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基于FIT AP的智慧网络MLUDN分类识别

2021-11-17王巍巍王爱莲

计算机仿真 2021年2期
关键词:域名无线网络控制器

王巍巍,王爱莲,宋 韧

(吉林财经大学,吉林 长春 130117)

1 引言

智慧校园将校园生活、管理、科研以及教学完美的充分融合,方便校园生活、丰富校园文化,形成透明高效的校务治理机制。由于 IP地址具有不方便记忆和无法显示地址组织的性质,因此设计了域名,并利用网域名称系统将域名和 IP地址相互映射,可直接由计算机读取 IP地址数串,使人们更方便地访问因特网。而在智慧校园内,学生、教师以及其他人员,对电脑的应用都必不可少,所以需要构建校园智慧网络并分类识别其用户的多标签域名,便于管理。

文献[1]采用DGA算法躲避检测,提出了一种基于ASCII编码方式定义域名编/解码器,并进行进行分类器训练和性能评估,对最新产生的DGA域名进行识别,用于DGA域名检测器的训练评估。文献[2]提出城市管理案件目标识别算法,利用移动端设备自带的摄像头拍摄案发现场视频并在MobileNet中增加新的超参数,优化输入输出图像的通道数与每个通道所产生的特征图数量,优化IOS移动设备分类与识别效果。文献[3]以智能技术为手段,构建了情报领域的系统辨识过程框架,集成系统输入、输出的数据,不断地去优化系统识别模型。

但收到域名分类识别方法精度较低、过程较为复杂等因素影响,用户实际应用需求难以满足,为此本文提出一种基于FIT AP的智慧网络网多标签用户域名分类识别方法,该方法创新之处是在无线网络管理框架中,使用管理隧道进行接入点服务管理、监控与配置,并经过条件熵、信息熵以及联合熵,获取用户身份特征的集合信息增益,有效提升分类识别效率。

2 FIT AP技术的工作原理

2.1 基于FIT AP设备的无线网络

智慧校园的主要核心特征是为校园师生提供全面智能的环境感知以及综合服务信息平台,并基于校园特色的个性化服务,即利用智能感知环境与综合信息服务平台,形成一个能够互相交流以及互相感知的接口,将学校和外部世界共联。其中,域名是通过一串用点分隔的名字构成的,作为intemet上某一台计算机或者是计算机组的名称,主要应用在在数据传输时,对无线网络的集中管理,其中,无线AC(接入控制器)和AP(无线接入点)二者之间可利用LWAPP协议构建数据与管理通道。再接上控制器利用管理隧道进行接入点服务配置、监控以及管理,利用接入控制器为无线接入用户提供网络服务[4]。

在集中框架管理无线网络内,接入控制器就是整体无线网络核心,能够实现该无线网络服务管理,所有接入点成功与接入控制器构建链接,而在接入控制器中得到对应服务配置之后,就能够为无线网络提供接入服务。

接入控制器与集中管理框架无线网络接入点二者间,全部是利用LWAPP协议所建立的,可以同时支持IPv4以及IPv6协议。

即将接入控制器作为服务器,能够连接IPv4与IPv6网络接入点,接收请求,同时接入点能够利用IPv4或IPv6动态选取接入控制器,进行连接创建[5]。

在设备启动时,能够自动发现控制器并进行访问,并选择当前能够提供最佳服务的访问控制器构建链接。由于接入点的配置为零,因此无法判断当前所访问的网络是IPv4网络还是IPv6网络,因此如果接入点未成功通过IPv4网络与接入控制器连接,则接入点应首先与IPv6网络发现连接,然后接入点将切换到IPv6,以完成接入控制器发现处理和连接。

另外,无线接入用户使用的是IPv4网络还是IPv6网络,对无线网络用户来说,是透明的,而无线设备只是实现了无线接入用户数据的二层转发。两个接入控制器和接入点之间将使用 LWAPP隧道完成转发,但无论接入控制器或接入点,都是基于二层信息完成转发,而且 LWAPP隧道的封装负载,也是二层协议的报文。作为 LWAPP协议的一部分, LWAPP不关心上层用户的无线访问协议,而无线访问用户也不需要关心 LWAPP数据隧道应用的IPv4协议或IPv6协议[6]。

2.2 隧道动态创建与选取

FIT AP设备作为零配置的设备,相对于AP与AC构建的IPv4隧道或者是IPv6隧道,FIT AP能够自助完成,且控制器能够同时支持IPv4以及IPv6隧道。

FIT AP构建隧道的过程如图1所示。

1)确保 FIT AP正常工作;

