Использование технологии. Net remoting для решения задачи поисковой оптимизации - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Задача безусловной оптимизации имеет вид: (1) 1 174.22kb.
Задача оптимизации. Задачи дискретной оптимизации Сведение задачи... 1 12.07kb.
Лабораторная работа №5 Использование Web сервисов xml в консольных... 1 284.98kb.
Математическая постановка задач оптимизации Виды ограничений 1 208.09kb.
Карточка преподавателя 1 50.6kb.
Долматов Андрей Сергеевич аналитик, старший специалист ОАО управляющая... 1 10.87kb.
В работе предложен подход отбора информационно значимых факторов... 1 99.4kb.
Программа вступительного экзамена по специальности 01. 04. 05 оптика... 1 100.04kb.
5Исследование и построение решения задачи 32 8 590.96kb.
Задача оптимизации туристических групп Поиск решения и сценарии. 1 158.71kb.
Технология решения задач линейной оптимизации 1 321.68kb.
Развитие и совершенствование межрегиональных связей в агропромышленном... 1 324.46kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Использование технологии. Net remoting для решения задачи поисковой оптимизации - страница №1/8


Труды Научной конференции по радиофизике, ННГУ, 2004

Информационные системы.
Средства, технологии, безопасность

Использование технологии .NET Remoting для решения задачи поисковой оптимизации


А.Ю.Горбунов

Нижегородский госуниверситет

Задача оптимизации состоит в нахождении наибольшего или наименьшего значения некоторой функции F(X) (целевой функции) на заданном множестве XD (области поиска). На настоящий момент опубликовано большое количество методов решения поставленной задачи для случая линейной целевой функции и небольшого размера области поиска. К сожалению, для большинства практических задач данные условия неприменимы. Поставленную задачу предлагается решать на основе методов адаптивного поиска (например, используя генетические алгоритмы, широко описанные в литературе [1,2]). Поскольку целевая функция в общем случае является многоэкстремальной, то необходимо использовать несколько процедур поиска (спусков) для нахождения оптимального решения. Ввиду потенциально большого размера области поиска имеет смысл проводить процедуры спуска параллельно на нескольких ЭВМ.

Данная задача может быть эффективно решена с помощью технологии .NET Remoting [3,4]. .NET Remoting предоставляет простой и прозрачный для пользователя способ взаимодействия объектов через границу домена приложения. Технология является гибкой в эксплуатации, позволяет задействовать различные варианты настроек удаленных объектов и использовать различные транспортные протоколы (TCP, HTTP) и протоколы доступа к объектам (SOAP, бинарный формат). Последнее обстоятельство полезно при работе в сетях со сложной топологией, использующих межсетевые экраны.

На настоящий момент разработана программная система, реализующая решение поставленной задачи [4]. Система разбита на три модуля – сервер, клиент и модуль вычисления целевой функции (калькулятор). В задачи сервера входит публикация удаленного объекта, сообщающего клиенту при подключении параметры области поиска (задается в виде файла в формате XML на стороне сервера) и полное имя сборки, содержащей калькулятор. Калькулятор реализует интерфейс, известный клиенту. Сборка, содержащая калькулятор, хранится на стороне сервера и при подключении копируется на машину клиента. Клиент, получив параметры области поиска и подключив, используя динамическое связывание, калькулятор, производит процедуру спуска и возвращает найденное решение на сервер. Сервер на основе найденных клиентами решений производит дополнительную процедуру спуска и сохраняет найденное решение в файле. Предложенная архитектура системы позволяет производить замену параметров области поиска и калькулятора без перекомпиляции клиента и сервера, то есть без каких-либо усилий настраивать систему под решение конкретной задачи. Использование конфигурации клиента с помощью конфигурационных файлов избавляет от необходимости перекомпиляции кода клиентов при смене местоположения сервера.

На стороне клиента для поиска используется локальный поисковый метод на основе генетических алгоритмов, поскольку это ускоряет процедуру спуска и избавляет от необходимости передавать клиенту реализации глобальных поисковых методов. Использование глобального поискового метода на стороне сервера повышает надежность, а использование в качестве исходных данных найденных клиентами локальных решений уменьшает общее время поиска (тем самым, повышая эффективность).

Эффективность поиска предложенной системой определяется используемыми поисковыми методами. Высоких показателей эффективности можно достичь при использовании глобального поиска на сервере и быстрого локального на стороне клиентов.

