驗結果表明所設計的流量預測方案可有效提高預測精度，而流量調度方案能夠在考慮網絡整體的負載情況下均衡調度網絡流量。

簡介：目標跟蹤技術是圖像處理和計算機視覺領域的一個重要研究方向，無論在軍事領域還是人們的日常生活中都有著廣泛的應用，例如在軍事領域中的武器精確制導、偵查預警、無人機飛行器等，以及民用方面的智能交通、機器人視覺導航、醫(yī)療影像診斷等眾多領域都有目標跟蹤技術的身影。目標跟蹤是在連續(xù)的視頻序列中隨著場景的不斷變化對某一特定目標實現狀態(tài)估計的過程。在實際的跟蹤環(huán)境中，由于成像條件的復雜性和場景的多樣性，使得實現穩(wěn)定有效的目標跟蹤仍然面臨一系列的困難和挑戰(zhàn)。本文針對目標跟蹤過程中的技術難點，圍繞目標外觀建模對目標跟蹤技術進行了深入的研究，提出了兩種基于卷積神經網絡的目標跟蹤算法。本文針對傳統(tǒng)目標跟蹤算法中的人工構造特征表達能力不足、難以提取涉及語義信息的問題，提出了一種基于卷積神經網絡多尺度表達的目標跟蹤算法。該方法利用卷積神經網絡可以自動學習圖像中的深層語義信息的特點，結合拉普拉斯金字塔構建多個尺度的卷積網絡結構。使用視頻跟蹤數據集對網絡模型以參數共享的方式進行由粗到細的訓練，從而獲取對尺度變化更具魯棒性的目標多尺度外觀表達。最后結合多示例學習算法的優(yōu)勢，構建基于多尺度表達的多示例分類器來實現目標的在線跟蹤，并針對多示例算法易飽和的問題，對多示例算法進行改進。該方法使得目標的外觀模型對目標變化以及尺度變化更加魯棒，可以實現更加穩(wěn)定的跟蹤效果，提高了算法的準確率和成功率。本文針對目標跟蹤過程中的目標變化導致的漂移現象，提出了一種基于ATTENTION機制的目標跟蹤算法。該方法將視頻序列的初始幀內容作為記憶單元，使得網絡學習始終保持對初始幀目標特征的記憶，并根據視頻幀之間的內容關聯，利用初始幀設計ATTENTION層次結構，構建基于ATTENTION機制的卷積網絡模型，通過學習使得網絡自動關注目標中的關鍵位置。從網絡的不同層中提取特征并進行金字塔空間池化處理，構建多專家分類器實現目標的在線跟蹤。實驗結果表明，該方法可以充分考慮目標的初始幀信息以及關鍵位置，有效緩解在跟蹤過程中由于目標變化出現的漂移現象，實現在多種場景下進行穩(wěn)定有效的跟蹤。

簡介：隨著網絡業(yè)務量的快速增長，網絡運營商不斷加大服務器和存儲設備部署密度，數據中心網絡節(jié)點和鏈路呈指數型增長。在傳統(tǒng)網絡體系結構下，由于網絡管理和網絡物理拓撲的緊密綁定關系，網絡設備增加，網絡復雜度必然增加，網絡管理變得越來越困難，這嚴重制約了網絡服務質量的提高。軟件定義網絡（SOFTWAREDEFINEWK，SDN）是一種新型的網絡架構，它通過將網絡設備控制面和轉發(fā)面的解耦，提供對交換機直接集中式的編程能力，通過對網絡進行抽象，屏蔽底層復雜度，為上層提供簡單、高效的配置與管理。同時，SDN控制器可以實時獲取全局網絡的拓撲信息、狀態(tài)信息以及應用需求，能夠方便地為網絡流選擇較優(yōu)路由路徑。目前，探索基于SDN的數據中心網絡路由算法是業(yè)界的研究熱點，尤其是深入開展有效解決網絡負載均衡和網絡能耗問題的研究具有重要意義。論文在SDN架構及其實現協(xié)議OPENFLOW的基礎上，從數據中心網絡流量特征研究入手，以SDN架構的集中控制編程為技術路線，針對網絡負載均衡和網絡節(jié)能兩個重要問題，設計了具體的路由算法，完成的工作如下①論文針對數據中心網絡流量的大小流特征，設計了一種基于SDN的流分類的動態(tài)負載均衡路由。