云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)下的網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)模型仿真

杜璞

摘 要： 云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)能否有效運(yùn)行與網(wǎng)絡(luò)抗毀性有非常重要的關(guān)系，基于云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)分析抗毀性指標(biāo)進(jìn)行云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型的構(gòu)建，根據(jù)不同密度節(jié)點(diǎn)與不同容量對(duì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性的影響，對(duì)其網(wǎng)絡(luò)容量密度進(jìn)行調(diào)節(jié)，得到最佳云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性能。并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，將提出的改進(jìn)算法與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊概率法、[GM1，N]進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法對(duì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)毀傷程度估計(jì)準(zhǔn)確性最高為0.96，連通節(jié)點(diǎn)數(shù)目最高為99，改進(jìn)算法在網(wǎng)絡(luò)適用性、毀傷速度、毀傷程度三方面均優(yōu)于其他三種算法，實(shí)用性較強(qiáng)，使云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程的安全性得到了保證。

關(guān)鍵詞： 抗毀性； 網(wǎng)絡(luò)容量密度； 云計(jì)算； 負(fù)載容量

中圖分類號(hào)： TN711?34； TP393.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）07?0071?03

Simulation of network invulnerability estimation model

based on cloud computing network

DU Pu

（Shaanxi Police College， Xian 710021， China）

Abstract： The effective operation of the cloud computing network has a crucial relationship with the network invulnerability. On the basis of the cloud computing network， the load capacity model of the cloud computing network was constructed by analyzing the invulnerability indicators. According to the influence of the different density nodes and different capacities on the cloud computing network invulnerability， the network capacity density is adjusted to obtain the best invulnerability of the cloud computing network. The improved algorithm proposed in this paper is compared with the traditional neural network algorithm， fuzzy probability algorithm and GM（1， N） algorithm by means of the simulation experiment. The experimental results show that the accuracy of the algorithm to estimate the cloud computing network invulnerability can reach up to 0.96， the maximum quantity of the connection nodes is 99， the algorithm is superior to the other three algorithms in the aspects of network applicability， damage rate and damage degree， has strong practicability， and can guarantee the security of the cloud computing network data in the transmission process.

Keywords： invulnerability； network capacity density； cloud computing； load capacity

0 引 言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與信息技術(shù)的快速發(fā)展，在網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)云計(jì)算處理海量數(shù)據(jù)，云計(jì)算是以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)進(jìn)行通信及數(shù)據(jù)交互，處理海量數(shù)據(jù)的方法[1]。云計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力與計(jì)算能力非常強(qiáng)大，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供存儲(chǔ)空間及動(dòng)態(tài)資源[2]。云計(jì)算環(huán)境中，在寬頻帶信道內(nèi)，數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傳輸與聚簇，易遭受網(wǎng)絡(luò)病毒攻擊，網(wǎng)絡(luò)安全受到威脅。要提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定性及安全性，必須檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵信號(hào)和攻擊信號(hào)，預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢(shì)，提高網(wǎng)絡(luò)抗毀性[3]。

云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)能否有效運(yùn)行與網(wǎng)絡(luò)抗毀性有非常重要的關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)抗毀性指的是網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)遭受意外事故、攻擊、故障時(shí)能及時(shí)完成其重要任務(wù)的一種能力[4?6]。云計(jì)算抗毀性研究的是網(wǎng)絡(luò)在遭受破壞下的可靠性能，它假設(shè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所有資料都被破壞者擁有，通過(guò)破壞者使用確定破壞策略[7]。目前的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性大多未考慮網(wǎng)絡(luò)特性，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)規(guī)模非常大，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確掌握全局拓?fù)湫畔⒉滑F(xiàn)實(shí)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)，大多數(shù)攻擊會(huì)繼續(xù)傳播，對(duì)淪陷節(jié)點(diǎn)、鄰接節(jié)點(diǎn)逐步進(jìn)行攻擊，因此，結(jié)合云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)行云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性研究具有十分重要的意義[7]。本文基于云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，對(duì)其網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)模型仿真進(jìn)行研究。

