公开(公告)号：CN119011493A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411107240.1

申请日：2024-08-13

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 谭小彬 ,  王浩 ,  袁莘智 ,  吴剑松 ,  朱仕银 ,  王伟锋 ,  杨坚

IPC: H04L47/2441 ,  H04L43/0876 ,  H04L43/04 ,  H04L43/022 ,  H04L43/026

Abstract: 本发明公开了面向可编程交换机的两阶段加密流量分类方法，涉及计算机网络技术领域，包括如下步骤：交换机数据平面提取输入流量的语义特征和统计特征序列并进行预处理；将语义特征输入到匹配‑动作管道中，和服务器下发的卷积神经网络模型分类表进行匹配，若匹配则得到基于语义特征的流量类别；若不匹配则将统计特征序列输入到匹配‑动作管道中，和长短期记忆模型分类表进行匹配，分别得到每个统计特征的匹配结果，并对其进行按位与，得到基于统计特征的流量类别；基于流量类别执行流量决策动作；该加密流量分类方法旨在设计实现加密流量分类的网络模型并将其部署到交换机，实现低时延、低负载、高精度和高可用的运行在交换机的加密流量分类方案。

公开(公告)号：CN118277209B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410696567.0

申请日：2024-05-31

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 杨坚 ,  王清河 ,  凌志 ,  沙沫 ,  谭小彬 ,  何华森 ,  姜晓枫

IPC: G06F11/30 ,  G06F9/50 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了基于流水线并行训练的模型实时监测及分配方法，通过计算机集群系统对网络模型进行分布式训练，所述计算机集群系统包括管理节点和工作节点，每个工作节点中均设置有用于实时监测工作节点当前资源使用状态和网络模型训练状态的检测器，管理节点上设置有用于分析当前计算机集群系统状态以及合适的网络模型分配建议的分析器；该模型实时监测及分配方法能实现实时监测和展示所有工作节点的资源使用情况；分析当前的分布式流水线并行训练情况；生成和展示合适的新的模型分配方案。

公开(公告)号：CN117255087A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311547598.1

申请日：2023-11-20

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 谭小彬 ,  袁莘智 ,  王明洋 ,  吴剑松 ,  杨坚 ,  郑烇 ,  施钱宝

IPC: H04L67/10 ,  H04L41/042 ,  H04L41/14

Abstract: 本发明公开了一种支持海量异构设备接入的网络孪生实现方法与系统，它们是一一对应的方案，方案中：为了实现对海量异构设备的支持，利用可编程交换机和边缘云相结合的方式分布式实现宏网络孪生，在有限的边缘资源限制下，保证设备的高效和可靠接入；利用可编程交换机硬件加速和定制化处理，并与边缘云协作，实现异构设备到宏网络孪生的接入认证，显著提高认证的速度和吞吐量；当已接入的异构设备的位置由宏网络孪生中原可编程交换机的管辖范围移动至新的可编程交换机的管辖范围时，由所述新的可编程交换机与边缘云协作，实现异构设备的移动性管理以及信息一致性管理，在物理设备移动的场景下保障用户业务无服务中断。

公开(公告)号：CN114520781B

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210421442.8

申请日：2022-04-21

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 谭小彬 ,  孙明宇 ,  王明洋 ,  汪涛 ,  王顺义

IPC: H04L43/50 ,  H04L43/18

Abstract: 本发明涉及网络技术与协议测试领域，具体涉及一种基于数字孪生的网络技术和协议测试平台及其测试方法，测试平台包括：测试服务系统，接收用户输入的试验内容和试验需求，根据试验需求选择性地将试验内容发送至测试验证系统或者物理网络系统进行试验，接收测试服务系统或者物理网络系统反馈的试验结果；测试验证系统，包括：孪生网络模块，包括能够实时跟踪物理网络信息且用于对试验内容进行试验的孪生网络；数据处理模块，将物理网络信息和试验内容传递至孪生网络模块，将试验需求传递至组织管理模块；组织管理模块，根据试验需求对孪生网络进行配置；物理网络系统，包括能够对试验内容进行试验的物理网络。

公开(公告)号：CN114900506A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210813281.7

申请日：2022-07-12

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 谭小彬 ,  徐祥 ,  王顺义 ,  刘卓林 ,  郑烇 ,  徐正欢

IPC: H04L65/60 ,  H04L65/80 ,  H04N21/442 ,  H04N21/466 ,  H04N21/4728 ,  H04N21/647 ,  H04N21/81

Abstract: 本发明涉及计算机网络视频流技术领域，公开了一种面向用户体验质量的360度视频视口预测方法，综合利用当前用户的观看信息、视频内容信息和跨用户的轨迹信息三方面特征，以最大化用户观看的体验质量(QoE)为最终目标，使用强化学习方法进行模型训练，对视口位置和选择的视口大小进行预测，以协助码率决策模块为用户提供最优的观看体验质量。

