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公开(公告)号：CN1972222A
公开(公告)日：2007-05-30
申请号：CN200610164851.5
申请日：2006-12-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种网络协议一致性测试中被测系统的配置方法，包括以下步骤：1)对被测系统进行配置时用到的命令进行抽象化；2)建立抽象命令描述文件；3)建立配置文件，该配置文件包括配置列表和解除配置列表；4)配置时，选择手动配置或自动配置；5)在解除配置时，选择手动解除配置或自动解除配置。本发明通过对被测系统的自动配置缩短测试时间，提高测试效率；同时通过手工配置和自动配置相结合的方法提供被测系统的扩展性，满足不同用户的测试需求。
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公开(公告)号：CN1909489A
公开(公告)日：2007-02-07
申请号：CN200610112698.1
申请日：2006-08-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了基于协议特征和关联行为过程识别RTP/RTCP流量的方法，该方法包括：A.对RTSP控制产生的RTP/RTCP流进行识别；B.对非RTSP数据包产生的RTP/RTCP流进行识别。利用本发明，对于RTCP包，只需要分析包的端口信息和负载固定位置的一个字节，即第二个字节，就能得出结果，因此分析开销很小。对于RTP包的识别，只需要根据IP和端口号以及维护的RTCP流信息就能够完成识别。由于维护的RTCP流和RTP流的数目只和链路上并发的RTP/RTCP会话数目有关，和链路的带宽容量没有关系，因此维护开销不大，扩展性好，同时通过Hash表能够减少RTP/RTCP流的查找、更新、删除操作的开销，另外，尽管该启发式算法的条件比较苛刻，但是由于www、ftp、数据库查询、SMTP、P2P等应用客户端实现大多采用随机分配的端口，所以误报率和漏报率低。
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公开(公告)号：CN1633111A
公开(公告)日：2005-06-29
申请号：CN200510004248.6
申请日：2005-01-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及计算机网络流量监测分析技术领域，特别是一种高速网络业务流分类方法。该方法特别针对基于业务流的网络流量监测与分析，适合没有初始规则库的业务流监测需要，可以根据业务流定义规则以及实际网络流量自动探测新的业务流，并对业务流进行分类、更新与老化。方法采用三阶段查找方法，第一阶段采用Hash方法，尽量分散流记录的分布；第二阶段提供两种方式避免哈希冲突，一种是线性链表，另一种是查找树；最后一个阶段是线性查找与记录更新。实验结果显示单个数据包查找不成功后插入新流记录和查找成功并更新流记录信息的平均处理时间分别为1.8μs和1.3μs。
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公开(公告)号：CN1484410A
公开(公告)日：2004-03-24
申请号：CN03127752.7
申请日：2003-08-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及互联网络性能测量与评价，提出一种互联网端到端时钟同步方法，端系统间不需要额外的时钟源，即可实现系统时钟的相对同步。通过在端系统间定期发送单向探测数据包，分析未同步情况下端到端单向时延变化特性，判定端系统时钟相对与参考时钟所发生的时钟跳变与频率偏差等相对时钟动态性。在消除时钟动态性所造成的误差后，实现端系统之间相对同步。该方法可以实现一对端系统间的同步，也易于实现一组系统中多个端系统相对于其中指定系统的同步。相对的时钟同步不改变系统实际的时钟值，不对系统当前所运行的应用产生任何影响。其精确度主要依赖于进行同步的端系统时钟的精确度。
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公开(公告)号：CN119862421A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510026071.7
申请日：2025-01-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/214 , H04L9/40 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06F123/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种用于加密网络流量分类的数据集构建方法，包括：根据流量分类任务所需识别的多种类别，从网络中采集加密流量数据，得到流量数据文件，包括每种类别下的多个PCAP文件；基于流量数据文件确定若干条加密会话流量，包括每个PCAP文件中包含的一条或多条加密会话流量，每条会话流量包括通信双方交互时生成的若干数据包；根据每条会话流量的数据包，提取该条会话流量的多模态特征，其包括元数据特征、加密有效载荷字节特征和突发传输特征；根据若干条加密会话流量的多模态特征和每条加密会话流量所属的PCAP文件对应的类别，构建包括多个样本的数据集，每个样本包括根据每条会话流量的多模态特征构建的输入数据和指示该会话流量所属的类别的标签。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119316178A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411132458.2
