自组织网络态势评估与可视化呈现

发布时间：2017-11-24 23:07

  本文关键词：自组织网络态势评估与可视化呈现

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【摘要】：态势感知是网络管理的关键技术之一,能够挖掘网络中的深层信息,提前预测网络的状态趋势。态势评估作为其中的关键环节,能够分析当前网络状态,为可能发生的网络拥塞和安全事件做准备,保证网络的正常运行。本文在以往态势评估研究的基础上,引入复杂网络、神经网络等分析技术,进一步拓展网络的态势评估算法。同时,在应用上对态势评估进行进一步研究,利用可视化框架构造富客户端,进而实现网络态势评估软件模块,以全面而清晰的方式呈现网络状态,在实际网络环境中完成对网络评估的实现工作。第一,引进了网络中介数的概念,并根据介数的概念和目前网络运行的特点,提出针对网络节点和链路进行重要性分析的态势评估算法。通过对网络拓扑进行分析,给出网络结构上的参考指标,即基于拓扑介数的节点与链路的重要性指标。同时,将介数的概念应用到网络流量信息的分析当中,利用介数对重要性的判定思路,构造符合网络动态监测特点的网络重要性的变化指标,即基于流量介数的节点和链路重要性。文章阐述了相关理论,给出了具体算法步骤,并在此基础上进行了仿真分析,为应用提供依据。第二,本文结合神经网络算法,将BP神经网络应用于网络状态评估中,并在原有算法基础上进行改进,进而开发实现有利于网络分析的网络态势评估算法。算法通过对神经网络的训练来高效评估网络状态,及时预估网络的运行状态,为管理者提供网络的及时分析数据。文章阐明了相关理论,给出了具体算法的设计思路。之后,通过各项指标的仿真验证,阐明了算法合理性。第三,将可视化技术应用到态势评估过程中,利用ExtJS、Geoserver等富客户端呈现技术,构造网络态势评估模块,实现当前网络状态数据与相应的算法分析的结果视图呈现。通过与可视化技术的结合,提高软件模块可读性,增加网络态势分析视图和角度,加深研究人员和管理人员对网络状态的理解,进一步提高网络管理的深入性,丰富网络管理的可视化程度。同时,在集成网络的态势分析算法与程序编写过程中,结合应用需求,合理调整数据格式,进一步提高可视化技术在网络态势感知领域的可用性。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06

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本文编号：1223912