期刊名称：网络新媒体技术 原刊名称：微计算机应用 创办日期：1980 主管部门：中国科学院 主办单位：中国科学院声学研究所 刊期： 双月刊 电话： 010-82547906 Email：xmt@dsp.ac.cn 国内统一刊号(CN)： 10-1055/TP 国际标准刊号(ISSN)：2095-347X
网络流量的采集和分析是网络流量安全审计的基础，通过对网络流量进行采集，并对流量内容进行解析，可实现对网络行为有效地监管。面对不断增长的网络流量，实现全流量的网络数据采集和分析面临着巨大的挑战。本文对全流量采集和分析的关键技术进行了介绍，并对其存在的问题进行了分析总结，最后对上述技术未来的优化方向进行展望。
随着互联网视频平台的快速发展以及短视频平台的兴起，个性化推荐技术始终处于新媒体领域研究的热点。传统的推荐算法只考虑影视作品的浅层特征、依赖惯用数据，难以有效解决推荐内容的多样性和冷启动问题。本文提出一种融合图嵌入、表示学习及时间注意力的智能推荐算法(FBNT),通过图嵌入和表示学习对节目做特征提取，并对提取的特征进行融合，同时引入时间注意力机制，以客观反映用户兴趣，有效挖掘节目深层次的联系，提高推荐精度，同时推荐结果有较好的可解释性。实验表明，相比较于单一的基于图嵌入模型或表示学习模型，FBNT的推荐准确率最大提高了12.343%,召回率最大提高了6.369%。算法已实际应用于某省广电热点媒资推荐系统。
软件定义网络(SDN)作为一种新型的网络架构，通过将网络设备的控制平面与数据平面分离开来，实现了对网络的灵活控制。由于数据平面承担着数据转发的重要任务，直接影响着网络的正常通信，因此一旦网络中发生故障，保证数据平面的正常运行显得尤为重要。本文设计了一种面向数据平面的备份机制，将保留最后全局一致的流表版本作为热备份，同时把常驻流表以文件的形式存储在交换机中作为冷备份，两者结合的备份机制提高了数据平面在故障发生下的生存能力。通过搭建实验平台对该机制进行验证，证明了机制的有效性，保障了通信的正常进行，在故障快速恢复和降低备份资源开销上也均有一定优势。
为了适应现代化生态系统监测需求，提出了一种基于ERB尺度的响度特征的鸟鸣声识别方法，该方法先对信号进行分帧、加窗和傅里叶变换得到其短时功率，然后输入到外、中耳传递函数，最后将听觉域信号映射到临界带域获得时间-临界带的响度特征。根据八类鸟鸣声分别制作基于响度特征、时频特征和梅尔倒谱特征的数据集，输入到深度神经网络中进行了识别。实验结果表明：该方法与基于时频特征和基于梅尔倒谱特征的识别方法相比在保持了最高的平均识别率的同时极大地减少了识别时间和数据处理量。
信息中心网络(ICN)是一种以信息为中心的新型网络架构，采用接收者驱动的数据服务模式。接收者基于数据名称发送请求，网内可提供该数据的节点响应请求。现有ICN中拥塞控制机制多采用基于丢包的拥塞控制算法，保守的线性增加与激进的乘性减小窗口的方法使得带宽利用率较低。本文通过将BBR拥塞控制算法应用于接收者驱动的数据传输，与采用ICN网络架构的ICP相比，采用BBR算法的拥塞控制机制可以快速逼近网络带宽并保持，传输性能优于基于丢包的拥塞控制算法。另外针对接收者驱动网络下流量突发以及速率下降严重的问题对BBR算法进行改进，设计平滑请求机制，使用50%的拥塞窗口探测最小RTT。对比算法改进前后，改进后算法网络流量更加平滑，且探测RTT阶段不会大幅降低网络传输速率，带宽利用率优于原BBR算法。
为了提高主动声呐在高斯背景下对距离扩展目标的检测能力，本文提出了一种新的恒虚警(CFAR)检测方法。该方法首先利用最小选择无偏最小方差和单元平均(UMCASO)方法对可变指数恒虚警(VI-CFAR)进行改进，得到改进VI-CFAR方法，再将其用于对距离扩展目标检测的第一门限处理中，同时第二门限处理使用模糊积累方法。仿真结果表明，该方法在均匀背景下只有较小的CFAR损失，而在多目标干扰下相比传统方法有更强的鲁棒性，对抗多目标干扰性能优越。对于起伏目标模型，模糊代数积积累准则性能优于模糊代数和积累准则。在不同的背景下，选用与之相适应的积累准则，可获得较为理想的检测性能。
在变电站巡检的过程中，巡检员需要对端子排的电缆套管标号进行录入，由于传统的字符识别方法难以应对变电站字符密集、字体细小等问题，巡检员往往只能够依赖人工手段对电缆套管标号进行核查。因此，为了提高巡检的智能化水平和巡检效率，需要设计一种新型的端子排自动化字符识别方法，提高变电站场景下的字符识别性能，从而代替高重复高强度的人工劳动。针对上述问题，本文提出一种基于LSTM文本区域融合的端子排字符识别方法。论文将本文提出的新方法与两种代表性的光学字符识别方法进行了对比实验，实验结果显示，本文所提出的方法在字符识别性能上具有明显优势。
针对目前金属表面缺陷检测过程中小目标缺陷检测存在着检测精度低、漏检率高等问题，本文基于经典单阶段目标检测网络的5s版本(YOLOv5s)提出了一种改进方法，并将其应用于金属鼓形滚子表面缺陷检测。由于金属表面存在大量像素占比小、尺度不规整、特征不明显的小目标缺陷，本方法通过自适应锚框计算出适合小目标尺寸的锚框值，并在原网络基础上构建了输出为8倍降采样的特征融合目标检测层，使之更匹配小目标检测任务，同时减小了模型体积，节约了计算时间。将高分辨率工业相机采集的金属鼓形滚子表面缺陷图像制作成数据集，用改进前后的YOLOv5s网络进行对比试验，实验结果表明改进后YOLOv5s网络对小目标缺陷检测的精度有明显提升，能有效检测小目标缺陷。
随着网络业务变得复杂，普通双向转发检测机制(BFD)在保证网络可靠性上有一定的局限性，而无缝双向转发检测机制(S-BFD)技术简化了状态机，通过单端环回报文来实现链路检测，提高了检测效率的同时降低了负载。因此，本文通过学习研究S-BFD和段路由(SR)技术的特点，提出了一种在SRv6场景实现S-BFD技术的方案。该方案的报文组装方式为软件接受配置信息，通过写可编程门阵列(FPGA)寄存器完成S-BFD报文组装，再由驱动芯片完成SRH头部封装。该方案通过软件读取FPGA中获取到的当前S-BFD报文的状态信息来判断链路状态，并将状态上报。实验证明本文所提S-BFD模块能够正常工作，并且在SRv6场景中相比普通BFD能够较快检测到链路变化。
<正>随着零信任、大数据、人工智能、边缘计算等新型信息技术和应用的快速发展，计算泛在化和网络服务化的需求倍增，算网融合通过智能化技术实现计算能力的统一调度和编排，全面重构网络服务方式和计算模式，成为新型信息通信基础设施的重要演进方向，是推动社会数字经济全面转型的重要力量。为了推动算网融合稳步发展，构建健康良好的产业生态环境，中国通信学会算网融合标准工作组于2022年2月18日组织召开标准评审会议。
