异步传输下网络不确定异常大数据剔除仿真
简述差错控制技术
简述差错控制技术
差错控制技术是一种通信系统中用于检测和纠正数据传输过程中出现的错误的技术。
差错控制技术主要包括以下几种方法：
1. 错误检测：通过添加冗余信息来检测数据传输过程中的错误。
常见的错误检测方法包括奇偶校验、循环冗余检验（CRC）、海明码等。
2. 自动重传请求（ARQ）：在数据传输过程中，如果发现数
据出现错误，接收端可以向发送端发送一个请求重传的信号，从而实现错误的纠正。
3. 前向纠错（FEC）：在数据传输过程中，发送端可通过添加
纠错码使得接收端能够校验和修复一定数量的错误。
4. 正确性确认：接收端在收到数据之后，向发送端发送一个确认信号，以表示数据已被正确接收。
差错控制技术的主要目标是保证数据传输的可靠性和完整性，并尽量降低错误率。
不同的差错控制技术可以根据具体的需求选择使用，例如，在对数据传输的稳定性要求较高的无线通信系统中，可以采用ARQ和FEC结合的方式来保证可靠性。
通信网络中故障数据优化检测仿真研究
通信网络中故障数据优化检测仿真研究随着通信网络的快速发展，它已经成为现代社会发展中不可或缺的一部分。
通信网络的可靠性和稳定性对于现代社会的正常运转至关重要。
然而，随着通信网络规模的不断扩大和网络设备的增多，通信网络中故障数据的检测和优化变得越来越困难。
因此，如何有效地检测通信网络中的故障数据并优化网络性能已经成为一个非常重要的问题。
本论文主要研究通信网络中故障数据的优化检测方法，并通过仿真实验对其进行验证。
首先，本论文介绍了通信网络中故障数据的类型和检测方法。
故障数据主要包括丢包、延时、抖动等，这些故障数据会对网络的性能产生较为明显的影响，因此需要及时检测和优化。
检测方法主要包括基于网络监控和诊断工具、基于网络管理协议和基于数据挖掘等方法。
每种方法都有其优缺点，需要根据不同的应用场景选择合适的方法。
其次，本论文介绍了通信网络中故障数据的优化方法。
网络优化的目标是提高网络的可靠性、稳定性和性能，从而提高用户的网络体验。
网络优化方法主要分为两类：硬件优化和软件优化。
硬件优化主要包括升级网络设备、优化网络拓扑等方法，软件优化主要包括升级网络协议、优化路由算法等方法。
需要根据网络的具体需求选择合适的优化方法。
最后，本论文通过仿真实验对所提出的优化检测方法进行验证。
仿真实验采用NS-3网络仿真平台，搭建了一个包含100个节点的网络。
通过引入故障数据进行模拟，验证了所提出的故障数据检测方法和优化方法的有效性。
实验结果表明，所提出的方法能够有效地检测和优化网络中的故障数据，提高网络的性能和可靠性。
总之，本论文研究了通信网络中故障数据优化检测仿真方法，并通过仿真实验进行了验证。
本论文所提出的每种方法都有其独特的优点和局限性，需要根据不同的应用场景进行选择和应用。
相信本论文的研究结果对于通信网络中故障数据的检测和优化具有一定的参考价值。
2022年沈阳工业大学数据科学与大数据技术专业《计算机网络》科目期末试卷A(有答案)
2022年沈阳工业大学数据科学与大数据技术专业《计算机网络》科目期末试卷A（有答案）一、选择题1、计算机网络的基本分类方法主要有两种：一种是根据网络所使用的传输技术；另一种是根据（）。
A.网络协议B.网络操作系统类型C.覆盖范围与规模D.网络服务器类型与规模2、物理层、数据链路层、网络层、传输层的传输单位（或PDU）分别是（）。
I.帧Ⅱ.比特Ⅲ.报文段 IV.数据报A. I、Ⅱ、IV、ⅢB. Ⅱ、I、IV、ⅢC. I、IV、Ⅱ、ⅢD. Ⅲ、IV、Ⅱ、I3、一个UDP用户数据报的数据字段为8192B。
在链路层要使用以太网来传输，那么应该分成（）IP数据片。
A.3个B.4个C.5个D.6个4、若甲向乙发起一个TCP连接，最大段长MSS-1KB，RTT-5ms，乙开辟的接收缓存为64KB，则甲从连接建立成功至发送窗口达到32KB，需经过的时间至少是（）。
A.25msB.30msC.160msD.165ms5、HDLC协议对0111110001111110组帧后对应的比特串为（）A.01111100 0011111010B.01111100 01111101 01111110C.01111100 0111110103D.0111110001111110011111016、在图所示的网络中，若主机H发送一个封装访问Internet的IP分组的IEEE 802.11数据帧F，则帧F的地址1、地址2和地址3分别是（）。
