数模-未来网流量分析拟合与未来网安全问题.doc

未来网流量分析拟合与未来网安全问题 摘 要 在信息全球化的今天，未来网将登上人类历史的舞台.网络节点的流量分布情况，由于涉及下一代网络建设和网络安全，一直是人们重点研究的问题之一.本文就每个节点的流量分布情况，中心控制器的流量分布情况，下一代通信网安全设计等问题进行建模. 对于问题一，首先分别假设每个站点的流量分布符合泊松模型和自相似模型.经KS检验，发现流量分布均不符合泊松分布；经R/S分析法计算Hurst指数发现流量分布具有自相似特征. 对于问题二，先根据未来网的物理布局来确定了符合该题的树型网络拓扑结构，再根据各个点之间平均流量的大小来确定中心控制器的位置为Kansas City，然后将中心控制器与各地区之间的流量进行重新统计，发现中心控制器的流量分布符合自相似分布，不符合泊松分布. 对于问题三，在问题二的中心控制模型基础上，通过适当的微调即铺设一条线路加强New?York和Kansas的通信的联系，就可以建立以Kansas最高控制中心，以Chicago、SaltLake City、Houston、New?York为二级管理中心的网络模型，同时建立一个马尔科夫模型.通过计算各个城市之间的流量利用率，得出结论:优化后明显减少了网络的延迟性，提高了整个网络信息的传输的效率，也就有效的改善了网络的安全性. 马尔科夫模型对短期的流量判断具有无后效性和稳定性的特点，对短期的预测比较可信，三级的网络控制，有效的改善了网络的安全性. 关键词 ：未来网；泊松模型；自相似模型；网络拓扑结构；马尔科夫模型 一、问题重述 未来网研究已经成为互联网研究的热点问题之一.下一代互联网的研发也引起人们的关注.在这些研究里，建模定量分析通过网络节点的流量分布情况，由于涉及下一代网络建设和网络安全，一直是人们重点研究的问题之一. 附件1给出了某通信网的几个主要节点. 附件2给出了以5分钟为时间单位，一周内各个站点之间的流量数据. 问题1：对于每个站点，建模研究该节点的流量分布情况.有研究认为这个流量函数是自相似分布，另有研究认为是泊松分布.创新性的提出新的模型，并进行实验验证. 问题2：中心控制器的流量分布建模.所谓中心控制器，指的是一个中心主机，所有数据都先经过它，然后再分配下去.针对问题1所提出的数据模型，建立中心控制器的流量分布模型.局部和整体分布模型可能不一致. 问题3：下一代通信网安全设计问题.定量、建模分析网络流量，事实上涉及网络安全.结合问题1、2所涉及到的流量模型结果，创造性的设计一个安全的局部通信网.要求写明设计方法、模型，以及如何保证安全. 二、问题分析 2.1问题一分析 有研究认为这个流量函数是自相似分布，另有研究认为是泊松分布.所以就泊松模型和自相似模型进行检验，若该流量分布不符合泊松分布和自相似模型，再建立其他的模型，最后对所建立的模型进行验证. 2.2问题二分析 所谓中心控制器，指的是一个中心主机，所有数据都先经过它，然后再分配下去.中心控制器建立要结合流量的大小和地理位置，达到资源的合理分配.为了模型建立的简便，单位时间相同的情况下，假设网速为该时间下的网络流量.我们根据未来网的物理布局来确定一定的网络拓扑结构，然后找出拓扑结构的中心控制位置，最后确定相应的流量分布模型. 2.3问题三分析 单一的网络，其中一个节点出问题，必须经过中心控制器，这样降低了传输效率，带来很多网络的不安全因素.适当的调整网络传输的线路和建立多级判断可以保护和控制网络. 三、基本问题假设 假设附件中给出的数据都是真实可靠的，具有很好的代表性 为了模型建立的简便，单位时间相同的情况下，假设网速为该时间下的网络流量 假设在不相重叠的区间上的增量具有独立性 假设直接连接的两个城市的距离为5 假设流量以就近原则确定方向 符号说明 符号 符号含义 泊松常数 经验分布函数 理论分布函数 最大的偏差 显著性水平 数据个数 临界偏差 表示样本个数 平均值 S 序列的标准差 第n个区间的累计离差 第n个区间的平均值 距离 可利用率 无穷小发生器 到达率矩阵 Kronecker和 被叠加的泊松过程的到达率 五、模型的建立与求解 5.1问题一 5.1.1模型分析 流量模型是流量预测和网络性能评价的基础.好的流量模型必须能够准确描述网络实际流量的特征情况，这样才能预测流量的状况.然而近年来研究发现网络流量具有自相似性，传统的基于泊松分布的模型已不能很好地表诉这一特性.根据流量的不同相关特性，建立了应用的典型模型. 5.1.2模型的建立 1.泊松模