Rapid expansion of network and increment of computer system access cause computer security to be an important issue. Hence, the researches in intrusion detection system(IDS)are active to reduce the risk from hackers. Considering IDS, we propose a new IDS model(DABIDS : Distributed Agent Based Intelligent intrusion Detection System) based on distributed intrusion detecting agents. The DABIDS dynamically collects intrusion behavior knowledge from each agents when some doubtable behaviors of users are detected and make new agents codes using intrusion scenario data base, and broadcast the detector codes to the distributed intrusion detecting agent of all node. This DABIDS can efficiently solve the problem to reduce the overhead for training detecting agent for intrusion behavior patterns.
In this paper, we describe the design and implementation of the FDRA(Fault Detection Recovery based on Agent) running on distributed multimedia environment. DOORAE is a good example for distributed multimedia and multimedia distance education system among students and teachers during lecture. It has primitive service agents. Service functions are implemented with objected oriented concept. FDRA is a multi-agent system. It has been environment, intelligent agents interact with each other, either collaboratively or non-collaboratively, to achieve their goals. The main idea is to detect an error by using polling method. This system detects an error by polling periodically the process with relation to session. And, it is to classify the type of error s automatically by using learning rules. The merit of this system is to use the same method to recovery it as it creates a session. FDRA is a system that is able to detect an error, to classify an error type, and to recover automatically a software error based on distributed multimedia environment.
최근에 많은 유휴 상태의 호스트 자원들을 이용한 인터넷 기반 분산/병렬 컴퓨팅은 대용량 작업처리와 여러 중요 논제들에 대해 그 유용성이 증명되고 있다. 대용량 작업이 수행되는 동안, 작업에 참여하는 호스트의 성능과 상태 변화에 대처하기 위한 실시간 모니터링 기능이 요구된다. 본 연구에서는 글로벌 컴퓨팅 (global computing) 인트라스트럭처(infrastructure)로 구축된 인터넷 기반 분산/병렬 처리 프레임워크인 PDP(Parallel Distributed Processing)상의 실시간 모니터링 및 시각화에 대한 내용을 소개한다.
Load balancing is the major benefit of any distributed system. To facilitate this advantage, task duplication and migration methodologies are employed. As this paper deals with dependent tasks (DAG), we used duplication. Task duplication reduces the overall schedule length of DAG along-with load balancing. This paper proposes a new task duplication algorithm at the time of tasks assignment on various processors. With the intention of conducting proposed algorithm performance computation; simulation has been done on the Netbeans IDE. The mesh topology of a distributed system is simulated at this juncture. For task duplication, overall schedule length of DAG is the main parameter that decides the performance of a proposed duplication algorithm. After obtaining the results we compared our performance with arbitrary task assignment, CAWF and HEFT-TD algorithms. Additionally, we also compared the complexity of the proposed algorithm with the Duplication Based Bottom Up scheduling (DBUS) and Heterogeneous Earliest Finish Time with Task Duplication (HEFT-TD).
Distributed compressed sensing (DCS) states that we can recover the sparse signals from very few linear measurements. Various studies about DCS have been carried out recently. In many practical applications, there is no prior information except for standard sparsity on signals. The typical example is the sparse signals have block-sparse structures whose non-zero coefficients occurring in clusters, while the cluster pattern is usually unavailable as the prior information. To discuss this issue, a new algorithm, called backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit for block distributed compressed sensing (DCSBBAOMP), is proposed. In contrast to existing block methods which consider the single-channel signal reconstruction, the DCSBBAOMP resorts to the multi-channel signals reconstruction. Moreover, this algorithm is an iterative approach, which consists of forward selection and backward removal stages in each iteration. An advantage of this method is that perfect reconstruction performance can be achieved without prior information on the block-sparsity structure. Numerical experiments are provided to illustrate the desirable performance of the proposed method.