1 大數(shù)據(jù)抗毀性過(guò)程

在云計(jì)算環(huán)境下，以網(wǎng)絡(luò)通信效率、網(wǎng)絡(luò)調(diào)度時(shí)間作為依據(jù)，采用區(qū)間調(diào)度效率為約束進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)調(diào)度優(yōu)化方程的構(gòu)建，將模糊算法融入，使多個(gè)目標(biāo)問(wèn)題的能量損耗轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問(wèn)題，建立網(wǎng)絡(luò)調(diào)度能耗模型，以完成任務(wù)最早時(shí)間為準(zhǔn)則進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)間的搜索，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)調(diào)度能耗模型，使云計(jì)算環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)調(diào)度耗能整體降低。

2 云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)

2.1 抗毀性指標(biāo)

在設(shè)計(jì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性前，將網(wǎng)絡(luò)抗毀性作為一個(gè)重要衡量因素加以考慮，對(duì)抗毀性指標(biāo)進(jìn)行定義。根據(jù)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性的定義，在遭受攻擊或遇到自然災(zāi)害時(shí)，網(wǎng)絡(luò)抗毀性設(shè)計(jì)能使網(wǎng)絡(luò)保持連通，維持通信正常，因而網(wǎng)絡(luò)抗毀性的重要方面是其連通性。衡量連通性的重要指標(biāo)是連通度。在網(wǎng)絡(luò)受攻擊時(shí)，決定網(wǎng)絡(luò)性能關(guān)鍵因素之一是網(wǎng)絡(luò)通信效率，包括調(diào)用節(jié)點(diǎn)與連通節(jié)點(diǎn)，在建立網(wǎng)絡(luò)抗毀性指標(biāo)時(shí)需要進(jìn)行考慮。在節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行信息傳輸時(shí)，衡量經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量的指標(biāo)是跳數(shù)。因此，在設(shè)計(jì)云計(jì)算抗毀性網(wǎng)絡(luò)時(shí)，要限制兩節(jié)點(diǎn)間的跳數(shù)，這樣網(wǎng)絡(luò)通信效率才能得到保證。

2.2 云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型構(gòu)建

當(dāng)云計(jì)算環(huán)境不同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)類型有所差異，為滿足用戶的不同需求，這些網(wǎng)絡(luò)需同時(shí)運(yùn)行。實(shí)際運(yùn)行時(shí)，網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)資源及硬件會(huì)約束網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)容量參數(shù)為[λλ>1，]網(wǎng)絡(luò)負(fù)載為[L，]通常情況網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和網(wǎng)絡(luò)容量為正比關(guān)系，表示為[C=λL，]通過(guò)式（1）對(duì)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載[Li]和網(wǎng)絡(luò)容量[Ci]的關(guān)系進(jìn)行描述：

[Ci=1+αLi， i=1，2，…，N] （1）

式中冗余空間比例系數(shù)用[α]表示。

式（1）可以轉(zhuǎn)換為式（2）的形式：

[Ci=1+αθLiLmax-βLi， i=1，2，…，N] （2）

式中：云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)控制參數(shù)分別為[α∈0，∞，][β∈0，1；]Heaviside梯度函數(shù)用[θx]表示；[Lmax=maxiLi]。在[β=0]時(shí)，就轉(zhuǎn)化為ML模型，因ML模型比較簡(jiǎn)單，在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型中需要引入資源分配機(jī)制，用式（3）表示：

[Ci=1+αkγikγLi， i=1，2，…，N] （3）

式中，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)控制參數(shù)分別為[α≥0，][β≥0，]網(wǎng)絡(luò)資源分配控制參數(shù)用[γ]表示，在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同額外資源具有一定的相互關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)負(fù)載會(huì)影響額外資源，也會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。在額外資源相同時(shí)，隨著單數(shù)[α]的增大，具有加權(quán)的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性也隨之遞增，且穩(wěn)定性較強(qiáng)。該模型對(duì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)具有較好的保護(hù)能力。在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型中引入兩個(gè)參數(shù)，使得資源分配機(jī)制算法得到改進(jìn)，額外負(fù)載加上初始負(fù)載的和就是加權(quán)網(wǎng)絡(luò)容量，可表示為：

[Ci=L+βLαi] （4）

式中：[α>0，][β>0，]在模型中通過(guò)調(diào)節(jié)兩個(gè)參數(shù)[α，β，]調(diào)整云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)不同負(fù)載容量，在[α=1]時(shí)，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型可轉(zhuǎn)換為ML模型。

