浅析ADSL故障的几点成因及处理方法

ADSL是运行在原有电话线上的一种高速宽带上网方式，它具有节省投资、上网速度快、安装简单等优点。但是另一方面也对现有的网络带来了一些挑战，就网络而言。由于网络流量大大增加，网络阻塞问题也越来越严重。     

A Real-Time TCP Stream Reassembly Mechanism in High-Speed Network

With the continual growth of the variety and complexity of network crime means, the traditional packet feature matching cannot detect all kinds of intrusion behaviors completely. It is urgent to reassemble network stream to perform packet processing at a semantic level above the network layer. This paper presents an efficient TCP stream reassembly mechanism for real-time processing of high-speed network traffic. By analyzing the characteristics of network stream in high-speed network and TCP connection establishment process, several polices for designing the reassembly mechanism are built. Then, the reassembly implementation is elaborated in accordance with the policies. Finally, the reassembly mechanism is compared with the traditional reassembly mechanism by the network traffic captured in a typical gigabit gateway. Experiment results illustrate that the reassembly mechanism is efficient and can satisfy the real-time property requirement of traffic analysis system in high-speed network.     

基于EKF的神经网络在网络流量预测中的应用

在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度.     

互联网流量分析系统技术方案

互联网业务快速发展,需要对网络及所承载的各类业务进行及时、准确的流量和流向分析,挖掘网络资源潜力,控制网络流量成本。为此,对现有的互联网网络流量分析系统技术现状进行分析,给出具体的技术解决方案。     

基于小波分析和神经网络的网络流量预测

网络流量的准确预测对于提高网络服务质量与网络安全有很重要的作用.本文主要对流量序列进行小波分解和重构,并结合神经网络对网络流量进行预测,新的算法可以有效提高预测精度.通过分析神经网络及非线性预测模型的优劣,建立一个网络流量预测模型.同时利用实际采集的网络流量数据对模型进行仿真,证实该模型可以有效控制由各种因素导致的误差,从而提高网络流量的预测精度.     

海外期刊封面故事集锦

<正>盗版之王Dotcom站在奥克兰一处法庭中,他被控犯有版权、共谋、敲诈勒索和洗钱等罪名,面临20年或更长的监禁。据称他运营的企业在7年内从盗窃数字内容中获得1.75亿美元收入。在有关当局今年1月将"百万上传"关闭之前,该网站跻身网络流量分析机构Alexa Internet所列出的全球100个最流     

多尺度流量网络规划与网络控制算法研究

第一，随着网络技术和网络应用的不断发展，网络的流量特性发生了根本性的变化。传统的网络流量是短相关的，而现代网络流量具有普遍的自相似性长相关性外，还具有更复杂的多尺度等特性。网络流量的这些新特性与传统Markov流量模型的基本假设截然不同，