目前正在使用的网络架构已有30年的历史。在此架构下,交换机/路由器需要在超过6 000个分布式协议中使整个网络正常运行。这意味着只要有一个网元增加一种新的协议,其他网元都必须在结构上做出变更。SDN(Software Defined Network,软件定义网络)则打破了这种桎梏,它使得网络可编程,从而让网络在满足用户需求方面更具灵活性。SDN架构将控制和转发解耦,将控制功能集中到逻辑独立的控制环境之中,同时为应用层提供底层网络的抽象视图。结果就是SDN可以为用户提供可编程性极强的网络、网络自动化管理以及网络控制等功能,从而满足日益变化与丰富的网络需求。SDN控制器在SDN架构中的作用至关重要,它既要与基础设施层交互也需要与应用层经由API交互。首先分析了SDN架构的产生背景、原理和其发展现状;随后研究并分析了一个SDN控制器的开源项目Floodlight;最后通过对当前7种控制器的实验以及SDN相关原理对SDN控制器的特性进行了总结与分析。
文本口令是现如今最主要的身份认证方式之一,很多用户为了方便记忆在构造口令时使用个人信息。然而,目前利用用户个人信息进行定向口令猜测,进而评估口令安全的工作相对欠缺。同时,神经网络在文本序列处理问题上的成功应用,使得利用神经网络进行口令安全问题研究成为一种新的研究思路。本文基于大规模口令集合,对用户口令构造行为进行分析的基础上,研究用户个人信息在口令构造中的作用,进而提出一种结合神经网络和用户个人信息的定向口令猜测模型TPGXNN(Targeted Password Guessing using X Neural Networks),并在8组共计7000万条口令数据上进行定向口令猜测实验。实验结果显示,在各组定向口令猜测实验中,TPGXNN模型的猜测成功率均比概率上下文无关文法、马尔科夫模型等传统模型更高,表明了TPGXNN模型的有效性。
