冗余流量測(cè)量及特性分析

目錄
“信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書”序
前言
第1章 冗余流量概述 1
1.1 冗余流量的發(fā)現(xiàn) 1
1.2 冗余流量測(cè)量研究現(xiàn)狀 2
1.3 冗余流量特性分析研究現(xiàn)狀 4
1.3.1 流量特性的自相似性研究 4
1.3.2 流量特性的復(fù)雜性研究 6
1.3.3 流量特性的時(shí)序性研究 7
1.4 冗余流量消除技術(shù)研究現(xiàn)狀 8
1.4.1 傳統(tǒng)的冗余流量消除技術(shù) 9
1.4.2 協(xié)議無關(guān)的冗余流量消除技術(shù) 10
參考文獻(xiàn) 11
第2章 冗余流量測(cè)量方法 18
2.1 冗余流量測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 18
2.2 基于PF_RING的高速數(shù)據(jù)包采集方法 18
2.2.1 PF_RING數(shù)據(jù)包捕獲方法 19
2.2.2 內(nèi)存映射文件方法 20
2.2.3 雙線程協(xié)同方法 21
2.3 基于測(cè)量粒度的冗余流量測(cè)量方法 22
2.3.1 面向?qū)ο蟮娜哂嗔髁繙y(cè)量 22
2.3.2 面向數(shù)據(jù)包字節(jié)分組的冗余流量測(cè)量 23
2.3.3 面向數(shù)據(jù)包字節(jié)分塊的冗余流量測(cè)量 23
2.4 數(shù)據(jù)包字節(jié)分塊算法 23
2.4.1 定長(zhǎng)分塊算法 24
2.4.2 變長(zhǎng)分塊算法 24
2.4.3 滑動(dòng)分塊算法 25
2.5 特征指紋采樣方法 26
2.5.1 MODP特征指紋采樣方法 26
2.5.2 MAXP特征指紋采樣方法 27
2.5.3 SAMPLEBYTE特征指紋采樣方法 28
2.5.4 DYNABYTE特征指紋采樣方法 29
參考文獻(xiàn) 30
第3章 基于均勻采樣的冗余流量動(dòng)態(tài)跟蹤識(shí)別方法 33
3.1 分塊指紋計(jì)算方法 33
3.2 貪婪內(nèi)容匹配識(shí)別方法 36
3.3 均勻采樣方法 37
3.4 動(dòng)態(tài)跟蹤方法 38
3.5 識(shí)別方法的實(shí)現(xiàn) 39
3.6 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 41
3.6.1 冗余流量測(cè)量效率 41
3.6.2 數(shù)據(jù)宏觀分析 42
3.6.3 數(shù)據(jù)微觀分析 50
參考文獻(xiàn) 57
第4章 基于自相似性的冗余流量特性分析 59
4.1 冗余流量的R/S分析 59
4.1.1 R/S分析法 60
4.1.2 Hurst指數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 60
4.1.3 實(shí)驗(yàn)仿真 61
4.2 冗余流量的重尾分布分析 63
4.2.1 Alpha穩(wěn)定分布的基本特性 63
4.2.2 Alpha穩(wěn)定分布的概率密度 64
4.2.3 Alpha穩(wěn)定分布的參數(shù)估計(jì) 66
4.2.4 實(shí)驗(yàn)仿真 67
4.3 冗余流量的多分形模型 70
4.3.1 多分形理論的定義及性質(zhì) 70
4.3.2 多分形小波模型 72
4.3.3 柯西-拉普拉斯小波模型 73
4.3.4 實(shí)驗(yàn)仿真 75
參考文獻(xiàn) 79
第5章 基于時(shí)間序列的冗余流量特性分析 81
5.1 周期性 81
5.1.1 冗余流量信號(hào)的周期分析 81
5.1.2 冗余流量時(shí)間序列的周期分析 82
5.1.3 實(shí)驗(yàn)分析 86
5.2 長(zhǎng)程相關(guān)性 91
5.2.1 度量方法 91
5.2.2 實(shí)驗(yàn)分析 93
5.3 多重分形性 96
5.3.1 基于統(tǒng)計(jì)矩的多重分形分析法 96
5.3.2 實(shí)驗(yàn)分析 98
5.4 自組織臨界性 102
5.4.1 功率譜分析方法 103
5.4.2 實(shí)驗(yàn)分析 103
參考文獻(xiàn) 105
第6章 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的冗余流量演化模型 108
6.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù) 108
6.2 無權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型 110
6.3 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型 114
6.3.1 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)基本概念 114
6.3.2 BBV加權(quán)網(wǎng)絡(luò)演化模型 115
6.4 二分網(wǎng)絡(luò)模型 117
6.4.1 二分網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù) 117
6.4.2 二分網(wǎng)絡(luò)基本分類 118
6.5 基于加權(quán)二分網(wǎng)絡(luò)的冗余流量演化模型 118
6.5.1 模型概述 119
6.5.2 模型構(gòu)建 120
6.5.3 模型統(tǒng)計(jì)特性分析 123
6.5.4 演化模型分析 129
6.5.5 仿真分析 132
6.6 基于冗余負(fù)載路由的網(wǎng)絡(luò)相變 137
6.6.1 網(wǎng)絡(luò)相變基本概念 137
6.6.2 冗余負(fù)載路由算法 138
6.6.3 仿真分析 139
參考文獻(xiàn) 147
第7章 冗余流量消除方法 149
7.1 冗余流量消除系統(tǒng)架構(gòu) 149
7.2 冗余流量消除過程分析 150
7.2.1 指紋選擇算法 151
7.2.2 匹配算法 154
7.2.3 冗余流量緩存策略 154
7.2.4 解碼錯(cuò)誤恢復(fù) 155
7.3 基于滑動(dòng)窗口分塊的冗余流量檢測(cè) 156
7.3.1 數(shù)據(jù)信息捕獲 156
7.3.2 基于滑動(dòng)窗口分塊的數(shù)據(jù)包分塊 159
7.3.3 檢測(cè)性能參數(shù)分析 163
7.3.4 校園網(wǎng)冗余流量分布分析 164
7.4 基于分組特性的冗余流量消除 166
7.4.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和分析 166
7.4.2 分組特性分析 167
7.4.3 冗余流量消除系統(tǒng)模型 172
7.4.4 關(guān)鍵算法描述 173
參考文獻(xiàn) 174