公开(公告)号：CN114721806A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210429702.6

申请日：2022-04-22

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 谭小彬 ,  王明洋 ,  王顺义 ,  詹昱辰 ,  杨坚 ,  郑烇

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  H04L67/10 ,  H04L67/51

Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的任务调度和执行方法及系统，利用数字孪生技术为物理实体构建虚拟孪生实体，并采用云边结合的网络承载数字孪生体的运行，使得对物理实体的状态感知和控制更加便捷有效，将物理空间的问题转移到数字空间的方式，破除了各类型资源之间的壁垒，使得包括数字孪生体在内的各类型资源深度融合，提高任务的调度效率，更好地满足各类服务的执行需求。

公开(公告)号：CN111866601B

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202010703956.3

申请日：2020-07-21

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 谭小彬 ,  李思敏 ,  徐磊 ,  王顺义 ,  杨坚 ,  郑烇

IPC: H04N21/6405 ,  H04N21/647

Abstract: 本发明提出一种基于合作博弈的移动边缘场景中的视频码率决策方法，包括：步骤1、移动用户将各自的信道质量及缓冲区状态报告给各自连接的基站，而基站继续将这些信息上报给边缘服务器，进而边缘服务器依据这些信息将用户分为多个组播组；步骤2、组播组作为一个整体参与组播组间的合作博弈，组播服务器根据合作博弈解进行带宽资源的分配；组播要求组内组播相同的内容，故而组内码率决策一致，通过合作博弈达成各组间资源分配和码率决策的帕累托最优解，即在不降低其他组效用的情况下，不能增加本组的效用；步骤3、组播服务器完成区域内的视频内容分发任务，并判断视频内容是否分发完毕，若已完成全部内容的分发，则结束，若还未完成，则回到步骤1继续循环。

公开(公告)号：CN112202800B

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202011077437.7

申请日：2020-10-10

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 谭小彬 ,  王顺义 ,  徐磊 ,  李思敏 ,  杨坚 ,  郑烇

IPC: H04L29/06 ,  H04N13/122 ,  H04W24/02 ,  H04W24/08

Abstract: 本发明公开了一种C‑RAN架构中基于强化学习的VR视频边缘预取方法和系统，方法包括：实时采集网络吞吐量、用户请求信息和缓存状态信息；基于视频质量、视频时域抖动、视频空域抖动和时延确定单用户的用户体验质量，以及预测单用户的用户体验质量增益；基于单用户的用户体验质量增益确定多用户的用户体验质量增益；基于强化学习算法对多用户的用户体验质量增益进行优化；基于网络吞吐量、用户请求信息、缓存状态信息和优化后的多用户的用户体验质量增益对VR视频进行边缘预取。本发明能够采用在C‑RAN中动态预取多级缓存的方式来降低时延，减少重复的数据传播，从而给用户提供更加舒适的VR视频观看体验。

公开(公告)号：CN112437022A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011264614.2

申请日：2020-11-11

Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院

Inventor： 谭小彬 ,  陈令安 ,  佟欣欣 ,  姜晓枫 ,  杨坚 ,  郑烇 ,  吴枫 ,  张勇东

IPC: H04L12/851

Abstract: 本发明公开了一种网络流量识别方法、设备及介质，该方法包括：预处理采集到的网络数据，提取每一个网络会话的特征信息，生成流量日志；基于流量日志，构建预设时间段内的第一形式流量图；在第一形式流量图中增加构建服务器端节点之间相关性的相关边，生成第二形式流量图；利用第二形式流量图的数据对图神经网络进行训练，生成网络流量识别模型；将未知流量转换为第二形式流量图输入网络流量识别模型；网络流量识别模型将未知流量的第二形式流量图和自身学习到的图模式进行匹配；当匹配程度大于预设阈值时，则判定所述未知流量对应的图模式，从而确定未知流量对应的网络应用。本发明实现构建异构图训练网络流量识别模型判定图模式以及网络应用。

公开(公告)号：CN112241785A

公开(公告)日：2021-01-19

申请号：CN202011083599.1

申请日：2020-10-12

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 谭小彬 ,  秦川 ,  周国华 ,  杨坚 ,  郑烇

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的图书采访方法，应用于图书馆的图书采访工作，提高图书采访效率和质量。首先，获取历史书单数据、历史订单数据和历史借阅数据；然后对这些数据进行预处理，包括格式转换和统一、空值填充、去除冗余和错误等，然后将对应数据进行匹配和标记；接下来构建应用于图书采访的深度强化学习模型，将历史书单中包含的图书的信息转化为向量的表示形式；再利用历史书单中图书的状态、动作及奖赏对预先构建的深度强化学习模型进行训练；最后将待处理图书的信息转换后，输入训练好的深度强化学习模型，得到针对待处理图书的图书采访结果。本发明的方法可以利用构建的深度强化学习模型对图书进行图书采访决策，可以提高图书采访效率和准确性。