최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 기존 연구들은 질의 처리 성능의 향상을 위해, 공간 네트워크 상의 POI와 노드 사이의 거리를 미리 계산하는 pre-computation 기법을 사용한다. 그러나 이러한 pre-computation 기법들은 검색 대상이 되는 POI의 변경을 효과적으로 처리하지 못하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존 pre-computation 기법들의 단점을 극복하고, 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리하기 위하여 S-GRID를 이용한 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, S-GRID 및 분산 그리드 기법의 k-최근접 질의처리 알고리즘의 성능 평가를 통해, 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
분산 시스템은 높은 성능, 결함 허용성, 정보와 자원의 공유 등을 이룰 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 분산 시스템 내에서 발생하는 사건과 상태들을 적절히 관리하지 못하면 이러한 장점의 혜택을 받을 수 없게 된다. 이러한 사건과 상태들은 성능 저하, 동작 오류, 수상한 행위 등의 징후가 될 수 있으므로 자세히 분석되어야 한다. 사건/상태를 적절히 관리하려면 이들을 명세하고 효율적으로 탐지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사건/상태의 중앙 집중 탐지 알고리즘에 대해 설명한다. 다음 계층적 구조를 갖는 분산 시스템에서 이 탐지 알고리즘을 분산화 하는 방안에 대해 설명한다. 분산 알고리즘은 사건/상태 탐지 임무를 부임무들로 분해하는 과정과 부임무들을 적절한 노드들에 할당하는 과정으로 구성된다. 또 이 분산 탐지 알고리즘이 결함 허용성을 갖도록 하는 방안에 대해서도 설명한다.
규모가 크고 복잡하며, 사용자와 상호 작용하는 시뮬레이션은 처리되는 메시지 수가 매우 많으므로 메시지의 순차적 시뮬레이션이 더 효율적이라 생각할 수 있다. 또한 사용자가 많은 훈련용 시뮬레이션은 지역적으로 분산되고 사용자의 추가 요구 사항의 증가로 시스템의 운용 및 유지보수 비용이 많이 든다. 따라서 시뮬레이션에 웹 기술의 적용은 이러한 문제를 해결할 수 있는 하나의 방법이 될 수 있다. 하지만 웹의 동적인 환경은 분산 처리되는 사건들의 인과성 오류를 유발 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분산 처리되는 시뮬레이션 서버와 웹 브라우저의 클라이언트 사이에 상호작용을 위한 클라이언트-서버 모델을 제시하고 구현하였으며, 구현에는 웹 기술에 적합한 자바와 자바 분산 객체 모델을 사용하였다. 제시된 모델에 의한 실험결과 인터넷의 동적인 환경에 분산 시뮬레이션이 정확하게 수행되었음을 확인할 수 있었다.
Many researches have been conducted to achieve improvement in distributed system that connects multiple computer systems via communication lines. Among others, the load balancing and file migration are considered to have significant impact on the performance of distributed system. The dynamic file migration algorithm common in distributed processing system involved complex calculations of decision function necessary for file migration and required migration of control messages for the performance of decision function. However, the performance of this decision function puts significant computational strain on computer. As one single network is shared by all computers, more computers connected to network means migration of more control messages from file migration, causing the network to trigger bottleneck in distributed processing system. Therefore, it has become imperative to carry out the research that aims to reduce the number of control messages that will be migrated. In this study, the learning automata was used for file migration which would requires only the file reference-related information to determine whether file migration has been made or determine the time and site of file migration, depending on the file conditions, thus reflecting the status of current system well and eliminating the message transfer and additional calculation overhead for file migration. Moreover, mathematical model for file migration was described in order to verify the proposed model. The results from mathematical model and simulation model suggest that the proposed model is well-suited to the distributed system.
클라우드 환경에서 빅데이터 적재와 이후 애플리케이션을 통한 고속 처리를 위해서는 적합한 분산 파일 시스템의 선택이 요구된다. 본 논문에서는 GlusterFS 기반 쓰기 성능 향상 방법을 제안하고 클라우드 환경에서 기존 분산 파일 시스템 중 MapRFS, CephFS, GlusterFS와 성능을 비교 평가한다. 본 논문에서 제안한 쓰기 성능 향상 방법은 동기식 스토리지 복제 방식에서 사용하는 동기화 수준을 디스크에서 메모리로 변경함으로써 응답 시간을 향상 시킨다. 실험 결과는 본 논문의 제안 방법이 적용된 분산 파일 시스템이 순차 쓰기의 경우와 랜덤 쓰기와 랜덤 읽기가 혼합된 경우에서 다른 분산 파일 시스템 대비 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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