2)在 LWAPP客户端启动时连接 AC,并启动 AC的动态连接,在这个过程中, FITAP只是成功地构建到 AC,以便更好地提供服务。

3) LWAPP客户端首先在IPv4隧道和 AC之间建立完整的连接。

4)如果应用IPv4隧道,则无法找到 AC连接,并与 AC建立的连接,因此把 LWAPP客户端切换到IPv6隧道,否则, FITAP使用IPv4隧道提供服务。

5)如果应用IPv6隧道,同样也则无法找到 AC并 AC建立连接。因此把 LWAPP客户端切换到IPv4隧道,否则, FITAP使用IPv4隧道提供服务。

FITAP设备可以在所有网络中使用。通过上面提到的自动IPv4和IPv6隧道机制,将FITAP安装在IPv4网络中,即 FITAP可以利用IPv4隧道与 AC建立连接。相反,在 FIT AP安装了IPv6网络之后, FIT AP就无法应用IPv4隧道构建与 AC之间的连接,从而能够构建AC与IPv6隧道的连接并开始提供服务[7-8]。

2.3 IPv6无线网络的接入方式

具体某高校的IPv6无线网络接入方式,如图2所示。

图2 IPv6无线网络接入示意图

通过图2能够看出,接入控制器AC与IPv6无线网络进行连接,该接入控制器AC在无线网络内起到了IPv6的Portal的功能,完成无线网络和IPv6网络连接,即而构建IPv6的无线网络模式。而接入点FIT AP是经过IPv4骨干的网络与接入控制器进行连接与创建的,完成穿越IPv4网络,从而提供的无线网络接入服务,在无线接入的用户成功与接入点AP所创建的无线链路连接,这样就能够成功的与IPv6无线网络完成连接。

通过无线网络提供的接入服务,无线终端完成了与IPv6网络的连接后,终端就可以动态地获取IPv6地址,也可以在静态IPv6地址上进行设置,然后,无线终端就可以访问IPv6网络的所有服务。与此同时,无线终端的所有数据,都是通过无线网络接入点和接入控制器之间的通道进行传输的,而无线接入的用户,在使用IPv6接入网络时,则不必担心是否通过IPv4网络[9]。

3 智慧网络网多标签用户域名分类识别

3.1 智慧网络网的用户信息增益

在利用智慧校园网对用户特征的分类进行识别时,利用条件熵、信息熵以及联合熵获取用户身份特征的集合信息增益,对用户域名与标签二者之间关系完成区分,以此完成用户域名特征的多标签分类识别,提升分类识别的效率。

将X设成表示智慧校园内一个实例,L表示候选用户域名的特征标签集合。Y表示实例X相应用户域名特征的标签集合,就是Y⊆L,O表示多标签的数据集合,而在集合O内具有t个样本,具体多标签的数据集合公式是

O={(Xi,Yi)|1≤i≤t}

(1)

式中:Xi表示智慧校园的用户域名特征向量,Yi表示用户域名特征的向量相应标签集合。

将H(A)设成表示集合A={a1,a2,…,am}信息熵,具体H(A)的公式为

(2)

式中:p(ai)表示元素ai先验的概率。在将H(B|A)设置成表示集合A的基础中集合B={b1,b2,…,bn}条件熵,具体H(B|A)的计算公式为

(3)

当处于集合A基础之下的集合B不确定程度,经过条件熵H(B|A)完成衡量,把H(AB)设置成表示集合A和集合B联合熵,具体公式为

(4)

而联合熵、条件熵以及信息熵三者之间的关系,具体如下所示

H(AB)=H(A)+H(B|A)

(5)

式中,将IG(B|A)设置表示信息增益,经过信息增益对集合A与集合B有关程度完成衡量,具体计算公式为

IG(B|A)=H(A)+H(B)-H(AB)

(6)

在集合A与集合B信息增益越大时,那么说明集合之间有关的程度就越大。经过信息增益对标签与用户域名特征的关系完成区分。

3.2 多标签用户域名分类识别

根据所获得的信息增益选择用户域名特征候选集的首项,并通过类标签间的相关性计算类标签重要度,根据计算得到的类标签重要度与用户的域名特征权重相结合,完成用户域名特征排序,再利用用户域名的特征相关度选择用户域名特征,设定阈值,并将满足条件的特征引入最终用户域名特征集内,从而完成校园智慧网多标签用户域名分类识别。

