广西壮族自治区自然科学基金(2011GXNSFB018076)
- 作品数：12 被引量：26H指数：4
- 相关作者：陶晓玲王勇李平红王勇李国平更多>>
- 相关机构：桂林电子科技大学中国工商银行股份有限公司更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家自然科学基金广西壮族自治区科学研究与技术开发计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 支持向量机的半监督网络流量分类方法被引量：6
- 2013年
- 针对传统网络流量分类方法准确率低、开销大、应用范围受限等问题,提出一种支持向量机(SVM)的半监督网络流量分类方法。该方法在SVM训练中,使用增量学习技术在初始和新增样本集中动态地确定支持向量,避免不必要的重复训练,改善因出现新样本而造成原分类器分类精度降低、分类时间长的情况;改进半监督Tri-training方法对分类器进行协同训练,同时使用大量未标记和少量已标记样本对分类器进行反复修正,减少辅助分类器的噪声数据,克服传统协同验证对分类算法及样本类型要求苛刻的不足。实验结果表明,该方法可明显提高网络流量分类的准确率和效率。
- 李平红王勇陶晓玲
- 关键词：网络流量分类支持向量机
- 面向并行网络流量分类的负载均衡算法
- 2012年
- 为了解决高速网络流量分类系统的性能瓶颈问题,提出了一种并行网络流量分类系统负载均衡算法。该算法由静态预分配和动态自适应调整两部分组成,采用基于Hash流表实现负载的静态预分配,根据处理节点的动态反馈对Hash流表进行重映射。通过实验和静态Hash算法以及SHI算法进行了对比,实验结果表明,该算法负载均衡度好、丢包率小、流重映射率低,能够满足并行网络流量分类系统负载均衡的要求。
- 李国平王勇陶晓玲
- 关键词：网络流量分类负载均衡HASH自适应
- 基于多片FPGA的双优先级动态调度算法
- 2013年
- 针对单片现场可编程门阵列(FPGA)在处理高速网络中海量数据时存在效率低下的问题,结合多处理器的双优先级调度算法,在所构建的多片FPGA并行处理的高速数据采集和处理模型上,提出一种基于多片FPGA的双优先级动态调度算法,并对处于低优先级段的强实时周期任务提出一种最早截止期临界松弛调度(EDCL)算法。根据任务的松弛度确定任务的优先级,若提升时间到达时仍未完成,则将其提升到高优先级段;对软实时周期任务,设置在中优先级段,通过延长当前任务截止期至动态模糊阈值进行调度。实验结果表明,该算法能很好地调度强实时周期任务,保证重要任务的优先执行,并能降低由于抢占造成的软实时周期任务错失率。
- 杜双枝王勇陶晓玲
- 关键词：并行处理任务调度
- 一种改进的基于MPI/OpenMP混合编程关联规则算法
- 2014年
- 设计并实现了一种基于高性能计算集群的并行关联规则挖掘方法.该算法采用分离的策略仅需对本地数据库进行一次访问,能有效降低I/O开销,同时利用MPI/OpenMP混合编程模式,最大限度降低数据在网络上的通信开销.在普通PC搭建的高性能计算集群的实验结果证明:基于高性能计算集群的关联规则算法效率较高,具有较好的加速比.
- 王勇张哲陶晓玲
- 基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法被引量：5
- 2013年
- 针对网络流量特征选择过程中监督信息缺乏的问题,提出一种基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法。该算法同时考虑少量成对约束和大量无标记样本,利用样本集合间的相关性和自相关性,扩展成对约束集到无标记样本上,产生更多可靠性强的成对约束,以揭示样本空间分布信息。最后,利用扩展的成对约束集进行特征选择。实验证明:与未进行成对约束扩展的算法相比,该算法在少量初始成对约束的情况下能获得更好的分类性能。
- 李平红王勇陶晓玲
- 关键词：网络流量分类
- 一种多分类器选择性集成的网络流量分类方法被引量：4
- 2014年
- 针对多分类器集成方法产生的流量分类器在泛化能力方面的局限性,提出一种选择性集成网络流量分类框架,以满足流量分类对分类器高效的需求。基于此框架,提出一种多分类器选择性集成的网络流量分类方法 MCSE(Multiple Classifiers Selective Ensemble network traffic classification method),解决多分类器的选取问题。该方法首先利用半监督学习技术提升基分类器的精度,然后改进不一致性度量方法对分类器差异性的度量策略,降低多分类器集成方法实现网络流量分类的复杂性,有效减少选择最优分类器的计算开销。实验表明,与Bagging算法和GASEN算法相比,MCSE方法能更充分利用基分类器间的互补性,具有更高效的流量分类性能。
- 李平红陶晓玲王勇
- 关键词：网络流量分类多分类器多样性
- 基于SVM的并行网络流量分类方法被引量：7
- 2013年
- 针对SVM(support vector machine)算法应用到大规模网络流量分类中存在计算复杂度高、训练速度慢等问题,提出一种基于云计算平台进行并行网络流量分类的SVM方法,以提高对大数据集的分类训练速度。该方法是一种采用云计算平台构建多级SVM和映射规约(MapReduce)模型的方法。它将训练数据集划分为多个子训练数据集,通过对所有子训练数据集进行并行训练,得到支持向量集,进而训练出流量分类模型。实验结果表明,与传统的SVM方法相比,并行SVM网络流量分类方法在保持较高分类精度的前提下,有效地减少了训练时间,提高了大规模网络流量分类的速度。
- 裴杨王勇陶晓玲李平红
- 关键词：网络流量分类支持向量机云计算
- 内部网络用户非法外联监控系统的设计与实现
- 2012年
- 用户的非法外联行为一直是企业内部网络安全的一个重大隐患。通过对NDIS协议驱动开发技术和Winsock2SPI技术的研究,设计一套基于网络接口设备信息和端口探测的非法外联监控系统。在该系统中使用LSP技术来实现网络阻断,并防止系统被用户强行关闭,从而阻止内部网络用户的非法外联行为,确保内部网络安全。目前已经在校园网中进行应用。
- 周晴伦高明
- 关键词：非法外联NDISLSP
- 一种非法主机接入内部网络监视系统的设计与实现被引量：2
- 2011年
- 针对内部网络使用者可能产生的安全问题,设计了一套基于C/S模式的非法主机接入的监视系统。在该系统中,设计LANM通信协议,通过竞选算法自动产生子网主监视代理,主监视代理扫描子网、监听免费ARP包、探测合法主机,从而完成子网非法主机的监视。实验结果表明,该系统能有效、快速地监视到接入内部网络的非法主机。
- 周晴伦石恒高明
- 关键词：竞选算法
- 一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法被引量：4
- 2013年
- 关于网络通信流量性能控制问题,针对大量不相关和冗余特征制约网络流量分类性能提高的问题,提出一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法。在半监督学习的基础上,采用成对约束和无标记样本相结合的特征评价方法快速去除不相关特征,并通过利用互信息的特征相关性过滤剩余特征中的冗余特征,使有监督信息和无监督信息在网络流量的特征选择过程中以不同的方式发挥作用。实验结果表明,与传统的网络流量特征选择方法相比,改进方法能以更少的特征获得更好的网络流量分类性能。
- 李平红陶晓玲王勇
- 关键词：网络流量分类互信息
