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基于可靠性与负载优化的多控制器弹性部署算法被引量：6: 2018年; 现有多控制器部署方案中存在控制路径可靠性差、控制器负载不均衡的现象。为此,提出一种基于可靠性和负载优化的多控制器弹性部署算法。基于谱聚类思想将多控制器部署问题转化为网络拓扑矩阵的行向量分类问题后,采用基于模拟退火的k-medoids算法对行向量进行分类,从而实现多控制器的弹性部署。仿真结果表明,与KCBP和优化K-means算法相比,该算法在保证负载均衡和网络低时延的基础上,可使控制路径可靠性平均提高达17%。; 陆杰张震胡涛; 关键词：可靠性负载均衡谱聚类

基于聚类优化的SDN多域自适应管理方法被引量：5: 2019年; 针对软件定义网络(SDN)多域网络中存在子域规划及控制器部署不合理的问题,提出一种新的SDN多域自适应管理方法。基于改进的节点聚类思想,设计SDN子域划分优化算法,依据网络中的吸引度和归属度对节点进行聚类,完成子域规划。面向子域中不同网络代价,给出控制器自适应部署算法,并通过代价加权求和得到子域网络总开销,完成控制器部署。仿真结果表明,与控制器自适应部署算法、负载均衡算法等相比,该方法网络子域划分和控制器部署更加合理,可节约23%的备份控制器空间,改善网络的综合性能。; 姚蓝兰巨龙胡涛; 关键词：节点聚类自适应管理

SDN中基于过程优化的交换机竞争迁移算法被引量：4: 2017年; 针对分布式软件定义网络中交换机迁移对象选取僵化和迁移冲突问题,提出一种基于过程优化的交换机竞争迁移(SCM,switch competing migration)算法。将原有的交换机迁移方案优化为迁移对象选取和交换机动态部署2个过程。首先,综合权衡网络中时延、流量和故障代价,灵活地选取迁移对象;然后,根据设定的存活期、迁移期和控制器负载动态门限值,交换机以竞争迭代的方式动态部署到目标控制器。仿真结果表明,与现有的算法相比,迁移对象的选取更加合理,避免交换机迁移冲突,控制器负载均衡率平均提升了25.6%。; 胡涛张建辉孔维功杨森曹路佳; 关键词：多控制器负载均衡

基于流量工程的软件定义网络控制资源优化机制被引量：5: 2020年; 针对软件定义网络(SDN)分布式控制平面中由于网络分域管理所引发的控制扩张问题,该文提出了一种基于流量工程的SDN控制资源优化(TERO)机制。首先基于数据流的路径特征对流请求的控制资源消耗进行分析,指出通过调整控制器和交换机的关联关系可以降低控制资源消耗。然后将控制器关联过程分为两个阶段:先设计了最小集合覆盖算法来快速求解大规模网络中控制器关联问题;在此基础上,引入联合博弈策略来优化控制器和交换机的关联关系以减少控制资源消耗和控制流量开销。仿真结果表明,与现有的控制器和交换机就近关联机制相比,该文机制能在保证较低控制流量开销的前提下,节省约28%的控制资源消耗。; 胡宇翔李子勇胡宗魁胡涛; 关键词：资源优化

基于多目标优化的应激式交换机迁移策略被引量：1: 2019年; 针对软件定义网络中控制器发生故障后,受影响交换机如何选取迁移目标的问题,综合考虑距离最近迁移和负载最低迁移的弊端,将控制器负载通过合理的建模转化为时延指标,结合控制器和交换机通信时延建立数学优化模型,设计遗传算法,基于全局最优的角度选择合理的迁移目标。仿真结果表明,该方法与最近迁移策略和利用率最低迁移策略相比,在整体网络负载较高的情况下,减少21%~40%新流响应时间。; 王立业胡宇翔胡涛; 关键词：负载均衡时延

SDN中基于可靠性评估的多控制器均衡部署策略被引量：8: 2017年; 针对分布式软件定义网络中控制平面可靠性差和控制器负载不均衡问题,提出一种基于可靠性评估的多控制器均衡部署策略。首先,通过综合权衡节点效能和路径质量评估节点可靠性,并在网络中设定均衡因子,优化控制器部署位置;然后,改进k-center聚类方法,引入冗余函数,根据节点吸引度和控制器负载均衡率完成交换机分配,实现合理的SDN子域规划。仿真结果表明,与现有策略相比,所需控制器数量平均减少22.1%,控制平面弹性明显增强,控制器负载均衡性能得到较大提升。; 胡涛张建辉马腾赵伟; 关键词：控制器可靠性负载均衡

