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基于多层sketch的SDN网络流量测量技术研究

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信息安全研究 2024年第9期10卷 840-848页

作者：杨心怡池亚平王志强北京电子科技学院网络空间安全系北京100070 中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室北京100093

针对大流检测、突变流检测和基数估计等的网络流量测量对保障网络安全具有重要意义.但当前相关研究存在实时性不足、测量精度不高等问题.针对上述问题,设计了一种基于多层sketch(multiple layer sketch, ML sketch)的网络流量测量模型.... 详细信息

针对大流检测、突变流检测和基数估计等的网络流量测量对保障网络安全具有重要意义.但当前相关研究存在实时性不足、测量精度不高等问题.针对上述问题,设计了一种基于多层sketch(multiple layer sketch, ML sketch)的网络流量测量模型.首先,该模型采用自主设计的ML sketch结构,使用分类存储结构提高了流量测量的精度.其次,在SDN(software defined network)环境下利用流量实时回放技术,模拟了流量的动态发生场景.最后,在SDN控制平面实现了对大流、突变流和基数估计类流量的实时动态检测.在UNSW-NB15上的实验结果表明,与传统sketch结构相比,所设计的ML sketch结构在F1_Score指标上最高提高4.81%,相关误差最高降低81.12%,验证了该模型的有效性.

关键词：网络测量 SDN sketch 流量回放网络安全

Accelerate distributed deep learning with cluster-aware sketch quantization

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Science China(Information Sciences) 2023年第6期66卷 138-154页

作者： Keshi GE Yiming ZHANG Yongquan FU Zhiquan LAI Xiaoge DENG Dongsheng LI College of Computer National University of Defense Technology

Gradient quantization has been widely used in distributed training of deep neural network(DNN)models to reduce communication cost. However, existing quantization methods overlook that gradients have a nonuniform distribution changing over time, which can lead to significant compression error that not only increases the number of training iterations but also requires a higher number of quantization bits(and consequently higher delay for each iteration)to keep the validation accuracy as high as the original stochastic gradient descent(SGD)approach. To address this problem, in this paper we propose cluster-aware sketch quantization(CASQ), a novel sketch-based gradient quantization method for SGD with convergence guarantees. CASQ models the nonuniform distribution of gradients via clustering, and adaptively allocates appropriate numbers of hash buckets based on the statistics of different clusters to compress *** evaluation shows that compared to existing quantization methods, CASQ-based SGD(i)achieves the same validation accuracy when decreasing quantization level from 3 bits to 2 bits, and(ii)reduces the training time to convergence by up to 43% for the same training loss.

关键词： distributed training deep learning communication sketch quantization

sketch simplification guided by complex agglomeration

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Science China(Information Sciences) 2019年第5期62卷 145-160页

作者： Yue LIU Xuemei LI Pengbo BO Xifeng GAO School of Computer Science and Technology Shandong University School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology School of Software Shandong University Courant Institute of Mathematical Sciences New York University

We propose a novel method for vector sketch simplification based on the simplification of the geometric structure that is extracted from the input vector graph, which can be referred to as a base *** the sets of strokes, which are treated in the existing approaches, a base complex is considered to be a collection of various geometric primitives. Guided by the shape similarity metrics that are defined for the base complex, an agglomeration procedure is proposed to simplify the base complex by iteratively merging a pair of geometric primitives that exhibit the minimum cost into a new one. This simplified base complex is finally converted into a simplified vector graph. Our algorithm is computationally efficient and is able to retain a large amount of useful shape information from the original vector graph, thereby achieving a tradeoff between efficiency and geometric fidelity. Furthermore, the level of simplification of the input vector graph can be easily controlled using a single threshold in our method. We make comparisons with some existing methods using the datasets that have been provided in the corresponding studies as well as using different styles of sketches drawn by artists. Thus, our experiments demonstrate the computational efficiency of our method and its capability for producing the desirable results.

关键词： sketch simplification base complex iterative merging

Rhombus sketch:自适应和准确的流数据sketch

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吉林大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 874-884页

作者：魏晓辉苗艳微王兴旺吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

记录数据出现的次数(频数估计)是流数据管理的一类重要任务。在该类任务的解决方案中,sketch是内存使用效率较高的数据结构之一。目前的多层sketch方案,通常使用相同长度的计数器记录数据能够到达的最高层级。然而,数据频数的高度偏斜... 详细信息

记录数据出现的次数(频数估计)是流数据管理的一类重要任务。在该类任务的解决方案中,sketch是内存使用效率较高的数据结构之一。目前的多层sketch方案,通常使用相同长度的计数器记录数据能够到达的最高层级。然而,数据频数的高度偏斜会导致部分计数器的高位内存被浪费。另一方面,由于数据分布是不断变化的,静态的sketch数据结构会造成内存分配不合理的问题。为了解决上述问题,本文提出一种弹性层级结构Rhombus sketch,能够按需将计数器分配给数据,并通过估计数据的分布动态调整内存分配。实验结果表明,相比于其他典型sketch方法,特别是在内存紧张的情况下,Rhombus sketch的准确性有明显的提高。

