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公开(公告)号：CN114756213B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210664227.0
申请日：2022-06-14
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
Abstract: 本发明提供一种智能控制系统代码自动生成方法及装置，所述方法包括：解析AADL模型文件，从所述AADL模型文件中提取所述AADL模型文件包括的各个组件及属性约束；构建AADL模型文件到C++代码的转换规则；基于所述转换规则，解析所述AADL模型文件包括的各个组件的属性；基于预设的C++代码模板及所述AADL模型文件包括的各个组件的解析结果，生成与所述AADL模型文件对应的C++代码。根据本发明的方案，通过读取AADL实例文件，经过处理，最终生成了C++标准规范的代码，实现了将体系结构设计语言到面向对象语言之间的转换。
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公开(公告)号：CN114640716A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210506406.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04L67/568 , H04L41/083
Abstract: 本发明提出一种基于快速网络路径的云网络缓存加速系统和方法，属于数据处理技术领域。所述系统包括主机网卡、缓存加速入路径处理模块、内核网络协议栈、缓存应用以及缓存加速出路径处理模块；所述缓存加速入路径处理模块包括主机网卡驱动层的XDP钩子，所述缓存加速出路径处理模块包括Linux流量控制TC钩子，所述XDP钩子和所述TC钩子分别挂载若干eBPF程序，来实现内核内缓存信息的存储、调用和更新。所述系统基于Linux的快速网络路径XDP，在网卡驱动层实现一层缓存，使得用户的请求可以在第一时间被CPU处理并返回回复。
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公开(公告)号：CN114640682A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210506380.0
申请日：2022-05-11
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04L67/1023 , H04L47/125 , H04L45/7453
Abstract: 本发明提出一种基于改进无状态哈希的负载均衡方法和系统，属于数据处理技术领域。所述方法基于交换机内的负载均衡器来实现，所述交换机包括入端口、出端口和一个所述负载均衡器。具体包括：对于经由路由器进入交换机的入端口的数据包，负载均衡器计算其连接标识Conn.ID的哈希值，通过对哈希值进行对哈希表长度M取余来确定数据包的序号值，基于序号值与各个服务器的映射表获取与序号值对应的服务器的IP地址，并经由交换机的出端口将数据包发送至与IP地址对应的服务器，以进行数据包的处理。本发明在有效保证连接服务质量的同时充分利用内存资源，并兼容现有的负载均衡体系。
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公开(公告)号：CN112822114B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110416152.X
申请日：2021-04-19
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04L12/753 , G05B19/05
Abstract: 本发明提供一种基于行为树的路由控制方法、系统和介质。该方法采用控制逻辑和执行逻辑分离的路由架构，包括控制逻辑平面和执行逻辑平面。该方法包括：步骤S1、利用行为树构建单元，将存储在行动模板存储单元中的行动模板转换为机器可执行的行为树，将所述行为树以多叉树的形式存储在行为树存储单元中；步骤S2、获取路由协议，利用行为树遍历单元，通过遍历行为树存储单元中的行为树来确定所述路由协议当前节点的运行状态；以及步骤S3、基于所述运行状态，利用协议行动调用单元来执行满足所述行为树的转移条件的动作。该方法将控制逻辑和执行逻辑分离，在定制协议状态时无须对路由协议进行重新设计与开发。
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公开(公告)号：CN114884861A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210807436.6
申请日：2022-07-11
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04L45/02 , H04L67/10 , H04L67/568
Abstract: 本发明提出一种基于网内计算的信息传输方法和系统，属于数据处理技术领域。所述方法包括：位于网内数据平面的各个设备节点向位于网内控制平面的管控系统上报本地信息，使得所述管控系统基于上报的所述本地信息对所述各个设备节点的路由表进行设置，每个设备节点的路由表均包含第一路由表和第二路由表；任一设备节点在接收到由服务需求方发送的数据包后，所述管控系统获取所述各个设备节点的当前网络流量信息、当前节点算力信息以及所述各个设备节点之间的当前链路状态信息，并根据以上信息确定所述数据包的路由转发策略，所述路由转发策略包含第一处理和第二处理。本发明能够提高数据传输和处理的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114095284B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210076226.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