申请日：2024-08-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种拒绝服务攻击检测的方法，该方法应用于硬件可编程交换机数据平面上，包括：在数据平面上部署测量模块和第一攻击检测模块；由测量模块利用可刷新的数据结构根据预设时间窗口收到的数据包进行统计，得到该时间窗口下的各种第一映射值的第一出现频次和各种第二映射值的第二出现频次；由第一攻击检测模块从所述数据结构中获取最小的第一出现频次和最小的第二出现频次，从出现频次‑地址熵的关系对应表项中查找最小的第一出现频次对应的源IP地址熵和最小的第二出现频次对应的目的IP地址熵，依据所查找的源IP地址熵和目的IP地址熵，判断当前时间窗口是否含有拒绝服务攻击流量。
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公开(公告)号：CN114125920B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202111240113.5
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W24/08 , H04W72/0453 , H04L43/0888 , H04L43/0852
Abstract: 一种基于时延的BBRv2带宽探测方法，包括：在BBRv2路径模型中增加反应网络时延变化的状态变量；修改BBRv2的原ProbeBW状态以形成新ProbeBW状态，包括：BBRv2每8个RTT左右进入一次ProbeTry状态；BBRv2在该ProbeTry状态的第一个RTT中，将pacing_gain设置为X；BBRv2在该ProbeTry状态的第二个RTT中，将pacing_gain设置为1，在该第二个RTT结束时，BBRv2判断MinRTTcurr_rtt≥γ×MinRTTprev_rtt是否成立，若是则进入ProbeDown状态，并且将pacing_gain设置为Y，否则进入下一步骤；BBRv2将当前的MinRTTcurr_rtt保存到MinRTTbefore_probe后进入ProbeUp状态，在ProbeUp状态结束时，BBRv2判断MinRTTcurr_rtt＞γ×MinRTTbefore_probe是否成立，若是则进入ProbeDown状态，并且将pacing_gain设置为0.75，否则重复本步骤。
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公开(公告)号：CN115766600B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202211358713.6
申请日：2022-11-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L47/2483 , H04L41/0873
Abstract: 本发明提出一种在可编程交换机上进行流大小无关的流记录计数方法和系统，包括：解析计数周期内发送端发出的每一个数据包，将流ID同时输入哈希组中的多个哈希函数，将每个哈希函数输出的哈希值作为布鲁姆记录表的地址索引；判断布鲁姆记录表中地址索引的位置是否为空，若是则将流ID记录于位置并给出代表流已被记录的标志位，流计数器数值加1；否则执行冲突解决策略，若依然存在记录冲突，则给出代表发生记录误差的标志位，误差计数器数值加1。本发明能够在较为准确地对流量进行计数的同时记录流ID，能够应对较重的流量负载，同时具备对给定数量的流进行计数的能力。当流记录计数过程完成时，能够给出“是否存在计数误差”的显式提示。
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公开(公告)号：CN118245941A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410383110.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种微服务的故障诊断方法，包括：获取微服务的多源异构的观测数据，所述观测数据至少包括时序数据和空间数据；利用所述时序数据和所述空间数据构建所述微服务的故障时空异构图；通过时空图神经网络对所述故障时空异构图进行故障的分析和诊断，得出故障诊断结果。本发明还提供一种微服务的故障诊断系统、存储介质及电子设备。借此，本发明能够对微服务器实现自动、全面、准确的故障诊断，提升运维人员的排障效率。
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公开(公告)号：CN113642736B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110861852.X
申请日：2021-07-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于冷热分离的梯度聚合方法，包括以下步骤：对稀疏场景的训练数据进行随机采样以对稀疏模型进行预训练；统计该稀疏模型的预训练过程中参数的频率，并根据该频率的大小将该参数分类为热参数或冷参数；利用该稀疏场景的训练数据对该稀疏模型进行重新训练，各训练节点分别传输该重新训练过程中的热参数梯度和冷参数梯度；该热参数梯度在可编程交换机上进行聚合后发送至远程服务器进行同步，该冷参数梯度由该可编程交换机直接该发送至远程服务器上进行聚合及同步。
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