关键词：计算机应用数据流近似算法弹性 sketch

Context-Aware Animation Data Description and Interaction Method Based on sketch

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Journal of Beijing Institute of Technology 2019年第1期28卷 8-16页

作者： Fang Liu Zhaoxu Sun Cuixia Ma Hongan Wang Institute of Software Chinese Academy of Sciences

In this paper,an interactive method is proposed to describe computer animation data and accelerate the process of animation ***,a semantic model and a resource description framework(RDF)are utilized to analyze and describe the relationships between animation ***,a novel context model which is able to keep the context-awareness was proposed to facilitate data organization and *** our context model,all the main animation elements in a scene are operated as a *** sketch is utilized as the main interactive method to describe the relationships between animation data,edit the context model and make some other user ***,a context-aware computer animation data description system based on sketch is generated and it also works well in animation generation process.

关键词： animation data description sketch interactive animation context-aware

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基于压缩感知和sketch的网络测量研究

基于压缩感知和Sketch的网络测量研究

作者：李林曦湖南大学

学位级别：硕士

互联网正处于飞速发展的时代,网络规模和网络用户不断扩大且新型网络不断涌现,使得人们难以全面、准确地理解网络,给网络基础设施的运营和管理带来了巨大挑战。为帮助管理者更好地管理网络资源,优化网络性能,提高效率,降低成本,确保网... 详细信息

互联网正处于飞速发展的时代,网络规模和网络用户不断扩大且新型网络不断涌现,使得人们难以全面、准确地理解网络,给网络基础设施的运营和管理带来了巨大挑战。为帮助管理者更好地管理网络资源,优化网络性能,提高效率,降低成本,确保网络处于最佳状态,网络测量技术应运而生。针对当前网络特点,虽然已提出了许多网络测量方案并做出了很大贡献,如采样技术和基于sketch的网络测量方法,但它们仍存在两个问题。一是它们都需要在资源和准确性中进行权衡,进而无法同时保证低开销和高精度。二是现有的网络测量方案几乎没有认真考虑测量数据的安全可靠性。因此,为解决上述问题,本文基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)和sketch围绕低开销、高精度和安全可靠的网络测量展开研究,主要的研究工作如下:(1)基于压缩感知和CM-sketch实现低开销高精度的网络测量。受压缩感知和CM-sketch的启发,本文设计了一个轻量级的网络测量框架CS-sketch。在数据平面部署CM-sketch,并基于CM-sketch的线性哈希映射操作构造稀疏的0-1感知矩阵,对数据包进行轻量级的更新操作,有效解决了数据平面硬件设备内存和计算资源有限的问题。在控制平面,为准确地估计每个流的大小,本文基于高效可逆的Cholesky因子分解提出了一个快速OMP算法,实现了高精度的流值重构。实验结果表明,与主流的基于sketch的网络测量方法相比,本文的CS-sketch能以最低的计算和通信开销实现对99%以上的数据流高精度测量。(2)基于超球面采样自适应构造感知矩阵实现安全可靠的网络测量。为保证网络测量数据的高安全性,需要对测量数据进行加密,且密钥需要满足“一次一密”的效果。压缩感知加密技术的出现同时满足了网络测量效率和安全性的需求,因为感知矩阵相当于密钥,可对测量数据进行加密。因此,受压缩感知加密技术的启发,本文提出基于超球面采样自适应构造感知矩,在不存储感知矩阵的同时,实现“一次一密”的加密效果,保障测量数据的安全可靠性。实验结果表明,本文构造的感知矩阵其性能与传统的感知矩阵相当,可实现有效加密和重构。

关键词：网络测量 sketch 压缩感知低开销高精度安全可靠

基于内存高效sketch的超级主机识别与网络主机信任评估

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基于内存高效Sketch的超级主机识别与网络主机信任评估

作者：韩慧西安电子科技大学

学位级别：硕士

飞速发展的互联网带给人们便利的同时也带来了许多安全威胁和挑战。网络流量测量通过收集和分析网络流量的统计特征可以准确地分析网络的安全性。主机基数估计是网络流量测量中的一项重要任务,可以用来识别超级主机。超级主机指主机基... 详细信息