A. 00-12-34-56-78-9a, 00-12-34-56-78-9b, 00-12-34-56-78-9cB. 00-12-34-56-78-9b, 00-12-34-56-78-9a, 00-12-34-56-78-9cC. 00-12-34-56-78-9b, 00-12-34-56-78-9c, 00-12-34-56-78-9aD.00-12-34-56-78-9a, 00-12-34-56-78-9c，00-12-34-56-78-9b7、在大多数情况下，同步传输和异步传输的过程中，分别使用（）作为传输单位。
仿真中遇到的问题及解决方法
仿真中遇到的问题及解决方法《仿真中遇到的问题及解决方法》在进行仿真工作时，难免会遇到各种各样的问题。
这些问题可能来自于仿真软件本身的限制，也可能来自于我们对仿真工作的理解不够深入。
针对这些问题，我们需要及时找到解决方法，以保证仿真工作的顺利进行。
本文将就仿真中常见的问题及其解决方法进行探讨。
1. 起因分析在进行仿真工作时，我们可能会遇到仿真模型不收敛、仿真结果不稳定、仿真时间过长等问题。
这些问题可能源于仿真模型本身的复杂性，也可能源于仿真软件的设置不当。
为了及时解决这些问题，我们需要从问题的起因进行分析。
1.1 仿真模型不收敛仿真模型不收敛是仿真工作中常见的问题之一。
当我们对某个系统进行仿真时，如果模型不收敛，就意味着我们无法得到有效的仿真结果。
这可能是因为模型中存在着过多的非线性元素，或者仿真软件的收敛条件设置不当。
解决方法：我们可以尝试简化模型，去除一些不必要的非线性元素，或者对模型进行优化。
我们可以调整仿真软件的收敛条件，增加迭代次数或调整收敛阈值，以尝试解决收敛问题。
1.2 仿真结果不稳定有时候，我们可能会发现仿真结果不稳定，即使在相同的输入条件下，仿真结果也会有较大的波动。
这可能是因为系统本身存在着不稳定性，或者仿真软件的数值计算精度不够高所导致。
解决方法：针对仿真结果不稳定的问题，我们可以尝试对系统进行稳定性分析，找出系统不稳定的原因所在，并对系统进行改进。
另外，我们还可以通过提高仿真软件的数值计算精度，或者调整相关参数来提高仿真结果的稳定性。
1.3 仿真时间过长在进行大型系统的仿真工作时，常常会遇到仿真时间过长的问题。
这可能是因为系统的复杂性导致仿真计算量过大，或者仿真软件的计算效率不高导致的。
解决方法：针对仿真时间过长的问题，我们可以尝试对系统进行分解，将复杂系统分解为若干子系统进行仿真，以减少计算量。
另外，我们还可以尝试优化仿真软件的计算设置，提高计算效率，从而缩短仿真时间。
2. 解决方法的选择在面对各种仿真问题时，我们需要灵活运用各种解决方法，以便快速解决问题将仿真工作进行下去。
基于深度学习的异常网络流量检测与分析研究
基于深度学习的异常网络流量检测与分析研究引言：随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越受到重视。
恶意软件、网络攻击和数据泄漏等问题给个人和组织造成了巨大的经济和声誉损失。
因此，网络流量的检测与分析一直是网络安全领域的关键任务。
基于深度学习的异常网络流量检测与分析成为近年来的研究热点，其能够提供高准确率的流量检测和识别，帮助提升网络安全防御能力。
一、异常网络流量的定义与特征异常网络流量通常是指与正常网络流量模式不符的特定行为，可能是由于网络攻击、恶意软件或硬件故障等原因引起。
异常网络流量包含了各种类型的异常行为，如端口扫描、拒绝服务攻击（DoS）、协议违规等。
这些异常网络流量在传输过程中常常表现出不同于正常流量的统计特征。
二、传统方法与深度学习方法的比较传统的网络流量检测方法通常依靠手动定义的规则和特征提取方法来识别异常流量。
然而，由于网络攻击手段的不断进化，传统方法往往难以适应新型攻击并产生大量的误报。
相比之下，基于深度学习的异常流量检测方法能够通过对大量数据的学习，自动地提取网络流量的特征，并自动进行模式匹配，从而实现准确的异常流量识别。