经过信息增益求出候选用户域名特征集合H首项,依据上述获取信息增益的最大用户域名特征Xi作为特征集合H首项。

经过类标签相关性计算用户域名特征的类标签重要程度W(Yi),具体W(Yi)的计算公式是

(7)

式中:O(Yi,Yj)表示校园智慧网的用户域名特征标签间相关度。将W(Xi)设成表示校园智慧网用户域名特征属性权重,具体W(Xi)计算公式为

W(Xi)=O′(Xi,Y)-R(Xi,H)

(8)

式中:O′(Xi,Y)表示类标签集合Y和用户域名特征属性Xi二者间相关度,R(Xi,H)表示特征集合H和用户域名特征属性Xi间具有的冗余度。经过上式进行计算能够获得用户域名特征属性权重,且与类标签的重要度进行结合,把权值最高用户域名特征属性引进特征集合内,对上述步骤重复进行,一直完成校园智慧网络的用户域名特征排序。

将O(H,Y)设置成表示用户域名的特征组和类标签二者间相关度,具体计算公式为

(9)

式中:O(Xi,Yj)表示用户域名特征与标签二者之间的相关度,|H|表示特征集合H内具有元素总数目,|Y|表示多标签集合Y内具有的元素个数。

(10)

式中:N表示整体用户域名特征属性个数。能够满足下式用户域名特征组Hi引入最后用户域名特征的集合X′。具体公式为

(11)

(12)

将{Hi|Hi∩X′≠Hi}设置成表示无选取剩下用户域名的特征集合,在将ΔO(Hi,Y)设置成表示用户特征的集合Hi增益,具体计算公式为

ΔO(Hi,Y)=O(Hi,Y)-O(Hi-1,Y)

(13)

设阈值ε,而阈值ε计算公式为

(14)

式中:|X′|表示已选用户域名特征集合X′总数目,r表示用户域名特征组增益的标记。在选取用户域名特征组Hi要满足Hi∩X′≠H并且ΔO(Hi,Y)>ε时,把Hi所相应的第i个用户域名特征,加入最后用户域名身份特征的集合X′内。

通过上述方法就能够对校园智慧网络的多标签用户域名进行分类识别。

4 仿真证明

为了验证本文方法的有效性,计算机硬件选择In-tel Core2 Quad 2.3 GHz,2GB内存,软件操作系统选择Windows7系统。

选取某学校1000名用户学生的域名进行测试实验,最后在同一条件下,将本文方法与文献[1]、文献[2]、文献[3]方法进行对比,具体对比结果如图3所示。

图3 不同方法的识别精度对比结果

依据图3能够看出,其它文献方法对用户的识别精度越来越低,而在600条之前识别精度的曲线波动趋势较小,而在600条之后出现非常明显的波动趋势。而本文方法的识别精度一直保持在90%左右,虽然出现轻微的上下浮动,不过浮动较小,可以忽略不计。

将本文方法与文献[1]、文献[2]、文献[3]方法在识别时间方面进行对比。对比结果如图4所示。

图4 本文方法与传统方法对比结果示意图

通过图3能够看出,本文方法的识别精度要明显高于其它方法,且在识别的过程较为简单,鲁棒性良好,说明用户人员一旦在智慧网络中上传数据,本文分类识别方法就可以对其进行管理,满足实际应用需求。

无线终端在访问IPv6网络所有服务的过程中,需要获得用户域名特征属性权重,且与类标签的重要度进行结合,这个结合的过程用用户域名特征属性的排序效果即影响识别效果反映,因此进行类标签的重要度结合效果实验,验证整体识别效果。对比结果如图5所示。

图5 用户域名特征属性权重对比结果

如图5可知,在12个排序阶段的情况下,本文方法的用户域名特征属性的排序效果即影响识别效果较强,皆高于文献方法,最高权重为1,说明在整体识别上,本文方法鲁棒性较佳。

5 结束语

1)基于FIT AP,对智慧网络网多标签用户域名分类识别方法,利用条件熵、信息熵以及联合熵获取用户域名特征集合的信息增益,区分用户域名与标签二者之间的关系,对用户域名特征的多标签分类识别。

2)识别精度一直保持在90%左右,解决精度较低,且过程较为复杂等问题。

3)整体智慧网络网多标签用户域名分类识别过程简单高效,用户域名特征属性的排序权重为1,可以提供一种全面感知、协作性、网络化与数据化一体的生活服务、管理、科研以及教学的校园环境。

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