首先，通過OPENFLOW協(xié)議收集網絡的拓撲結構、交換機負載等信息，動態(tài)地為流選擇路由。然后，只針對潛在大象流進行檢測，減輕控制器開銷。最后，對大象流進行重路由，為其選擇最大用帶寬路徑避免碰撞。論文在FATTREE拓撲下對兩種流量模型進行了仿真實驗。結果表明與傳統(tǒng)的ECMP和HEDERA動態(tài)規(guī)劃路由方案相比，論文提出的路由方案能夠提高網絡平均吞吐量和負載均衡性能，在核心交換機上負載分布更加均勻。②論文針對數據中心流量具有明顯的晝夜模式特征，提出了鏈路利用率約束的節(jié)能優(yōu)化問題，并設計了一種基于SDN的帶寬感知的節(jié)能路由。該方案在滿足網絡連通性和網路最大鏈路利用率約束條件下，通過休眠合適的交換機和鏈路，將流量集中在盡可能少的鏈路上，實現節(jié)能目標的同時，使網絡負載均衡，避免網絡擁塞。論文在FATTREE和BCUBE兩種拓撲上對隨機流量模型進行了仿真實驗。結果表明該算法在不同的能耗值和不同的擁塞閾值之間進行平衡，網絡能耗降低的同時網絡中負載分布比較均衡；在低負載時，該方案在節(jié)能效果上較好，與彈性樹方案的貪婪算法相比，提出的節(jié)能方案節(jié)能效果更佳。

簡介：隨著近幾年無線通信技術的發(fā)展，無線通信極大的方便了人類的學習、生活等各方面。然而無線頻譜資源的固定劃分方式造成了頻譜資源利用率不高，無法滿足飛速增長的無線通信業(yè)務的需求。認知無線網絡可實現頻譜資源的共享，并可以實現頻譜資源的動態(tài)分配，能夠使頻譜利用率得到有效的提高。然而目前關于認知無線網絡的頻譜信息檢測方面研究比較多，對檢測出的空閑頻譜如何合理進行分配較少。本文是以認知無線網絡的頻譜研究為背景，基于博弈論的動態(tài)頻譜分配技術的研究，通過尋求博弈的納什均衡確保每個用戶的最大收益，有效地提高了頻譜利用率。首先本文綜述了認知無線網絡和博弈論在認知無線網絡頻譜分配應用的研究現狀。介紹了幾種經典博弈論頻譜分配模型古諾（COURNOT）博弈模型、伯川德（BERTR）博弈模型和斯坦克爾伯格（STACKELBERG）博弈模型。論述了博弈理論在認知網絡頻譜分配應用中可行性和分配過程。然后基于BERTR模型對主用戶之間存在的價格博弈進行了研究與分析。針對現有算法中沒有考慮主用戶頻譜占用率對主用戶QOS和效用產生影響的問題提出了頻譜控制因子對主用戶的效用函數進行了改進。分析了主用戶博弈的納什均衡的存在性和求解過程。仿真結果表明基于伯川德主用戶靜態(tài)博弈最終收斂于納什均衡，驗證了改進效用函數的有效性，同時也驗證了主用戶效用最大時就是達到納什均衡時的價格的策略。實驗還分析了頻譜控制因子對納什均衡和主用戶效用的影響。最后基于COURNOT模型研究了認知用戶頻譜分配的算法。在對現有認知用戶頻譜共享算法分析的基礎上為使認知用戶競爭到的頻譜更適合自身需求，對主用戶頻譜定價函數進行了改進?，F有的大部分算法中主用戶對頻譜定價函數通過供需關系來反應的本文從頻譜供應者主用戶的效用最大化為出發(fā)點。根據改進的頻譜定價函數給出了認知用戶的效用函數，分析了改進算法的穩(wěn)定性。通過MATLAB仿真驗證了改進的認知用戶效用函數的納什均衡解的存在性和有效性，也驗證了達到納什均衡時的頻譜需求量是認知用戶效用最大的策略。