三、基于深度学习的异常网络流量检测模型1. 卷积神经网络（CNN）模型CNN是一种广泛用于图像处理的深度学习模型，近年来被应用于网络流量识别领域。
学习到的特征可以自动背离噪声特征，从而提高网络流量识别的准确率。
2. 递归神经网络（RNN）模型RNN是一种特殊的神经网络，能够处理具有时序特征的数据。
在网络流量检测中，RNN可以学习到流量序列中的时间依赖关系，并能够有效地捕获流量的行为模式。
3. 自编码器模型自编码器是一种无监督学习的深度学习模型，通过学习数据的压缩表示和重构，可以发现数据中的异常模式。
在网络流量检测中，自编码器可以从正常流量数据中学习到流量的模型，从而能够检测到与模型不匹配的异常流量。
四、基于深度学习的异常网络流量检测系统的设计与实现基于深度学习的异常网络流量检测系统通常包括数据预处理、特征提取、模型训练和流量检测等步骤。
异步限流方案
1.确保方案符合国家相关法律法规，不侵犯用户合法权益。
2.保障用户隐私安全，不泄露用户信息。
3.建立完善的限流机制，确保系统稳定、可靠、高效运行。
六、总结
本异步限流方案旨在合理分配系统资源，提高用户体验，防止恶意攻击和滥用。通过实施本方案，可以有效降低系统负载，保障关键业务的正常运行，为用户提供稳定、高效的服务。同时，本方案遵循合法合规原则，确保系统在合法范围内运行。
（2）用户级别：针对单个用户进行限流，防止用户恶意请求，保障合法用户的正常使用。
（3）IP级别：针对单个IP进行限流，防止恶意IP地址发起大量请求。
3.异步处理
（1）请求队列：当系统负载较高时，将请求放入队列进行异步处理，防止系统过载。
（2）异步执行：采用线程池、消息队列等技术，实现请求的异步处理，提高系统响应能力。
2.提高系统在高并发场景下的处理能力。
3.确保合法用户请求的优先级和体验。
4.降低恶意请求对系统的影响。
5.保持系统资源的高效利用。
三、方案设计
1.限流策略
-采用令牌桶算法，根据预设的速率向令牌桶中添加令牌，请求到达时需从桶中获取令牌，未获取到则拒绝服务。
-实行动态限流策略，根据系统负载和实时性能指标动态调整令牌生成速率和桶容量。
4.限流组件
（1）限流器：实现限流算法的核心组件，负责控制请求速率。
（2）过滤器：对请求进行过滤，判断是否符合限流规则。
（3）监控器：实时监控系统负载和限流效果，为动态调整限流策略提供数据支持。
5.防护措施
（1）防止恶意攻击：通过限制单个用户、IP的请求速率，降低恶意攻击对系统的影响。
（2）防止系统过载：通过限流和异步处理，确保系统在合理负载范围内运行。
仿真统计误差 处理
仿真统计误差处理
在实验室研究中，由于各种原因，实验数据往往存在着一定的误差。
对于这些误差，我们需要进行统计处理，以便更加准确地分析和解释实验结果。
仿真是一种常用的方法，可以在一定程度上模拟实验数据，并通过对数据的仿真进行统计处理来减小误差。
仿真统计误差处理主要包括以下几个方面。
首先是数据的生成和收集。
在仿真过程中，我们需要根据实验条件和假设，生成符合实验要求的数据。
数据收集过程中，需要考虑一些实际因素，如数据采集方式、采集时间、数据的精度等。
其次是数据的处理。
数据处理是指对收集到的数据进行清洗、筛选、分类、归纳等操作。
这其中，清洗是最基本的操作，旨在排除无用数据、异常数据和噪声数据。
筛选是指对数据按照一定的规则进行筛选，以适应不同的分析需求。
分类是指对数据按照不同的属性或特征进行分组，以便更好地进行分析和解释。
归纳是指对数据进行统计分析，以得出数据的基本特征和规律。
最后是误差的分析和处理。
在仿真统计中，误差是不可避免的。
因此，我们需要对误差进行分析和处理，以获得更加准确的结果。
误差分析可以帮助我们确定误差的来源和大小，以便制定相应的处理策略。
误差处理可以通过一些方法，如扩展不确定度法、加权平均法、异常值检测等，来减小误差的影响。
总之，仿真统计误差处理是实验研究中必不可少的环节，它能够帮助我们更加准确地分析和解释实验数据，从而提高实验研究的可靠
性和精度。
feign请求数据过大