Надежность поиска также зависит от используемых поисковых методов и возрастает при увеличении числа клиентов. Надежность сильно зависит от размера области поиска и характера целевой функции.

Точность поиска полностью определяется используемыми поисковыми методами. Для генетических алгоритмов



где |D| – мощность множества области поиска, L – длина бинарной строки, представляющей найденное решение (длина генотипа).

Разработанная программная система может быть использована как при проведении научных исследований, так и в учебном процессе для обучения студентов основам построения распределенных систем и основам методов поисковой оптимизации.


  1. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA, 1989.

  2. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. MIT Press, Cambridge, MA, 2nd edition, 1992.

  3. Маклин С., Нафтел Дж., Уильямс К. Microsoft .NET Remoting. –М.: Русская редакция, 2003.

  4. Горбунов А.Ю. //В кн.: Технологии Microsoft в теории и практике программирования: Тезисы конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: Москва, 4-5 марта 2004 /Сост. Б.И. Березин, С.Б. Березин. –М.: Издательский отдел факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова, 2004. c.11

Обнаружение DOS и DDOS атак методом скользящего окна


А.А.Борисов, Л.Ю.Ротков, А.А.Рябов

Нижегородский госуниверситет

В наши дни атаки компьютерных сетей типа “отказ в обслуживании” (DoS, Denial of Service) являются одними из наиболее распространенных видов атак. Частично виной тому является простота их реализации и высокая эффективность. Побочным эффектом таких атак является большой трафик, направленный на атакуемый ресурс, что часто игнорируется сетевыми администраторами, и принимается за обычное поведение сетевого сегмента или атакуемого сервера.

Основные типы DoS атак: блокировка канала связи и блокировка сетевого сервиса.

На сегодняшний день не известно средство, гарантирующее полную защиту от DoS атак. Поэтому актуальна проблема разработки механизмов обнаружения DoS атак.






Рис 1
Разделим DoS атаки на две группы. К первой группе относятся атаки, при которых используются сетевые пакеты одинаковой длины. Ко второй отнесем атаки, при которых длина пакета – случайная величина в заданном интервале.

Для исследования возможности обнаружения DoS атак был проведен эксперимент в системе, изображенной на рис.1, представляющей собой сегмент компьютерной сети факультета. При этом сеть работала в обычном режиме и подвергалась воздействию атакой.

С помощью генератора трафика создавались атаки 1-ой и 2-ой группы. Для обнаружения атак применялся метод скользящего окна [1]. Атака 1-ой группы была обнаружена менее чем за 1с. Атаку 2-й группы обнаружить не удалось. Следовательно, для обнаружения таких атак необходимо искать другой метод.

Рассмотрим изменение энтропии системы при использовании в ней различных сочетаний длин пакетов. Энтропия системы определяется соотношением



, (1)

где n – возможное число вариантов длин, Pi – вероятность появления в канале передачи данных пакета длиной i байт, min – минимальное значение длины пакета, max – максимальное значение длины пакета.

При отсутствии атаки энтропия системы при больших n примерно постоянная величина, равная 4.

На рис.2 приведена кривая изменения энтропии в зависимости от длины передаваемых сетевых пакетов. Из рисунка видно, что при увеличении числа n энтропия системы при воздействии атакой 1-ой группы быстро стремится к 0. Это выделяет DoS атаку 1-ой группы из процессов, происходящих в сети. На рис.3 изображена энтропия для DoS атаки 2-ой группы. Видно, что энтропия также стремится к 0, но медленнее, чем в первом случае. Это связано с тем, что эта DoS атака осуществлялась потоком сетевых пакетов случайной длины, равномерно распределенной на некотором интервале.





Рис 2






Рис 3

Таким образом, можно предположить, что сравнением кривых для случаев “типичного” (отсутствие атаки) и смешанного (наличие атаки на фоне “типичного”) трафиков можно обнаружить наличие атаки.


  1. Борисов А.А., Ротков Л.Ю. //В кн.: Тр. 6-й научн. конф. по радиофизике, посвященной 100-летию со дня рождения М.Т.Греховой. 7 мая 2002 г. /Ред. А.В.Якимов. –Н.Новгород: ТАЛАМ, 2002. С.306.

следующая страница >>



Леди: женщина, которая никогда не покажет свое нижнее белье непреднамеренно. Лилиан Дей
ещё >>