簡介：隨著我國智能電網的快速發(fā)展，配網自動化的建設更加緊迫，配網自動化的實現離不開配電通信網，建設經濟實用安全可靠的配電通信網是實現配網自動化的關鍵，而無源光網絡有著抗干擾能力強、可靠性高、成本低、寬帶高等優(yōu)勢，成為最適合這種配電通信網的網絡之一。本文介紹了無源光網絡及配電自動化的概念和國內外發(fā)展狀況，針對配電配電網的自動化、智能化的體系進行了分析，明確了它們的特點以及不同配用電網絡對于通信方式的選擇，并對不同的通信方式進行簡單的分析。結合朔州供電公司的實際情況，對多種通信技術進行比較，提出一種基于EPON技術的配電通信網建設方案，整體方案簡單、可靠、經濟，適合朔州供電公司配網發(fā)展現狀?；贓PON技術的配電通信網的建成，可有效提高建設區(qū)域的供電可靠性，進一步改進供電保障能力，由于智能化提升，對人員的依賴程度降低，減輕配電運行維護工作強度，壓縮運營成本。供電可靠率提高后，還可以有效減少電網故障處理、運行維護的工作量和工器具使用費用，從而實現壓縮企業(yè)運營成本的目標，間接提高盈利能力。

簡介：隨著網絡技術的不斷發(fā)展，各種網絡應用的日益豐富，使得人們的生活與互聯網的關系變得越來越緊密。新的網絡技術在給人們的生活帶來便利的同時，也給網絡管理造成了新的問題。例如，當前主流網站逐漸開始采用HTTPS協(xié)議替代原來的HTTP協(xié)議，以加密方式傳輸網絡數據，然而不法分子試圖利用HTTPS逃避監(jiān)管，傳播不良信息，甚至通過偽造證書的方式侵犯用戶的權益。另外，新型BITTRENT應用傳輸層采用UDP協(xié)議，而當前對于此類BITTRENT流量缺乏有效的識別手段。網絡環(huán)境的凈化、服務質量的提升都建立在對網絡流量進行有效監(jiān)管的基礎之上，流量識別作為網絡管理的重要一環(huán)，也因此受到國內外學者的廣泛關注。本文針對以上問題，深入研究了現有的流量識別技術，設計并實現了網絡流量識別原型系統(tǒng)，主要的研究內容如下第一，研究流量識別技術，總結了各種技術的優(yōu)勢和劣勢，并采用端口識別技術與DPI技術相結合的流量識別方案，對網絡流量進行識別。第二，研究模式匹配算法，并總結了各種算法的性能和適用場景。在識別具體協(xié)議時，針對不同協(xié)議的實際特點，分別選取高性能的模式匹配算法。第三，分析了各種協(xié)議的特征，特別是SSH、HTTPS等加密協(xié)議以及傳輸層采用UDP的BITTRENT協(xié)議。在對協(xié)議特征進行提取的過程中，主要采用逆向工程的方法。第四，設計并實現了實時網絡流量識別原型系統(tǒng)，包括流量采集、通用處理層、流量識別、流量統(tǒng)計和數據存儲以及用戶界面5個部分。其中，通用處理層的設計對外屏蔽了拆包、分流等具體過程，完成數據包的預處理；流量識別模塊采用模塊化的思想，并針對各種協(xié)議自身特征復雜的問題，專門設計了協(xié)議分析器。本文最后對原型系統(tǒng)測試了功能和性能，通過對實驗結果進行分析，驗證系統(tǒng)能夠成功識別多種協(xié)議，整個系統(tǒng)具備良好的穩(wěn)定性和可擴展性。

