计算机网络内部丢包节点检测修正研究

周慧芬

(西安医学高等专科学校，基础部， 陕西，西安 710309)

0 引言

随着计算机网络在各行业(例如环境监测与保护、目标跟踪与侦查等)的广泛应用，对计算机网络的关注及研究程度不断提高。部署计算机网络内部节点的环境通常具有较为复杂且难以控制的特点，导致网络内部节点易出现丢包故障，进而使计算机网络的运行质量受到不同程度的影响。由于计算机网络的工作环境通常较恶劣，同时会受到网络节点自身资源的限制，极大地增加了网络内部节点丢包发生的概率。在检测节点丢包的过程中需有针对性地获取相关网络内部可信节点并将其列为参考，并根据网络内部丢包节点检测过程所获取的反馈信息以确保分析过程的精准展开，在此基础上同邻近节点状态完成对比进而实现对节点状态的判断过程，最终实现对内部丢包节点的检测过程。针对网络内部丢包节点为进一步提升检测精度，本文完成了一种检测方法的设计[1]。

1 现状分析

传统检测丢包节点方法在网络内部邻居节点准确状态获取方面存在不足，进而降低了检测精度。目前的丢包节点检测方法较多，例如，基于分布式算法执行替代链的检测方法通过对丢包节点邻居指令检测过程的描述，通过分布式算法的使用完成网络内部替代链的执行过程，再将内部丢包节点用局部最优方式进行替代。但此方法存在较差的丢包节点容纳度问题且需基于较多的先验知识，易导致网络阻塞的发生。基于特征点分析的丢包节点检测方法(李平、谢桂芳等)，为确定待检测丢包节点，先对网络内部事件源能量和内部良性特征点进行估算和过滤保留，然后根据网络内部特征点建立坐标系，得到其与事件源距离的感知值，在通过对比计算值实现对内部丢包节点的判断，但该方法存在节点能量浪费严重的不足。在计算机网络检测过程利用可信度和邻居协作的方法，根据邻居协作的思想，先建立可信度模型，再判断其内部节点状态，然后向预先确定好具体发送时机(通过等概率时间窗口实现)的邻居节点发送可疑节点丢包诊断请求，邻居节点据此给出诊断回复，在此基础上判断丢包情况的状态与分类，但易出现丢包节点漏检及误检方面的问题，并且操作过程较为繁琐，从而降低了检测性能[2]。传统检测方法受到不断扩大的网络规模及网络内部节点资源的限制已经难以满足网络发展需求，为有效提升检测性能，本文在现有内部丢包节点主要监测方法研究的基础上构建了一种检测方法。

2 检测网络内部丢包节点原理

对于计算机网络，一旦内部节点发生丢包，会对分析和判断监测信息过程带来较大的困难，降低了检测的准确率，因此需提高对网络内部丢包节点的检测和研究质量与效率，通常使用的节点过滤方法通过对其内部良性特征进行不同程度的保留完成，在感知和计算其节点及事件源时易导致差异性的出现，降低了取得网络内部邻居节点状态的精准度。将已知类型的内部丢包节点作为样本，先生成样本的学习过程及分类器(采用基于似然的多元分类算法实现)，再进一步对未知类型的丢包节点进行分类，从而使检测效果及质量得以有效提升。具体检测原理为假设内部丢包节点的种类及样本分别由k和xt表示，已知p(C|x)，C表示任意xt的类别，若j∈{1，2，…，k}且j≠i，则在样本中xt属于其中的i类，相关关系表达式如[3]：

p(C=i=|xt)>P(C=j|xT)

(1)

假设，网络内部丢包节点的先验概率、后验概率及丢包节点的类似然分别由P(C)、p(x)和p(x|C) 表示。根据贝叶斯规则即可获取如下表达式，

(2)

(3)

接下来在式(3)中代入未知类别(具有最高后验概率)的样本Xt，具体表达式如，

xt=Ci

(4)

使用基于似然的多元分类算法学习所有内部丢包节点的属性向量并生成相应的分类器，在此基础上完成对其余丢包节点(未知类型，由U表示)的分类。假设，p(X|Ci)为内部丢包节点的类似然，当p(X|Ci)为正态密度Nd(μi，∑i)时，则其具体表达式如[3],

(5)

对丢包节点的判别式函数进行定义，具体表达式如,

gi(X)=lnp(Ci|X)

(6)

根据贝叶斯规则获取如下计算表达式,

(7)

对于网络内部丢包节点采用式(7)即可分别计算获取其各类的最大似然，通过如下表达式估计对应的均值和协方差[4]。

(8)

将式(8)的第一项常数项省略掉并代入式(7)可获取如下表达式,

(9)

丢包节点度的公共协方差矩阵表达式如下,

S=∑ip(Ci)Si

(10)

化简式(8)可得表达式(11),

(11)

丢包节点的样本向量对应丢包节点中未标记的Xr满足式(12)时，则Xr∈Ci。最终可检测出U中全部的丢包节点，实现对网络丢包节点的高效检测过程[5]。

(12)

3 网络内部丢包节点检测方法

3.1 丢包节点的相似性度量

(13)

(14)

(15)

3.2 网络内部丢包节点检测的实现

(16)

(17)

(18)

采用Ikruskal获取VE，再检测其他剩余节点丢包情况，在此基础上对VE中的丢包节点状态进行修正。

4 试验测试及结果分析

4.1 试验参数设置

为验证本文所设计的检测方法的检测性能，计算机网络路由协议使用AODV，采用NS2仿真平台进行仿真测试，内部节点发包率为1.2，MAC协议使用ZigBee，节点的速度与停留时间的最大值分别为25 m/s和0．6 s。网络采用的恶意节点为蠕虫脚本和拒绝访问两种攻击类型，对于计算机网络的仿真相关参数具体如表1所示。

4.2 仿真测试结果与分析

丢包率会严重影响到网络质量，假设，NLoss表示网络内部节点丢包率，NEnter表示节点输入报文数量,Nout表示输出报文数量，具体表达式如下，

(19)

网络流媒体数据播放质量会受到丢包所导致的不同程度的影响，本文方法的丢包率相对较为理想，在发送数据包节点数量不断增加时仍表现出较好的稳定性能。假设，fi和ri分别表示网络内部某节点转发和接收的数据包个数，则此节点的转发率表达式如下，

Fr=fi/ri×100%

(20)

假设，κi表示某节点广播时接收到该广播数据的邻居节点个数，则其平均接收功率表达式如下，

(21)

节点转发数据包的能力可由转发率表示，通常丢包率越高则转发率越低，本文检测方法具有较高的转发率和平均接收功率。

5 总结

广泛应用的计算机网络为网络监管工作提出了更高的要求。随着计算机监测规模不断扩大，为实现准确分析和判断过程，对计算机网络内部丢包节点检测提出了较大的挑战。为此本文完成了网络内部丢包节点检测方法的设计，完成网络内部丢包节点的检测过程，经仿真测试验证了该方法的有效性，得到了较为精准的检测结果，提升了节点检测效率，同时使丢包率得以有效降低。接下来的研究重点在于如何兼顾实现检测效率、精度以及相关节点的准确定位，研究更加有效的丢包节点检测方法。