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网络研究中的大稀疏矩阵求解和通信流量对蠕虫传播推测的影响

周瑞波  
【摘要】: 在计算机网络研究中,有诸多领域涉及大型或者超大型稀疏矩阵的求解,比如互联网流量分析、社会工程、生物信息学以及互联网搜索等。但大型稀疏矩阵无法按照常规数学方法开展计算,并且大型稀疏矩阵的计算也严重制约着计算机问题的求解。 在以往的那些对网络蠕虫追踪的方法中,很少有人考虑通信流量对蠕虫追踪的影响。现有的方法均没有将流量分布的特征应用到具体算法中,所以不能适应网络流量分布动态变化的特点. 针对以上,第一部分实现了一种采用并行计算方法快速求解大型稀疏矩阵的方法。在使用并行计算包和划分数据的基础上,能够有效地减少计算复杂度和时间。与现有的几类大型稀疏矩阵近似求解方法:矩阵压缩分解算法、紧凑图算法、分块法和概率聚合法进行了比较。对这些方法的优缺点进行了分析和评价,为相关计算机网络问题的求解提供了参考。 第二部分提出了基于虚拟机技术进行蠕虫追踪实验的策略,并通过构建了叫做dummy (DU)的实验环境对其进行了验证分析。 第三部分在假设检验流量模型参数下,提出了针对幂律泊松分布模型的蠕虫追踪算法,证明了其正确性并通过模拟环境进行了验证.实验结果表明:针对不同的网络流量分布模型,网络蠕虫传播路径推测算法具有较高的准确率。


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