近年来,黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件频发,使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法,可灵活地处理数据特征,不仅关注模型的预测误差,还考虑了每个样本的相对重要性。在前...近年来,黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件频发,使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法,可灵活地处理数据特征,不仅关注模型的预测误差,还考虑了每个样本的相对重要性。在前人区块链交易异常检测研究的基础上,将XGBoost与随机森林算法相结合,提出了基于XGBoost和随机森林的区块链异常交易检测模型(Blockchain Anomalous Transaction Detection Based on XGBoost and Random Forests,BATD_XRF)。模型分为数据特征处理、特征选择、分类检测3个模块,选取Elliptic Data Set、Bitcoin Alpha Dataset和Bitcoin OTC Trust Network Dataset数据集,使用主成分分析方法对数据进行二分类。特征选择过程中通过Gini Mean Decrease计算平均递减量,进一步确定特征的相对重要性。分类检测过程中提出网络搜索参数调优算法,并进行10倍交叉验证。最终通过与其他模型的对比实验,证明了所提模型在区块链交易异常检测中的准确性更高,训练时间更短。展开更多
随着网络技术发展,以网络虚拟化为手段解决TCP/IP网络体系结构僵化问题已成为未来网络领域发展的主流方向之一。SDN(software defined networking,软件定义网络)作为一种新兴的网络体系结构,为网络虚拟化提供了有效的解决方案。首先总...随着网络技术发展,以网络虚拟化为手段解决TCP/IP网络体系结构僵化问题已成为未来网络领域发展的主流方向之一。SDN(software defined networking,软件定义网络)作为一种新兴的网络体系结构,为网络虚拟化提供了有效的解决方案。首先总结了当前具有代表性的SDN网络虚拟化平台,并对比了SDN与传统网络环境中部署虚拟网的区别,然后针对SDN网络虚拟化平台中的虚拟网络映射问题,提出一种时延敏感的虚拟化控制器放置算法,最后通过实验验证了该算法在提高网络资源的利用效率的同时,保证了控制器与底层交换机的通信时延在可接受范围之内。展开更多
文摘近年来,黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件频发,使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法,可灵活地处理数据特征,不仅关注模型的预测误差,还考虑了每个样本的相对重要性。在前人区块链交易异常检测研究的基础上,将XGBoost与随机森林算法相结合,提出了基于XGBoost和随机森林的区块链异常交易检测模型(Blockchain Anomalous Transaction Detection Based on XGBoost and Random Forests,BATD_XRF)。模型分为数据特征处理、特征选择、分类检测3个模块,选取Elliptic Data Set、Bitcoin Alpha Dataset和Bitcoin OTC Trust Network Dataset数据集,使用主成分分析方法对数据进行二分类。特征选择过程中通过Gini Mean Decrease计算平均递减量,进一步确定特征的相对重要性。分类检测过程中提出网络搜索参数调优算法,并进行10倍交叉验证。最终通过与其他模型的对比实验,证明了所提模型在区块链交易异常检测中的准确性更高,训练时间更短。
文摘随着网络技术发展,以网络虚拟化为手段解决TCP/IP网络体系结构僵化问题已成为未来网络领域发展的主流方向之一。SDN(software defined networking,软件定义网络)作为一种新兴的网络体系结构,为网络虚拟化提供了有效的解决方案。首先总结了当前具有代表性的SDN网络虚拟化平台,并对比了SDN与传统网络环境中部署虚拟网的区别,然后针对SDN网络虚拟化平台中的虚拟网络映射问题,提出一种时延敏感的虚拟化控制器放置算法,最后通过实验验证了该算法在提高网络资源的利用效率的同时,保证了控制器与底层交换机的通信时延在可接受范围之内。
