基于分解光网络的区块链访问控制方法以及相关设备

    公开(公告)号:CN117395027A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311206656.4

    申请日:2023-09-18

    Abstract: 本申请提供一种基于分解光网络的区块链访问控制方法以及相关设备,应用于基于分解光网络的区块链访问控制系统,所述系统包括:身份管理系统层、从区块链层、跨链通信层以及主区块链层;所述主区块链层包括主代理节点;所述从区块链层包括从代理节点;所述身份管理系统层包括供应节点。本申请基于区块链提出分布式且安全的设备认证与控制框架,在这个框架下设计了基于属性的访问控制机制,以支持运营商能实时监测所有的设备信息,并提供跨供应商的访问。构建一个安全可信的分解光网络架构,提供完善的光网络设备加入身份验证流程。其次提出新的异步分布式设备分发访问网络架构,实现高效的分布式数据共享和细粒度访问控制,确保用户隐私的安全。

    一种波长可调谐的被动锁模光纤激光器

    公开(公告)号:CN114268006B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202111570676.0

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 本发明涉及一种波长可调谐的被动锁模光纤激光器,包括:半导体激光泵浦源、波分复用器、隔离器、掺铒增益光纤、环形器、压电陶瓷、耦合分束器、第一偏振控制器、起偏器、第二偏振控制器、半导体可饱和吸收镜及波长调谐装置;半导体激光泵浦源、波分复用器、隔离器、掺铒增益光纤、环形器、压电陶瓷、耦合分束器、第一偏振控制器、起偏器、第二偏振控制器依次连接形成闭环,半导体可饱和吸收镜与所述环形器连接,波长调谐装置与耦合分束器及压电陶瓷反馈相连。本发明中的上述激光器引入人工智能控制波长可调谐装置,基于压电陶瓷的逆压电效应,智能调节控制压电陶瓷两端电压,使得激光器腔长改变,从而实现脉冲激光器的脉冲波长可调谐。

    基于区块链的责任溯源方法及电子设备

    公开(公告)号:CN113472564B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202110525557.7

    申请日:2021-05-13

    Abstract: 本公开提供一种基于区块链的责任溯源方法及电子设备。该方法包括:将开放无线接入网中的多个网络设备的传输数据写入至区块链中;利用控制器实时获取区块链中的传输数据,并对传输数据进行数据分析,得到分析结果;响应于确定分析结果指示异常,控制器从区块链中获取发生异常情况的至少一个网络设备发送的异常数据;通过用于责任溯源的深度神经进化网络模型对异常数据进行异常定位分析,得到异常定位结果;基于异常定位结果,控制器确定多个网络设备中导致异常数据的目标网络设备作为责任设备。这样,区块链能够避免传输数据被篡改的风险,利用深度神经进化网络模型进行异常定位,能够提高责任追溯的准确率和效率。

    一种跨区块链通信方法及装置

    公开(公告)号:CN112637127B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202011324624.0

    申请日:2020-11-23

    Abstract: 本公开提供一种跨区块链通信方法,该方法包括:第一区块链的第一边缘节点接收第一交易申请,并对第一交易申请进行预验证;若第一交易申请的预验证结果为验证通过,第一边缘节点将第一交易申请向公证人节点组发送第一交易申请;公证人节点组确定满足预设条件的目标公证人节点;目标公证人节点对第一边缘节点和第一交易申请对应的第二区块链的第二边缘节点进行验证;若第一边缘节点和第二边缘节点的验证结果均为验证通过,第一边缘节点基于第一交易申请与第二边缘节点进行跨区块链通信。可见,本公开可有效提高跨链事务的安全可信度,且能保证边缘节点在跨链通信、迁移过程中不被恶意攻击,增加了数据的隐私保护。

    网络切片方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112511342B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202011280927.7

    申请日:2020-11-16

    Abstract: 本说明书提供了一种网络切片方法,包括:接收到至少一个用户的业务请求意图后,分别确定每个业务请求意图对应的业务关键词;基于预先建立的业务关键词‑网络指标需求的映射模型,根据每个业务请求意图对应的业务关键词,分别将每个业务请求意图转换为网络指标请求,其中,每个网络指标请求包括针对至少一个网络指标的需求;基于网络切片模型,根据所述至少一个网络指标请求以及当前网络的环境状态,确定网络切片策略,并进行网络切片;其中,所述网络切片模型为根据至少一个网络指标请求以及网络环境状态确定网络切片配置参数的深度神经网络模型。本说明书还提供了一种网络切片装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

    一种网络异常检测方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112637132B

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202011388343.1

    申请日:2020-12-01

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种网络异常检测方法、装置、电子设备和存储介质;所述方法包括:获取一组网络指标,包括:时延,抖动和丢包率;计算所述网络指标间的相关性,得到关联指标数据集;将所述关联指标数据集输入预先训练的传输质量预测模型,得到传输质量预测值;所述传输质量预测模型由历史关联指标数据集训练得到;将所述传输质量预测值输入预先训练的异常标注模型,得到异常数据,所述异常数据用于对网络进行管理;所述异常标注模型由异常样本集训练得到;所述异常样本集由密度聚类算法对所述历史关联指标数据集进行异常标注后得到。

    一种基于线性光采样的峰值提取方法及系统

    公开(公告)号:CN113824494A

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202111280320.3

    申请日:2021-10-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于线性光采样的峰值提取方法及系统。该方法包括:利用数据采集卡采集平衡探测器输出的四路电脉冲信号;获取XI路信号前设定周期内绝对值最大的采样点;确定第一搜索区间,并获取第一搜索区间内绝对值最大的采样点;按照上述方法提取设定数目的峰值点,进而完成第一次峰值点的提取;根据XI路信号的峰值点的横坐标位置、脉冲频率以及脉冲周期内的采样点数确定第二搜索区间;根据第二搜索区间内绝对值最大的采样点提取XI路信号的峰值点,进而完成第二次峰值点的提取;再对剩余三路信号依次进行第一次峰值点的提取和第二次峰值点的提取,进而完成峰值点的提取。本发明能够降低计算的复杂度,从而提升峰值提取和脉冲频率的精准度。

    网络接入设备的资源分配方法和装置

    公开(公告)号:CN112291793A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011584793.8

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种网络接入设备的资源分配方法和装置,所述方法包括:获取网络接入设备当前业务的资源需求信息;确定网络接入设备当前的功率和缓存集群资源的状态信息;将所述资源需求信息以及所述状态信息输入经过训练的资源分配模型;其中,资源分配模型为根据输入的资源需求信息以及状态信息,输出所有可能动作的概率分布的深度神经网络;其中,每个动作对应一种功率或缓存资源的分配结果;根据所述资源分配模型输出的所有可能动作的概率分布,将其中概率最大的动作作为最终的功率或缓存资源的分配结果;根据所述分配结果为所述业务分配功率和/或缓存资源。应用本发明能减轻网络设备的资源调度计算负担、且实现资源利率最大化。

Patent Agency Ranking