2.3 云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性的準(zhǔn)確估計(jì)

網(wǎng)絡(luò)容量與網(wǎng)絡(luò)權(quán)重會(huì)影響云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性，因此不能準(zhǔn)確估計(jì)網(wǎng)絡(luò)抗毀性，本研究將數(shù)值模擬法引入云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)中，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，該算法原理是在節(jié)點(diǎn)遭受攻擊毀傷后，節(jié)點(diǎn)設(shè)定的容量會(huì)被該節(jié)點(diǎn)負(fù)載超過(guò)，這時(shí)節(jié)點(diǎn)連接被斷開，節(jié)點(diǎn)負(fù)載被重新進(jìn)行分配，在節(jié)點(diǎn)負(fù)載保持均衡時(shí)節(jié)點(diǎn)重新連接。

2.3.1 云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)不同容量的抗毀性

云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性與參數(shù)[θ]為負(fù)相關(guān)性，網(wǎng)絡(luò)抗毀性在[θ=0.5]時(shí)達(dá)到臨界值[α]，這時(shí)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性最強(qiáng)。云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性與參數(shù)[β]呈正相關(guān)，網(wǎng)絡(luò)抗毀性在同時(shí)存在參數(shù)[α，][β]時(shí)與[θ]呈反相關(guān)。網(wǎng)絡(luò)抗毀性在[θ≤0.3]時(shí)較強(qiáng)，在[θ]值不斷提高后，就加大了網(wǎng)絡(luò)攻擊強(qiáng)度，同時(shí)提高了云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)被毀傷的速度，網(wǎng)絡(luò)毀傷速度在[θ>0.4]時(shí)達(dá)到極值，這時(shí)會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)癱瘓，工作停止。在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)容量不同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)抗毀能力和網(wǎng)絡(luò)權(quán)重呈負(fù)相關(guān)，進(jìn)行云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)時(shí)，要獲得網(wǎng)絡(luò)容量與網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的最優(yōu)關(guān)系，使得云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性得到增強(qiáng)。

2.3.2 云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)不同密度節(jié)點(diǎn)抗毀性

在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)抗毀性和網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)密度大小有著非常密切的關(guān)系，影響網(wǎng)絡(luò)抗毀性的重要因素是參數(shù)[p]，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性和參數(shù)[p]呈正相關(guān)，在[θ]值不同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)抗毀性同參數(shù)[p]具有不同的相關(guān)度，節(jié)點(diǎn)密度隨著[θ]值的減小越來(lái)越低，這時(shí)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性和參數(shù)[p]的相關(guān)性也相應(yīng)變?nèi)酢?/p>

2.4 云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性的優(yōu)化

通過(guò)分析不同密度節(jié)點(diǎn)、不同網(wǎng)絡(luò)容量對(duì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性的影響，若要改善云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性能，則需要優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)抗毀性，通過(guò)式（5）得到云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的性能函數(shù)：

[F=R-1-γSk+γSC] （5）

式中[γ]表示權(quán)重系數(shù)用。

在[θ≥0.5]時(shí)，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性會(huì)徹底崩潰。網(wǎng)絡(luò)抗毀性隨著容量的增加先增大后減小，建立云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)容量密度進(jìn)行調(diào)節(jié)，使云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性能達(dá)到最佳。

3 云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本文通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)的性能優(yōu)勢(shì)，在云計(jì)算環(huán)境下預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢(shì)及網(wǎng)絡(luò)安全估計(jì)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)配置包括內(nèi)存為6 GB CPU、通用PC機(jī)，硬盤存儲(chǔ)空間為1 500 GB，Linux為操作系統(tǒng)，雙千兆帶寬，采用NetLogo建立云計(jì)算仿真實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，采用Matlab 7數(shù)學(xué)編程實(shí)現(xiàn)。以Armadillo為網(wǎng)絡(luò)病毒數(shù)據(jù)庫(kù)，使用BLAS庫(kù)和LAPACK庫(kù)封裝網(wǎng)絡(luò)病毒數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)置云計(jì)算下有105個(gè)不同結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，采用R2L，DOS，PROBE，U2R四種攻擊方式進(jìn)行云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)毀傷；每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)有105個(gè)，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)仿真參數(shù)的設(shè)定見表1。