feign请求数据过大以feign请求数据过大为题，我们来探讨一下在开发过程中，当使用feign框架向服务器发起请求时，如果请求的数据过大会带来什么问题，并探讨一些解决方案。
一、背景介绍在分布式系统中，微服务架构已经成为了一种非常流行的架构模式。
而在微服务架构中，服务之间的通信是非常重要的一环。
而feign 作为一种声明式、模板化的HTTP客户端，被广泛应用在微服务架构中，用于简化服务之间的通信。
当我们使用feign向服务器发起请求时，如果请求的数据过大，就会带来以下问题：1. 网络传输延迟增加：大量数据的传输会占用更多的网络带宽，导致网络传输延迟增加，影响系统的性能。
2. 内存消耗增加：大量的数据需要在内存中进行存储和处理，会导致服务端和客户端的内存消耗增加，可能引发内存溢出等问题。
3. 请求超时：数据量过大可能导致请求超时，影响系统的稳定性和可用性。
4. 服务负载增加：请求数据过大可能导致服务器负载增加，降低整个系统的吞吐量。
三、解决方案针对feign请求数据过大的问题，我们可以采取以下解决方案：1. 数据压缩：对于数据量较大的请求，可以采用数据压缩的方式进行传输。
可以使用gzip等压缩算法对数据进行压缩，减小传输的数据量，降低网络传输延迟和带宽消耗。
2. 分片传输：对于大数据的请求，可以将数据进行分片传输。
将大数据拆分成多个小数据块，分别进行传输和处理，最后在客户端进行合并。
这样可以减小单个请求的数据量，降低系统的负载。
3. 异步处理：对于大数据的请求，可以采用异步处理的方式。
客户端将请求发送给服务端后，不需要等待服务端的响应，而是继续处理其他任务。
服务端在处理完请求后，将响应返回给客户端。
这样可以提高系统的并发能力和处理效率。
4. 数据分页：对于大数据的请求，可以采用数据分页的方式进行请求。
客户端每次请求只请求部分数据，然后根据需要再进行后续的请求。
这样可以减小单个请求的数据量，提高系统的响应速度。
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第36卷第3期计算机仿真2019年3月文章编号：10〇6-9348(2019)03-0273-04异步传输下网络不确定异常大数据剔除仿真崔海亭(山东体育学院体育传媒与信息技术学院，山东济南250102)摘要:为解决当前异常数据剔除方法中存在的漏检率和误检率过髙问题，提出基于PSO与SVM的异步传输下网络不确定异 常大数据剔除方法。
通过测量数据之间的接近度对异步传输网络数据一致性进行验证，期间将网络数据看作一个集合，根 据模糊理论中模糊集合间接近度对数据之间的接近度进行度量，同时设定冗余数据判定门限值,以此确定网络中冗余数据，并将其滤除。
设置粒子群初始化参数，将粒子设置为二维，来表示支持向量机参数。
利用支持向量机对各粒子进行训练，获 取粒子适应度函数。
依据适应度函数计算粒子个体最优值和全局最优值，将两者结合构建公共信息库，通过所建信息库更 新各粒子位置。
判断粒子寻优是否满足结束条件，如果为是，利用得到的最优粒子构建最优网络异常数据检测模型,检测出 异步传输下网络不确定异常数据，引人异常数据剔除滑动窗口和窗口调整参量，完成异常数据剔除。
实验表明，上述方法平 均漏检率约为2.6%,误检率较低。
关键词：异步传输;网络;异常大数据;剔除中图分类号:TP311 文献标识码：BUncertain Abnormal Big Data Removal SimulationUnder Asynchronous TransmissionCUI Hai-ting(School of Sport Communication and Information Technology, Shandong S j x j r t University, Jinan Shandong 250102, China)A B S T R A C T：In order t o reduce the missed detection r a t e and the f a l s e detection r a t e in current abnormal data remova l method, t h i s paper puts forward a method f o r eliminating