Abstract: 本发明提出一种智能流量调度保护方法和系统。方法包括：基于良性测试数据和待检测流量调度模型的模型结构，构建具有模型结构且流量调度的错误率低于第一阈值的良性流量调度模型，以及构建具有模型结构且能够触发包含恶意攻击数据的触发样本的恶性流量调度模型；将包含恶意攻击数据的触发样本分别输入至良性流量调度模型和恶性流量调度模型，以确定良性流量调度模型的指标特征和恶性流量调度模型的指标特征；将良性测试数据输入至待检测流量调度模型，以获取待检测流量调度模型的待检测指标特征，基于待检测指标特征、良性流量调度模型的指标特征、恶性流量调度模型的指标特征，确定待检测流量调度模型的性质，以实现智能流量调度保护。
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公开(公告)号：CN113992535B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111616703.3
申请日：2021-12-28
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04L43/0811 , H04L43/0876 , H04L41/50
Abstract: 一种网络可靠性评估方法、装置、电子设备，其中，所述方法包括：计算通信网络G在当前时刻t的链接连通矩阵L(t)、传输质量矩阵G(t)、流量需求矩阵F(t)。传输质量门限ρ从0到1按照预定步长进行取值，根据L(t)和Q(t)计算ρ门限下的路径通行矩阵Pρ(t)。根据F(t)、所有传输质量门限下的路径通行矩阵Pρ(t)，计算网络可靠性矩阵R(t)。
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公开(公告)号：CN114095284A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210076226.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
Abstract: 本发明提出一种智能流量调度保护方法和系统。方法包括：基于良性测试数据和待检测流量调度模型的模型结构，构建具有模型结构且流量调度的错误率低于第一阈值的良性流量调度模型，以及构建具有模型结构且能够触发包含恶意攻击数据的触发样本的恶性流量调度模型；将包含恶意攻击数据的触发样本分别输入至良性流量调度模型和恶性流量调度模型，以确定良性流量调度模型的指标特征和恶性流量调度模型的指标特征；将良性测试数据输入至待检测流量调度模型，以获取待检测流量调度模型的待检测指标特征，基于待检测指标特征、良性流量调度模型的指标特征、恶性流量调度模型的指标特征，确定待检测流量调度模型的性质，以实现智能流量调度保护。
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公开(公告)号：CN113489598B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111047459.3
申请日：2021-09-08
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04L12/12 , H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本发明提出一种应急组网方法和装置。所述方法具体包括：基于所述主动唤醒模块接收到的唤醒命令，来唤醒所述应急组网系统中的各个路由器；将从所述路由协议镜像库中获取的路由协议执行代码发送至所述各个路由器以进行部署；根据已部署的路由协议执行代码对应的路由协议，从接收到的节点链路探测消息中获取节点链路内容，在确定所述节点链路内容尚未存储在查询节点链路状态库时，封装所述节点链路探测消息并广播至所述各个路由器；基于所述节点链路内容、所述各个路由器的子网地址、传输路径计算参数确定所述应急组网系统的路由表，并将所述路由表发送至所述各个路由器的所述转发平面；基于所述路由表执行不同端设备之间的数据传输。
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公开(公告)号：CN114189470B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210131705.1
申请日：2022-02-14
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
Abstract: 本发明提出一种基于模仿学习的智能路由决策保护方法和装置。其中方法包括：步骤S1、基于软件定义网络SDN中各个网络节点的流量状态矩阵，利用Q网络算法对目标智能体进行预训练；具体包括：步骤S1.1、获取第一Q网络的网络结构，构建具有第一Q网络的网络结构的第二Q网络，第一Q网络为Q网络算法中当前状态的Q目标网络，第二Q网络为Q网络算法中构建的Q预测网络；步骤S1.2、基于第一Q网络的Q值和第二Q网络的Q值计算Q值损失函数，当Q值损失函数具有最小值时，预训练过程结束，目标智能体具有将流量以最优策略进行下发的决策能力；步骤S2、利用经预训练的目标智能体执行流量下发任务。
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