3.2 不同算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)三種不同的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)方法，使用改進(jìn)算法進(jìn)行云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)實(shí)驗(yàn)，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)不同算法抗毀性估計(jì)如圖1所示。

設(shè)置云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際毀傷速度和實(shí)際毀傷程度值均為1，適應(yīng)度表示算法對(duì)結(jié)構(gòu)不同的網(wǎng)絡(luò)毀傷狀況適應(yīng)程度做出估計(jì)，算法估計(jì)值越接近1，該算法估計(jì)越準(zhǔn)確。從圖1可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法與模糊概率法對(duì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)毀傷程度估計(jì)準(zhǔn)確性偏低，估計(jì)準(zhǔn)確性最高的是本文采用的改進(jìn)算法，達(dá)到了0.96，原因是改進(jìn)算法針對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶的抗毀性估計(jì)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同能找到毀傷因素的關(guān)鍵問(wèn)題，使用戶網(wǎng)絡(luò)抗毀性能得到加強(qiáng)，防止網(wǎng)絡(luò)因毀傷發(fā)生整體失效；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的適應(yīng)度及毀傷速度估計(jì)均較低；在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)實(shí)際毀傷程度方面，[GM1，N]抗毀性估計(jì)方法略弱于改進(jìn)方法，但比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法與模糊概率法的準(zhǔn)確性要高；在這四種評(píng)估方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法抗毀性估計(jì)整體比較均衡，但性能不突出，這是因?yàn)樵摲椒ㄟx取參數(shù)比較敏感，對(duì)模型的依賴性要強(qiáng)一些；本文的改進(jìn)算法在網(wǎng)絡(luò)適用性、毀傷速度、毀傷程度三方面均優(yōu)于其他三種算法，這主要是因?yàn)樵朴?jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型將影響網(wǎng)絡(luò)抗毀性的因素與不同密度、不同容量相結(jié)合，并通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)容量密度進(jìn)行調(diào)節(jié)，使云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性能得到增強(qiáng)。

為對(duì)改進(jìn)算法的優(yōu)越性做進(jìn)一步驗(yàn)證，將不同網(wǎng)絡(luò)間連通度作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行不同算法網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)性能的評(píng)價(jià)，使云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性能最佳。按照云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)連通度定義的規(guī)定，在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中，假定節(jié)點(diǎn)有[M]個(gè)，網(wǎng)絡(luò)連通度為[k，]滿足的條件為[M≥k+1，]云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)連通度的連通條件必須滿足[k+1≤M→k≤99，]云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性與網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的數(shù)目為正比例關(guān)系，連通節(jié)點(diǎn)數(shù)目越多，網(wǎng)絡(luò)抗毀性越強(qiáng)。圖2為云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)不同算法網(wǎng)絡(luò)連通度實(shí)驗(yàn)。

從圖2可以看出，四種算法中改進(jìn)算法的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)連通節(jié)點(diǎn)數(shù)目最高為99，其抗毀性遠(yuǎn)大于其他三種算法，這表明在云計(jì)算環(huán)境中，改進(jìn)算法的網(wǎng)絡(luò)抗毀性估計(jì)優(yōu)勢(shì)非常突出，實(shí)用性較強(qiáng)，這樣云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程的安全性就得到了保證。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文基于云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)分析抗毀性指標(biāo)進(jìn)行云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)負(fù)載容量模型的構(gòu)建，根據(jù)不同密度節(jié)點(diǎn)與不同容量對(duì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性的影響，對(duì)其網(wǎng)絡(luò)容量密度進(jìn)行調(diào)節(jié)，得到最佳云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)抗毀性能。并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，將本文提出的改進(jìn)算法與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊概率法、[GM1，N]進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法對(duì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)毀傷程度估計(jì)準(zhǔn)確性最高為0.96，連通節(jié)點(diǎn)數(shù)目最高為99，改進(jìn)算法在網(wǎng)絡(luò)適用性、毀傷速度、毀傷程度三方面均優(yōu)于其他三種算法，實(shí)用性較強(qiáng)，使云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程的安全性得到了保證。

參考文獻(xiàn)

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