network uncertain abnormal big data i n asynchronoustransmission based on PSO and SVM. F i r s t l y, the data consistency of asynchronous transmission network was ver i f i e d by measuring the approximation degree between data, and the network data were considered as a s e t.Secondly, the approximation degree between fuzzy s ets in fuzzy theory was used t o measure the approximation degree between dat a.Meanwhile, the redundant data was s e t t o determine the threshold value. On t h i s basis, the redundant data i n network was determined and f i l t e r e d.Thirdly, the i n i t i a l i z a t i o n parameters of p a rticle swarm were s e t and the particles were s e t as two-dimensional particles, so as t o represent parameters of support vector machine. Moreover, support vector machine was used to t r a i n each particle and obtain f i t n e s s function of p a r t i c l e.According t o the f i t n e s s function, the individual optimal value and global optimal value of p a rticle were calculated, which were combined t o construct the public information database, and then the position of each p article was updated through the information database, so as t o determine whether the p article optimization s a t i s f i e d the end condition. I f yes, the optimal particles were used t o build the optimal network abnormal data detection model and detect the network uncertain abnormal data i n asynchronous transmission. Finally, abnormal data were introduced t o eliminate the sliding window and the window adjustment parameter. Thus, the abnormal data removal was completed. Simulations prove that the average missed detect ion rate of proposed method i s about 2. 6%.Meanwhile, the fal s e detection r ate i s low.K E Y W O R D S：Asynchronous transmission； Network； Abnormal big data； Removel引言网络技术与信息化的不断发展，使网络环境变得复收稿日期:20丨8-05-06修回日期:20丨8-05-26杂[1]。