簡介：多媒體社交網絡的多功能性，操作便利性吸引了數以億計的用戶使用；然而以分享為核心的社交網絡出現了一些亟待解決的問題，如屢屢發(fā)生的內容泄露、未經授權的訪問，轉授權不可撤銷等。因此，本文針對多媒體社交網絡環(huán)境中的單步以及多步分享問題、轉授權限的使用控制和轉授權限的撤銷進行研究，主要研究內容以及創(chuàng)新之處如下1基于使用控制模型建立了多媒體社交網絡環(huán)境下的委托授權模型。首先介紹了模型的相關實體，并介紹了對應實體的功能和操作流程；定義了委托過程的五個狀態(tài)，解釋了各個狀態(tài)之間的轉換過程；其次，提出委托授權模型，給出委托授權需要遵守的約束規(guī)則，并對之形式化描述；列舉了委托撤銷規(guī)則和沖突解決策略，并舉例解釋策略含義。最后，將委托授權模型應用于CYCLONE平臺，實現了對媒體內容的單步與多步轉授權和可控使用。2針對隱私保護的多媒體內容，設計了一種密碼學方案實現委托授權的方案，此方案使用代理重加密機制實現數字權利的轉授權，保證在整個委托授權過程多媒體內容的安全性。闡述了委托授權方案架構與應用環(huán)境，分析了多媒體社交網絡環(huán)境下委托授權方案的特點與實現方案；描述了委托授權方案從初始化到解密的實現過程，對委托授權方案安全模型做出定義，并在此模型下對委托授權方案進行安全性證明；介紹了委托授權方案的應用平臺。社交網絡下的數據安全問題、隱私泄露以及音視頻的未經授權分享等成為社交網絡的主要發(fā)展瓶頸，本課題在多媒體社交網絡環(huán)境下，研究共享數字信息的委托授權模型。我們的貢獻在于不泄露多媒體內容以及委托方和受托方信息的條件下，提出一種代理重加密方法實現數字權利轉授的方案，以保護多媒體內容的安全性與分享權利的可控性，實現權利在用戶間靈活分享與可控傳播。

簡介：隨著無線通信技術的快速發(fā)展和移動終端性能的提高，移動ADHOC網絡在社會領域的運用也越來越廣泛，例如當發(fā)生大地震、洪澇、交通事故以及遭受恐怖主義襲擊，正常通信設備受損的情況下，應急通信的建立是最重要的事情之一。由于移動ADHOC網絡具有多跳、移動性、網絡拓撲結構動態(tài)變化、能量有限等特點，使得它容易受到網絡惡意的攻擊，如DOS攻擊、黑洞攻擊、竊聽攻擊等。因此，移動ADHOC網絡安全問題成為近幾年來研究的熱點之一。以往的移動ADHOC網絡的安全措施只停留在被動防御階段，不能夠積極有效的阻止黑客的攻擊，如身份認證、加密等手段。入侵檢測可以作為移動ADHOC網絡的第二道安全防線，彌補入侵防御技術中的不足，能夠有效提高移動ADHOC網絡的安全性。生物免疫系統(tǒng)具有分布式、無中心控制節(jié)點、層次化結構、自學習等特點，能夠對外來病原體的入侵起到良好清除的作用，維持機體的健康；另外，移動AGENT是近幾年來興起的技術，它是分布式結構具有移動性、反應性、自主性、協(xié)作性、可執(zhí)行性等特點。在實際應用中，將生物免疫原理與移動AGENT相融合，提出了基于免疫AGENT的應急移動ADHOC入侵檢測模型。最后對入侵檢測系統(tǒng)產生的大量漏警與誤警，將博弈論思想引進到決策過程中，可以用來提高應急移動ADHOC網絡入侵檢測系統(tǒng)的檢測效率。采用該方法，較好的解決了應急移動ADHOC網絡安全問題，增強了應急移動ADHOC網絡的性能。本文主要完成了以下研究工作（1）為了減少路由維護代價，提高網絡的性能，討論了移動ADHOC網絡的經典分簇的算法，分析了各算法的優(yōu)缺點，提出了分布式的新自適應加權分簇算法，并對其進行了仿真分析。