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公开(公告)号：CN110728546A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911004105.3
申请日：2019-10-22
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种群智感知系统中用户类型转换方法，包括：根据所有用户在不同类型的任务中的完成质量划分用户类型；根据所述用户类型，进行最优奖励分配，促使低质量用户转换为高质量用户。本发明所设计的方法将群智感知用户分为了高质量用户、可转换的低质量用户和不可转换的低质量用户，并考虑了用户在不同类型任务上所提交数据质量的差异性；设计的最优奖励分配方法，能在预算充足时以最小代价保证所有数据收集任务均被高质量地完成，在预算受限时尽可能地提高所有任务的最低完成质量。因此，所设计的方法可以帮助群智感知系统收集到更加可靠的感知数据，从而保证所形成的服务的可靠性。
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公开(公告)号：CN119484402A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510039607.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 苏州大学
IPC: H04L45/7453 , H04L47/125 , H04L47/215
Abstract: 本发明涉及网络测量技术领域，具体提供了一种面向数据中心网络的轻量级协同网络流量测量方法及系统，该方法包括：确定待测网络流为第一网络流或第二网络流，第一网络流大于第二网络流；在待测网络流为第一网络流的情况下，将其测量任务均匀分配到第一路径中的每个交换机，第一路径为待测网络流的传输路径；在待测网络流为第二网络流的情况下，将其测量任务分配到预设的交换机，预设的交换机为第二路径中的任一交换机，第二路径为待测网络流的传输路径；控制交换机按照分配到的测量任务，对待测网络流的流量信息进行测量和记录；响应查询指令，获取流量信息，计算待测网络流中的数据包数量。本发明的数据包处理效率和整体测量精度均较高。
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公开(公告)号：CN119324878A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411876941.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 苏州大学
IPC: H04L43/08 , H04L43/0876 , H04L43/028
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于时间序列的流量特征检测方法、设备及系统。方法包括：在当前时间窗口的起始时刻，将样本元素插入数据结构内，其中，数据结构包括状态追踪器、状态转换器和过滤器；在当前时间窗口的结束时刻，在状态追踪器中检查样本元素的基本模式，在状态转换器中检查样本元素的当前状态；通过状态转换获得输出状态，并根据输出状态进行报告，报告结果用于表征流量特征变化。本发明创造将元素的目标模式变化抽象为当前状态和基本模式输入的组合转换，通用性强。本发明只关注当前基本模式和可能引发状态转换的当前状态，相较于现有检测方法更节省内存。
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公开(公告)号：CN119172324A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411650201.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 苏州大学
IPC: H04L47/2483 , H04L47/2441
Abstract: 本发明涉及一种网络流状态监控方法、系统、设备、介质和产品，其中，方法包括：步骤S1：在每个测量周期，在核心网关的静态随机存取存储器上构建两块内存空间作为大流筛选模块和小流存储模块；步骤S2：将需要被监控的流映射到所述大流筛选模块中进行流量筛选，若判断该条流为大流，则在所述大流筛选模块中进行相应的流状态操作以实现流量状态监控；若判断该条流为小流，则将该条流映射到所述小流存储模块中并进行相应的流状态操作以实现流量状态监控；其中，所述流状态操作包括插入操作、删除操作、更新操作和查询操作。本发明基于流量筛选实现对网络流量状态的监控，并且还有效节省了存储空间。
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公开(公告)号：CN103731844B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410003015.3
申请日：2014-01-03
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种地理位置相关的移动感知系统任务分配方法，移动感知系统包括一个任务平台与若干移动设备，任务分配方法包括以下步骤：S1、任务平台发布任务信息；S2、移动设备用户调阅任务信息；S3、感兴趣且满足任务要求的用户发送任务请求；S4、任务平台构建用户集合U，求解任务执行者集合W，然后向集合中的任务执行者发送任务确认；S5、收到确认的用户在约定时间执行任务，上传数据；S6、任务平台确认无误后支付报酬。本发明能够高效的完成地理位置相关的移动感知任务的分配过程，同时满足任务发布者对效益的期望。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119360966B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411915277.7
