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基于帕累托优化的网络安全设备部署设计与研究 被引量:3
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作者 冯毅 潘上 李瑞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第6期1782-1788,共7页
通过部署网络安全设备可以有效地提高网络的安全性,但由于网络设备种类繁多、功能复杂,如何在整个网络中最优地部署网络安全设备,从而达到安全和开销的平衡,仍是研究人员关注的焦点。将网络安全设备最优部署问题转换为帕累托优化问题,... 通过部署网络安全设备可以有效地提高网络的安全性,但由于网络设备种类繁多、功能复杂,如何在整个网络中最优地部署网络安全设备,从而达到安全和开销的平衡,仍是研究人员关注的焦点。将网络安全设备最优部署问题转换为帕累托优化问题,提出分布式约束优化的七元组对网络安全设备部署进行量化赋值,构建基于分支界限算法的部署方案搜索算法,在解空间内对量化的数值进行计算并求出最优解。由于基于分支界限算法的方案搜索算法需要耗费大量时间,在大型网络中运行效率较低,使用基于弧一致优化的数据预处理技术对量化数值进行预处理,实现搜索算法的优化。最后通过仿真实验测试,证明该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 网络安全设备部署 帕累托优化 分支界限搜索算法 弧一致预处理技术
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支持并行化快速实验部署的网络创新实验平台
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作者 李帅 李勇 +2 位作者 苏厉 金德鹏 曾烈光 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第1期113-116,138,共5页
清华大学网络创新实验(TUNIE)平台为新型网络体系结构的验证和测试提供了有力的工具。在TUNIE平台运行过程中,过长的实验部署耗时会降低整个TUNIE平台的运行效率。对实验部署过程进行分析和测量,发现实验部署的冗长耗时主要由集中... 清华大学网络创新实验(TUNIE)平台为新型网络体系结构的验证和测试提供了有力的工具。在TUNIE平台运行过程中,过长的实验部署耗时会降低整个TUNIE平台的运行效率。对实验部署过程进行分析和测量,发现实验部署的冗长耗时主要由集中式镜像池和串行的实验部署流程引起。为此,提出一种并行化的快速实验部署方案。利用分布式镜像池减少非本地节点的镜像拷贝时间,采用并行化实验部署提高时间维度上的资源利用率。仿真和实际应用结果证明,相比于串行部署方案,该方案可以减少40%-89%的部署耗时,有效提高了实验部署的速度。 展开更多
关键词 网络创新实验平台 实验部署 并行部署 分布式镜像池 虚拟化 实验平台架构
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煤矿企业数据中心网络安全服务链技术研究 被引量:7
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作者 孙磊 孙淑昕 +2 位作者 王博文 任贺贺 彭辉 《工矿自动化》 北大核心 2022年第7期149-154,共6页
目前,煤矿企业生产网络和数据中心之间的网络安全设备大多采用串行部署方式,存在单点故障、链路瓶颈、运维耦合等问题。针对上述问题,研究了基于软件定义网络(SDN)的煤矿企业数据中心网络安全服务链技术。设计了煤矿企业数据中心安全设... 目前,煤矿企业生产网络和数据中心之间的网络安全设备大多采用串行部署方式,存在单点故障、链路瓶颈、运维耦合等问题。针对上述问题,研究了基于软件定义网络(SDN)的煤矿企业数据中心网络安全服务链技术。设计了煤矿企业数据中心安全设备并行部署方式,在物理拓扑上串入1台服务功能链(SFC)交换机,将各安全设备接入SFC交换机,通过SDN控制器控制安全设备及经过SFC交换机的流量,通过SFC交换机定期向安全设备发送检测报文来实现安全设备健康状况检测,并根据配置实现安全设备故障、升级、增加情况下的SDN安全服务链,保障安全设备无感知上下线。测试结果表明,该技术支持安全服务资源的可视化灵活调度,可按需启用/停用服务链上安全服务或配置不同优先级的服务链,在安全设备故障情况下可自动更新安全服务路径,且丢包率低,实现了无感知切换。 展开更多
关键词 煤矿企业 数据中心 网络安全 软件定义网络 安全服务链 服务功能链 网络安全设备并行部署 网络资源配置
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并行网络文件系统PNFS研究 被引量:1
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作者 张媛 于冠龙 阚云鹤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第06A期387-391,共5页
从解决高性能计算机I/O瓶颈面临的问题着手,首先详细分析并设计了并行网络文件系统——PNFS的结构、存储机制、管理机制和工作机制,然后对并行网络文件系统PNFS的原型系统进行了性能测试,从而验证了并行网络文件系统PNFS可以有效地解决... 从解决高性能计算机I/O瓶颈面临的问题着手,首先详细分析并设计了并行网络文件系统——PNFS的结构、存储机制、管理机制和工作机制,然后对并行网络文件系统PNFS的原型系统进行了性能测试,从而验证了并行网络文件系统PNFS可以有效地解决传统网络文件系统在可扩展性、可用性和性能上存在的问题,能够为高性能文件系统的建立提供一种行之有效的解决方法。 展开更多
关键词 并行网络文件系统 部署 网络存储 性能测试
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联合联邦学习与深度强化学习的并行服务功能链部署算法
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作者 刘光远 杜婕 庞紫园 《西安交通大学学报》 2025年第9期110-121,共12页
针对多域边缘云网络中并行服务功能链(SFC)的动态部署问题,构建了一种优化的SFC并行结构,提出一种联合联邦学习(FedAvg)与深度强化学习(DRL)的新算法——FA-D3QN-PER。该方法解决了现有的单一DRL算法和集中式决策框架在解决SFC切分和部... 针对多域边缘云网络中并行服务功能链(SFC)的动态部署问题,构建了一种优化的SFC并行结构,提出一种联合联邦学习(FedAvg)与深度强化学习(DRL)的新算法——FA-D3QN-PER。该方法解决了现有的单一DRL算法和集中式决策框架在解决SFC切分和部署时存在的资源分配不均和隐私泄露问题,通过允许各域内的智能体独立训练,并利用FedAvg共享模型参数,在保护数据隐私的同时优化全局策略。在部署阶段,对混合SFC的并行结构进行分析和优化;根据优化结果将优化后的混合SFC合理切分成若干个子链,并将其分配给合适的边缘域;将各子链中的虚拟网络功能(VNF)映射至目标域内的物理节点上。仿真结果表明,FA-D3QN-PER方法具有稳定性强、收敛速度快等特点,能够显著提高SFC部署的接受率,同时有效减少平均延迟和总成本,相较于FA-DQN、DFSC和MuL算法,FA-D3QN-PER算法将接受率提高了11.6%,平均延迟和总成本分别减少了17%和18.56%。 展开更多
关键词 多域边缘云网络 并行服务功能链 动态部署 联邦学习 深度强化学习
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