Flow Duration

Flow Duration（流持续时间）是指一个网络流（包含多个数据包的数据流）从开始到结束所经过的时间。在网络性能分析中，Flow Duration常被用来评估网络流的持续时间和稳定性，以便识别和定位网络故障或性能问题。

Flow Duration可以帮助管理员和网络工程师更好地理解网络流量的特征和行为，进而实现网络优化和故障排查。在实际应用中，Flow Duration通常与其他性能指标（如带宽、延迟、吞吐量等）一起使用，以提高网络分析的准确性和可信度。

相关问题

level: [INFO], runtime: [{"file":"LogUtil.printRequestLog","codeLine":69,"threadId":"reactor-http-epoll-14"}], traceId: [TID:9fa37af79f7a4c5b9667919d6d5fcd08.128.16860159930682827], cate: [req], requestId: [null], clientIp: [220.248.88.66], method: [GET], host: [test-api.techgp.cn], path: [/zg/app/rjhy-capital-index/api/1/fund/flow/card/list], query: [limit=6], body: [null], headers: [{"Appcode":["com.rjhy.jupiter"],"Clienttype":["ios"],"Serverid":["800"],"Idfa":[""],"Deviceid":["DC9E041F-D249-4912-A945-DC14D2CB4948"],"Signature":["d067e9beddc20835d1f1016dd806b20a"],"Appversion":["2.11.0"],"Timestamp":["1686015992565"]}], resp: [{"code":1,"message":"操作成功"}], timestamp: [1686015993071], duration: [31], msg: [null]

这个字符串可能是一个 API 请求或响应的日志信息。它包含了许多键值对，下面是每个键值对的解释：

- `level`: 日志级别，这里是 INFO。
- `runtime`: 运行时信息，包含了文件名、代码行数、线程 ID 等信息。
- `traceId`: 跟踪 ID，用于追踪请求的整个生命周期。这里的值是 `TID:9fa37af79f7a4c5b9667919d6d5fcd08.128.16860159930682827`。
- `cate`: 日志分类，这里是 req，可能表示这是一个请求的日志。
- `requestId`: 请求 ID，这里的值为 null。
- `clientIp`: 客户端 IP，这里的值是 `220.248.88.66`。
- `method`: 请求方法，这里是 GET。
- `host`: 请求的主机名，这里是 `test-api.techgp.cn`。
- `path`: 请求路径，这里是 `/zg/app/rjhy-capital-index/api/1/fund/flow/card/list`。
- `query`: 请求参数，这里是 `limit=6`。
- `body`: 请求体，这里的值为 null。
- `headers`: 请求头，包含了多个键值对，比如 Appcode、Clienttype、Serverid 等。
- `resp`: 响应结果，包含了 `code` 和 `message` 两个键值对，分别表示响应码和响应消息。这里的值是 `{"code":1,"message":"操作成功"}`。
- `timestamp`: 日志时间戳，这里是 `1686015993071`。
- `duration`: 请求处理时间，这里是 `31` 毫秒。
- `msg`: 日志消息，这里的值为 null。

Unlike the classical encryption schemes,keys are dispensable in certain PLS technigues, known as the keyless secure strat egy. Sophisticated signal processing techniques such as arti- ficial noise, beamforming,and diversitycan be developed to ensure the secrecy of the MC networks.In the Alice-Bob-Eve model, Alice is the legitimate transmitter, whose intended target is the legitimate receiver Bob,while Eve is the eavesdropper that intercepts the information from Alice to Bob.The secrecy performance is quantified via information leakagei.ethe dif ference of the mutual information between the Alice-Bob and Alice-Eve links. The upper bound of the information leakage is called secrecy capacity realized by a specific distribution of the input symbols, namely,capacity-achieving distribution.The secrecy performance of the diffusion-based MC system with concentration shift keying(CSK)is analyzed from an informa- tion-theoretical point of view,providing two paramount secrecy metrics, i.e., secrecy capacity and secure distance[13].How ever, only the estimation of lower bound secrecy capacity is derived as both links attain their channel capacity.The secrecy capacity highly depends on the system parameters such as the average signal energy,diffusion coefficientand reception duration. Moreover, the distance between the transmitter and the eavesdropper is also an important aspect of secrecy per- formance. For both amplitude and energy detection schemes secure distance is proposed as a secret metricover which the eavesdropper is incapable of signal recovery. Despite the case with CSK,the results of the secure metrics vary with the modulation type(e.g.pulse position,spacetype) and reception mechanism(e.g.passive,partially absorbingper fectly absorbing).For ease of understanding,Figure 3 depicts the modulation types and the corresponding CIRs with different reception mechanisms. Novel signa processing techniques and the biochemical channel properties can further assist the secrecy enhancement in the MC system.The molecular beam forming that avoids information disclosure can be realized via the flow generated in the channel.Besidesnew dimensions of diversity, such as the aforementioned molecular diversity of ionic compounds, can beexploited. Note that the feasibility of these methods can be validated by the derived secrecy metrics.

该论文主要介绍了在某些物理层安全技术中，与传统加密技术不同的是，密钥并不是必须的，这种技术被称为“无密钥安全策略”。通过使用先进的信号处理技术，如人工噪声、波束成形和多样性等，可以确保分子通信网络的安全性。文章还介绍了Alice-Bob-Eve模型，其中Alice是合法的发射器，其目标是合法的接收器Bob，而Eve是窃听者，从Alice到Bob的信息进行拦截。通过信息泄漏的度量，即Alice-Bob和Alice-Eve之间的互信息差异，来量化保密性能。信息泄漏的上界称为特定输入符号分布实现的保密容量。从信息论的角度分析了基于扩散的浓度偏移键控分子通信系统的保密性能，提供了两个重要的保密度量，即保密容量和安全距离。然而，只得到了保密容量的下界估计，因为两条链路都达到了其信道容量。保密容量高度依赖于系统参数，如平均信号能量、扩散系数和接收持续时间。此外，发射器与窃听者之间的距离也是保密性能的重要方面。对于幅度和能量检测方案，提出了安全距离作为一种保密度量，超过这个距离窃听者无法恢复信号。尽管使用CSK的情况，保密度量的结果会随着调制类型（如脉冲位置、空间类型）和接收机制（如被动、部分吸收、完全吸收）而有所不同。为了方便理解，图3描述了不同接收机制下的调制类型及其相应的通道冲激响应。此外，新的信号处理技术和生物化学通道特性可以进一步提高分子通信系统的保密性。通过通道中产生的流可以实现分子波束成形，避免信息泄露。此外，还可以利用分子离子化合物等新的多样性维度。需要注意的是，这些方法的可行性可以通过推导的保密度量进行验证。