基于收敛启发机制的人工网络安全迁移算法研究

• 作者: 许媛 陈倩
• 来源期刊: 井冈山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工网络 收敛启发 社区网络 数据迁移 启发映射 网络瘫痪频率
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 40-45
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8085.2019.05.008

摘要

针对当前人工网络安全迁移算法研究中存在迁移时间长、误码率高且容易造成网络瘫痪等不足,提出了一种基于收敛启发机制的人工网络安全迁移算法.首先,利用社区网络进行网络迁移时具有的波动特性,通过带宽函数均值起伏率和网络存储冗余率两个指标进行迁移裁决,有效减缓了迁移过程中网络出现拥塞的概率,实现数据迁移并提高网络安全迁移过程中的鲁棒性.随后,针对当前算法迁移过程中难以进行误差评估的不足,通过启发映射机制设计了网络存储冗余带宽迁移方法,用以改善网络数据传输过程中的抖动,改善网络迁移时的效率,具有很强的迁移质量.仿真实验表明:与当前常用的超混沌云网络预估迁移机制(Predictive Migration Mechanism of Hyperchaotic Cloud Networks,PMM-HCN机制)、社区网络大数据峰值安全迁移机制(Peak Security Migration Mechanism of Large Data in Community Network,PSMM-LDCN机制)相比,本文算法具有网络迁移时间少、网络迁移数据误码率小、网络抖动时间短、网络瘫痪频率低等特性,具有很强的实际部署价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许媛		18	35	3.0	5.0
2	陈倩		6	1	1.0	1.0