申请日：2024-12-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了基于迭代k‑mer分解的基因组组装方法及系统，方法包括根据序列长度处理序列片段集合，得到频数集合；首个序列长度为输入的序列片段集合的最大序列长度；根据预设频数阈值划分频数集合，得到高频集合和低频集合；判断预设长度阈值和序列长度大小；若预设长度阈值不大于序列长度，将低频集合作为新序列片段集合，对序列长度进行减值操作，根据减值操作得到的序列长度，处理新序列片段集合，得到新序列片段集合对应的新高频集合和低频集合；若预设长度阈值大于序列长度，根据得到的多个高频集合构建德布鲁因图，根据德布鲁因图输出组装序列集合。本发明有效降低计算负担、提高组装速度和组装质量。
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公开(公告)号：CN119324878B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411876941.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 苏州大学
IPC: H04L43/08 , H04L43/0876 , H04L43/028
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于时间序列的流量特征检测方法、设备及系统。方法包括：在当前时间窗口的起始时刻，将样本元素插入数据结构内，其中，数据结构包括状态追踪器、状态转换器和过滤器；在当前时间窗口的结束时刻，在状态追踪器中检查样本元素的基本模式，在状态转换器中检查样本元素的当前状态；通过状态转换获得输出状态，并根据输出状态进行报告，报告结果用于表征流量特征变化。本发明创造将元素的目标模式变化抽象为当前状态和基本模式输入的组合转换，通用性强。本发明只关注当前基本模式和可能引发状态转换的当前状态，相较于现有检测方法更节省内存。
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公开(公告)号：CN119544624A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510068242.2
申请日：2025-01-16
Applicant: 苏州大学
IPC: H04L47/2441 , H04L47/10 , H04L49/90
Abstract: 本发明涉及流量检测技术领域，具体提供了一种兼容可编程硬件的分层大流检测方法，包括：根据数据架构的存储桶的存储槽的流量层数，将存储槽放入对应的存储槽列表中，存储桶包括多个存储槽，存储槽用于存储接收的待检测流量的标识字段，标识字段是根据流量层数和待检测流量的流标签生成的，存储槽列表的数量与流量总层数相同；对存储槽列表中的存储槽进行遍历，获取当前遍历的存储槽的属性字段；根据属性字段计算待检测流量的条件计数值；在条件计数值超过预设阈值的情况下，确定条件计数值对应的待检测流量为目标类型流量。以解决相关技术中的分层大流量检测方法，对存储空间利用率低，导致流量检测效率低，而且兼容可编程硬件的难度大的问题。
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公开(公告)号：CN119484336A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510038648.6
申请日：2025-01-10
Applicant: 苏州大学
IPC: H04L43/08 , H04L43/0876 , H04L43/20 , H04L43/028
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种支持元素级别删除操作的数据流基数估计方法，包括响应于更新操作，更新虚拟桶存储的桶数据序列；其中，所述虚拟桶设置有多个，每个所述虚拟桶均包括守卫单元和多个常规单元，所述守卫单元用于记录最小采样值，所述常规单元用于存储指纹；获取非空单元数量，根据所述非空单元数量和更新后的所述桶数据序列，计算每个所述虚拟桶的桶级基数；其中，所述非空单元数量为所述虚拟桶中存储有所述指纹的所述常规单元的数量；将各个所述虚拟桶的所述桶级基数进行累加，计算数据流的全局数据基数。本发明基于虚拟桶对目标数据动态更新并计算数据流的全局数据基数，内存利用率高，计算快而准。
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公开(公告)号：CN118590318B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411059960.5
申请日：2024-08-05
Applicant: 苏州大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，尤其是指一种动态重定向的网络攻击黑名单管理方法及系统，包括：初始化黑名单，包括构建黑名单和黑名单特征表；获取网络攻击，执行目标操作；所述目标操作包括在黑名单中插入网络攻击、在黑名单中查询网络攻击、在黑名单中删除网络攻击；在黑名单中插入网络攻击时，若该网络攻击所对应的黑名单无法再插入新的网络攻击，则对该网络攻击所对应的黑名单进行动态扩展。本发明基于近似成员查询方法实现了黑名单级别的扩展，能够动态调整黑名单的大小以适应存储不同规模的网络攻击集合，并在调整黑名单大小时，能够确保用户对网络攻击黑名单进行的其他操作不受影响，不会造成查询效率下降和误报率增加的问题。
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