30、多路径洋葱路由匿名网络分析

多路径洋葱路由匿名网络分析

1. 多路径洋葱路由系统介绍

为了填补设计空白,在 UDP - OR 基础上添加了多路径支持,形成了 mUDP - OR。下面介绍几种多路径洋葱路由系统:
- Conflux :洋葱代理(OP)与相同的出口洋葱路由器(OR)建立多个电路。电路创建后,OP 向出口 OR 发送带有随机数的单元作为多路径结构的标识符。端点(OP 和出口 OR)根据电路的拥塞情况选择电路发送单元,拥塞情况通过发送第 100 个单元与收到相应的 sendme2 之间的时间间隔来估计。乱序到达的单元使用单元有效负载中的 4 字节序列号进行合并和排序。最初的实现仅支持两个电路,为了分析将其扩展为支持 m 个电路。
- mTor :多路径结构和单元合并过程与 Conflux 类似,但端点根据当前流级窗口值选择电路。当流窗口大于零时,端点以先进先出的方式向电路丢弃单元。
- MORE :要求客户端作为 OR 参与网络(对等网络)。客户端 OR 通过 TUN 设备捕获 TCP 数据并封装在单元中,每个单元通过不同的电路发送,无需初始电路建立,每个单元沿随机选择的路径传输。利用 TUN 设备的功能提供 IP 覆盖服务来保证单元传输的可靠性,在发送者和接收者之间存在多路径层 TCP 会话。为了发现每个单元的路由,中间 OR 进行洋葱解密并从头部读取相应的后继节点。为了降低每个单元重置加密上下文的计算成本,使用椭圆曲线密码学(ECC)。虽然每个单元使用一个电路增加了对流量分析攻击的弹性,但会显著降低性能。
- mUDP - OR :多路径结构和

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值