飞速发展的互联网带给人们便利的同时也带来了许多安全威胁和挑战。网络流量测量通过收集和分析网络流量的统计特征可以准确地分析网络的安全性。主机基数估计是网络流量测量中的一项重要任务,可以用来识别超级主机。超级主机指主机基数表现异常的主机,例如,超级传播者(超级接收者)是具有较高目的基数(源基数)的主机,超级变化者在相邻测量周期的基数变化较大。因此,准确的主机基数估计可以对网络进行可信测量,帮助构建可信网络。如果主机基数出现异常,则说明该主机的可信任度较低。sketch是一种基于哈希的概率数据结构,可以在消耗较少内存资源的情况下进行准确的主机基数估计,已被广泛用于超级主机识别。但不断扩大的网络规模和日益提升的链路速率导致基于sketch的超级主机识别存在效率和精度的问题,例如真实网络环境中分布不均衡的主机基数导致sketch内存使用的严重浪费,存储海量网络流量数据使超级主机溯源不高效。为了解决以上问题,本文提出一种新型内存高效的可逆sketch,名为Extended sketch+。该sketch使用可扩展的计数器记录主机基数,确保监控低基数主机时使用较小计数器,在监控高基数主机时使用可以扩展基数估计上限的动态计数器。因此,Extended sketch+可以同时提供较高的内存使用和准确的主机基数估计。此外,Extended sketch+支持合并操作,允许分布式地部署测量节点以实现大规模网络范围内的超级主机识别。基于Extended sketch+,本文提出了准确快速的超级主机识别方法,并且Extended sketch+可以快速溯源超级主机。基于上述工作,本文还提出了一个基于Extended sketch+的网络主机信任评估方法,实现对主机可信任度的准确评估。本文在真实的网络流量数据集上对提出的方案进行了测试以及性能的评估。实验结果表明,Extended sketch+在准确率和效率方面优于现有相关工作,基于Extended sketch+的网络主机信任评估可以提供准确的主机信任评估。

关键词：网络流量测量 sketch 内存高效超级主机识别网络主机信任评估

Deep3Dsketch-im:rapid high-fidelity AI 3D model generation by single freehand sketches

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2024年第1期25卷 149-159页

作者： Tianrun CHEN Runlong CAO Zejian LI Ying ZANG Lingyun SUN College of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310027China School of Software Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310027China School of Information Engineering Huzhou UniversityHuzhou 313000China

The rise of artificial intelligence generated content(AIGC)has been remarkable in the language and image fields,but artificial intelligence(AI)generated three-dimensional(3D)models are still under-explored due to their complex nature and lack of training *** conventional approach of creating 3D content through computer-aided design(CAD)is labor-intensive and requires expertise,making it challenging for novice *** address this issue,we propose a sketch-based 3D modeling approach,Deep3Dsketch-im,which uses a single freehand sketch for *** is a challenging task due to the sparsity and ***3Dsketch-im uses a novel data representation called the signed distance field(SDF)to improve the sketch-to-3D model process by incorporating an implicit continuous field instead of voxel or points,and a specially designed neural network that can capture point and local *** experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of the approach,achieving state-of-the-art(SOTA)performance on both synthetic and real ***,users show more satisfaction with results generated by Deep3Dsketch-im,as reported in a user *** believe that Deep3Dsketch-im has the potential to revolutionize the process of 3D modeling by providing an intuitive and easy-to-use solution for novice users.

关键词： Content creation sketch Three-dimensional(3D)modeling 3D reconstruction Shape from X Artificial intelligence(AI)

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基于双阶段sketch的长流检测算法研究

基于双阶段Sketch的长流检测算法研究

作者：李潮晨大连海事大学

学位级别：硕士

长流检测对于负载均衡,流量工程和入侵检测等方面具有重要意义。网络流量呈现重尾分布,即大多数流包含较少数量的报文,而很小一部分流包含大量报文。从网络流量中检测出长流可以更好的了解网络行为,对网络管理有重要帮助。为了匹配高速... 详细信息

长流检测对于负载均衡,流量工程和入侵检测等方面具有重要意义。网络流量呈现重尾分布,即大多数流包含较少数量的报文,而很小一部分流包含大量报文。从网络流量中检测出长流可以更好的了解网络行为,对网络管理有重要帮助。为了匹配高速网络中的数据传输效率,在读写速度快的SRAM进行长流检测是很有必要的。sketch是一种概率性的数据结构,可以使用较小的内存来存储和查询给定的多项集中任何一个项的频率,可以很好地用于长流检测,但是现存的sketch通常使用许多具有相同大小的计数器来记录流中的报文的数量,因此这些计数器必须足够大,以容纳最大流,由于网络中大多数流都是非长流,只有很少一部分是长流,因此许多计数器中记录了很小的值,这样会造成一部分的空间浪费。本文提出了一种基于双阶段sketch的长流检测算法(Algorithm for Detecting Elephant Flows through Two-Stage sketch,TSS)。TSS算法的结构由两部分组成:一部分为light part,另一部分为heavy part。TSS算法的核心思想是将长流和非长流进行动态存储,使得非长流存储在light part中,而长流由light part与heavy part共同存储,从而优化内存效率。为了评价TSS算法在长流检测方面的性能,首先针对算法的误差范围进行理论分析,然后使用三个在不同网络环境下收集的真实Trace进行了大量实验,并且与其他三种算法进行了比较。从理论分析以及实验结果表明,TSS在长流检测方面具有更好的性能。

关键词：长流 sketch 概率估计双阶段