SDN中的网络拓扑发现被引量：4: 2018年; 随着网络负载的不断增大,传统网络体系架构已难以适应时代需要。为了解决传统网络面临的问题,一种新型的网络体系结构——软件定义网络(saftware defined networking,SDN)应运而生。数据平面和控制平面的分离是这种新型网络体系架构的主要特点。为使SDN能够方便快捷地配置和管理网络,需要控制器能够实时地获取网络状态信息,尤其是拓扑信息。因此,拓扑发现模块是SDN重要的组成部分。首先,介绍了SDN的相关原理以及拓扑发现方法;然后,对传统的方法提出了改进,通过向交换机加入新的规则,减少与控制器之间的消息传递数量,在原有功能的基础上降低网络的负载,达到提升网络性能的目的。; 赵伟高华张建辉胡涛王书延; 关键词：拓扑发现 SDN 交换机

SDN中基于效能优化的交换机动态迁移策略被引量：4: 2019年; 交换机迁移作为一种弹性控制方式对于软件定义网络(SDN)中多控制器负载均衡具有重要作用.针对现有迁移方案存在迁移效率低下和高迁移代价问题,提出基于效能优化的交换机动态迁移策略.首先,分析控制器负载组成并构建负载差异矩阵,设置触发因子进行负载不均衡判定.然后确定迁移对象,建立迁移效能模型,同时考虑负载均衡率和迁移代价来确定迁移交换机和迁入控制器.最后,通过设定迁移三元组完成迁移映射,实现高效交换机迁移.仿真结果表明,该策略可以有效降低控制器响应时间,减小迁移代价并提高控制器吞吐量,同时将负载均衡率保持在较高水平,具有良好的拓扑适应性.; 姚蓝胡涛伊鹏胡宇翔兰巨龙李子勇; 关键词：多控制器网络优化

SDN中基于迁移优化的控制器负载均衡策略被引量：9: 2018年; 针对SDN多控制器负载均衡过程中交换机迁移僵化和迁移冲突问题,对现有的交换机迁移模型实施优化,提出了一种阶段式控制器负载均衡策略。在阶段1,综合控制器的各类开销代价,基于遗传算法优化迁移目标,选取交换机迁入和迁出域;在阶段2,通过设定子域迁移度和交换机有效期,实现了多交换机的协调迁移。仿真结果表明,与现有的负载均衡策略相比,改善了迁移域的选取过程,优化了交换机到控制器的动态部署,控制器负载均衡率提升了约21%。; 胡涛张建辉毛明; 关键词：多控制器负载均衡

基于集成学习的系统调用实时异常检测框架被引量：3: 2023年; 基于系统调用数据的异常检测无法完成进程生命周期内的入侵行为同步感知任务,且存在实时异常检测准确率低的问题。提出一个基于集成学习的系统调用实时异常检测框架,其中包括数据处理与切片、集成学习、异常检测与反馈模块。在数据处理与切片模块中,对处于生命周期内的进程行为轨迹进行采集与分析,根据线上待分析数据与线下模型训练数据对时效性的不同要求,设计2种系统调用轨迹的切分策略;在集成学习模块中,改进GPT语言模型和门控循环神经单元用于构建系统调用轨迹片段行为轮廓,以集成学习思想融合异常检测异构模型同时抓取单向语义特征与统计特征;在异常检测与反馈模块中,采用考虑单个系统调用重要度的异常判决方法,引入同步感知与实时裁决共存的异常预警机制。在公开数据集上的实验结果表明,该框架具有进程生命周期内的入侵同步感知能力,所构建的集成模型在保证低误报率(0.2%)的同时具有高异常检测准确率(99.3%),优于决策树模型、单分类SVM、BiLSTM等对比模型。; 陈仲磊伊鹏陈祥陈祥; 关键词：异常检测主机入侵检测半监督学习

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胡涛

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