复杂网络环境中异步传输下异常大数据的种类变化 多样，将这些异常大数据检测出来并剔除是网络数据安全领 域的热点问题[2_3]。
当前基于主成分分析的异步传输下网络 不确定异常数据剔除方法通过对网络数据进行P C A处理, 确定贡献率比较高的维度，并获取异常和维度特征之间的关—273—联性，实现特征的自适应修正，完成异常数据检测与剔除。
对/(A)进行覆盖而生成的盒子数量可表示为L&。
假设任 该方法漏检率和误检率均较高,无法实现异步传输下网络不 意采样间隔为山、42山,则异步传输下网络不确定异常大数 确定异常数据的高效剔除。
鉴于网络安全在当前计算机领 据点集盒维数可表示为域的重要意义，使得该领域中很多专家学者纷纷对其进行深 度研究，得到的部分研究成果如下所示。
郝亚洲[<1等人提出基于数据挖掘与信息抽取的异常数 据检测方法。
依据研究课题的需求，将异常行为定义为四种 形式，并从数据挖掘与信息抽取角度对异常行为进行识别。
利用分类器与触发词在大规模数据中将异常数据过滤掉，再 抽取异常数据中的命名实体，并基于抽取到的实体完成异常 行为共现网络的构建。
实验表明,该方法运行过程简单，但 存在漏检现象，无法将异常数据全部剔除。
李宇狲[5]等人提 出基于非先验自适应的网络异常数据流量检测方法。
将全 网流量数据当作研究数据来源，并通过多元增量分析的方 式，提出基于非先验自适应的网络异常数据检测法。
该法在 运行过程中，利用增量模式对网络流量矩阵常态模型进行构 建，无需特殊训练以及独立训练，即可得到网络异常数据检 测剔除结果。
实验结果表明，该方法运行能耗较低,但存在 误检现象，即容易将正常数据流量剔除。
赵新杰[6]等人提出 基于迁移学习与D-S理论的网络异常数据检测方法。
该方 法在运行过程中，先通过迁移学习方法构建已知网络攻击模 型,并在构建该模型时对异常攻击数据之间的差异性予以考 虑，然后基于训练获取的分类器实现网络行为分析，同时与 D-S证据理论相结合，对分布不一致的攻击数据类型进行检 测及过滤。
方针结果表明，所提方法运行延迟短，但存在误 检的情况。
异步传输下网络不确定异常数据性质复杂，要将其从网 络中剔除，难度较大。
当前异常数据检测过滤方法存在漏检 和误检的问题，提出基于P S O与S V M的异步传输下网络不 确定异常大数据剔除方法，可高效解决当前相关方法存在的 问题,为该领域研究发展提供更为坚实的基础。
2异步传输下网络不确定异常大数据剔除原理原理中，利用分形特征法实现异步传输下网络不确定异 常大数据剔除。
对异步传输下网络连接数据进行离散化，计 算被当作网络连接分形维数的盒维数和网络连接于某时刻 的分形盒维数。
设置判定阈值，将获取的正常网络下分形维 数与实时网络连接分形维数作差，如果两者之差超过设定阈 值，则可将实时网络数据判定为异常，并将其剔除。
详细过 程如下：在异步传输下网络不确定异常大数据剔除原理中，利用 盒维数当作异步传输网络连接分形维数。
假设,/(t)代表异 步传输网络连接，针对时间参数选取可以判断数据特征长度的r当作采样长度，其中，采样的间隔设置为山，则离散之 后的异步传输下网络连接可表示为/(a)。
使用宽度是山的盒子对/(fc)进行覆盖，凭此生成的盒 子数量为,假设采样间隔是则使用宽度是的盒子n1y logCAi^t/^At)⑴=Tlos(kt/k2)式(1)中，fc i= A2,C代表S和式次数。
根据式（1)，对异步传输下网络连接于某时刻的分形盒维数进行计算。
计算过程中，设置时刻为I并于时间段 [ti - G,*.]内设置《个采样点(A(i>,且将采样间隔设置为,则针对任意第i行第y列的盒子,它的坐标可表 示为图1。
(1-k^lJ-kAO(y-*A〇图1任意盒子坐标示意图根据图1可将M t定义为n依据式(2)的计算，就能够得到时刻t,盒维数出!^/^⑵dim(/2) =log(fc,4〇 - log(f e2At)C(l〇g(*i) - l〇g(*2))(3)通过式(3)的计算,已经得到异步传输下正常网络连接 于各时刻盒维数。