（2）對比了生物免疫系統(tǒng)與移動ADHOC入侵檢測系統(tǒng)的相似性，結合生物免疫建立了移動ADHOC網絡入侵檢測理論模型，介紹了特征提取、生成規(guī)則、匹配規(guī)則以及檢測器生成算法。（3）通過對比生物免疫系統(tǒng)與移動AGENT系統(tǒng)的相似性，將兩者結合應用于應急移動ADHOC網絡入侵檢測中。在以往的檢測器算法的基礎上，利用模糊理論的否定選擇算法進行自體耐受，動態(tài)疫苗提取與接種技術來增加抗體的多樣性。最后利用MATLAB進行仿真實驗，動態(tài)疫苗提取與接種技術，能夠一定程度上提高系統(tǒng)的檢測率，降低誤檢率。（4）針對IDS系統(tǒng)由于網絡性能降低引起的漏警率和誤警率，提出基于博弈決策模型，以效用函數來評估，通過理論的分析攻防效益，得出系統(tǒng)采取一定概率進行響應，能夠有效的提升IDS系統(tǒng)的檢測效率。

簡介：隨著移動互聯網的高速發(fā)展，互聯網已經成為人們日常生活，企業(yè)正常運轉等必不可少的通訊方式，絕大多數的數據都要通過互聯網傳輸。這些數據涉及到各個方面，如教育、金融、醫(yī)學、電力、通信等，因此，對網絡傳輸數據的研究就具備了它的重要性和必要性。對網絡數據的研究，一方面可以了解網絡結構中各個節(jié)點所承載的負荷，促進網絡的建立和優(yōu)化。另一方面可以根據網絡行為的分析來開發(fā)建立新的網絡協(xié)議，從而保證網絡更安全的傳輸。研究者可以自主采集所需的網絡數據，不過為了更全面的分析，往往需要使用機構發(fā)布的數據信息。然而網絡數據流信息往往包含了很多的隱私信息，發(fā)布這些信息的同時也存在隱私泄露的風險。為了在保護用戶隱私的前提下發(fā)布數據，數據發(fā)布者通常會改變或者隱藏主體的標識符，但這種基本的處理并不能很好地保護個體隱私，攻擊者可以利用背景知識和其他數據推斷出個體身份或敏感信息。為此，學術界提出了一系列方法來抵御這些攻擊，其中，匿名化技術和數據交換技術是常見的隱私保護方法。早期的研究多集中在對網絡數據中的IP地址本身的修改和加密，但這種方法本身并不能很好的保護數據隱私，我們總結了經典方法的優(yōu)勢和不足，結合近些年的擴展的方法，提出了幾種能抵御更多種類型攻擊的技術。本文的主要貢獻如下第一，我們提出了基于帶權二分圖的網絡數據的匿名化方法來抵御針對數據的邊攻擊第二，我們提出基于帶權二分圖的數據交換的方法來抵御針對數據的多種混合攻擊。下面具體介紹我們的主要工作。第一個工作是采用K匿名的方法對網絡數據流提取的圖結構進行匿名化處理以抵御針對圖的邊攻擊。本論文采用帶權二分圖模型對網絡數據建模，用頂點表示主機，用邊表示主機之間是否具有通信行為，用權重表示主機之間交換的數據包數量。我們針對對于圖結構常見的邊攻擊，采用K匿名方法保護主機身份和其它敏感信息不被泄露?？紤]到數據的可用性，在整個匿名化過程中盡量減少對圖的修改，減少對原數據的改動，從而減少信息損失。實驗結果驗證了算法的有效性。第二個工作在第一個工作的基礎上，采用數據交換和K匿名結合的方法來抵御更多種攻擊的混合攻擊，包括“邊攻擊”、“指紋攻擊”和“插入攻擊”。我們賦予了攻擊者更強的攻擊能力，可以獲取更多的關于主機的背景知識。采用此方法進行保護，網絡中的主機具有更高的安全性，在某些標準上，數據信息損失程度反而更小，實現了隱私保護等級和數據可用性的平衡。