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公开(公告)号：CN113489604A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110707656.7
申请日：2021-06-24
Abstract: 本发明公开一种网络仿真方法，所述方法包括以下步骤：构建目标网络拓扑结构；获取所述目标网络拓扑结构的目标网络参数；基于所述目标网络参数和最佳估计网络参数，获得配置网络参数；利用所述配置网络参数对所述目标网络拓扑结构进行控制。本发明还公开了一种网络仿真装置、终端设备以及计算机可读存储介质。利用本发明的网络仿真方法，获得的配置网络参数的准确率较高，网络仿真的真实性较好。
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公开(公告)号：CN115378908A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211008268.0
申请日：2022-08-22
IPC: H04L61/4511 , H04L67/10 , H04L67/566 , H04L69/22
Abstract: 一种基于NDN的DNS标识解析方法及系统，涉及标识解析技术领域。本发明的目的是提供一种能够基于NDN网络实现DNS标识解析功能、防止出现中心节点单点失效或权力滥用问题、保证用户解析结果可信DNS标识解析方法及系统。其包括标识名称设计、标识数据设计、标识服务器部署、标识解析的步骤。用户与DNS迭代解析器以IP网络中的DNS协议通信，迭代解析器与权威服务器以NDN网络通信，迭代解析器在处理DNS请求过程中为了获取DNS数据条目生成一系列NDN Interest包，向NDN网络发送，由权威服务器提供对Interest包的响应，发送包含标识信息的NDN Data包，最终NDN网络将Data包转发到发出Interest包的迭代解析器处，使迭代解析器最终获得所需的DNS数据条目。本发明能够减轻中心节点失效或被篡改带来的问题。
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公开(公告)号：CN115378908B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211008268.0
申请日：2022-08-22
IPC: H04L61/4511 , H04L67/10 , H04L67/566 , H04L69/22
Abstract: 一种基于NDN的DNS标识解析方法及系统，涉及标识解析技术领域。本发明的目的是提供一种能够基于NDN网络实现DNS标识解析功能、防止出现中心节点单点失效或权力滥用问题、保证用户解析结果可信DNS标识解析方法及系统。其包括标识名称设计、标识数据设计、标识服务器部署、标识解析的步骤。用户与DNS迭代解析器以IP网络中的DNS协议通信，迭代解析器与权威服务器以NDN网络通信，迭代解析器在处理DNS请求过程中为了获取DNS数据条目生成一系列NDN Interest包，向NDN网络发送，由权威服务器提供对Interest包的响应，发送包含标识信息的NDN Data包，最终NDN网络将Data包转发到发出Interest包的迭代解析器处，使迭代解析器最终获得所需的DNS数据条目。本发明能够减轻中心节点失效或被篡改带来的问题。
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公开(公告)号：CN115134229A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210761619.9
申请日：2022-06-30
IPC: H04L41/0803 , H04L41/082 , H04L41/084 , H04L41/0659 , H04L43/0805
Abstract: 一种基于覆盖网的NDN网络管理系统及方法，涉及网络管理技术领域，以解决当前NDN网络部署流程复杂且监控与维护缺失的问题。本发明系统包括一个NDN管理端和多个NDN代理端，二者通过NDN网络管理协议实现通信；NDN管理端包括管理请求解析模块、配置项管理模块、代理配置模块、代理监控模块；代理配置模块用于控制NDN代理端的各项配置，代理监控模块用于定时获取所有NDN代理端当前应用的配置，并与配置档案进行比较，若配置档案未被应用则重新应用缺失的配置项；NDN代理端包括代理请求解析模块、NDN转发器、NDN转发器管理模块、NDN转发器测量模块；NDN转发器管理模块用于查询或修改NDN转发器的各项配置。本发明实现了NDN网络管理系统的解耦，增强了系统可扩展性。
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公开(公告)号：CN119788339A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411837319.X
申请日：2024-12-11
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提出的基于RPKI的路由数据异常检测方法及相关设备，方法包括：首先，从实时网关数据中获取路由起源数据；接着，对路由起源数据进行资源公钥基础设施技术解析，得到资源公钥基础设施技术解析结果；然后，对路由起源数据进行网关前缀劫持检测，得到网关前缀异常检测结果，或者，对路由起源数据进行路由起源授权异常检测，得到路由异常检测结果，并在预设检测周期后对路由起源数据再次进行路由起源授权异常检测；最后，获取与路由起源数据对应的断言替换数据，并基于断言替换数据修复路由起源数据，从而提高对网关数据进行路由起源授权异常检测的精准性，进而提高异常的网关数据修复的精准性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119628888A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411677690.4
申请日：2024-11-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本申请提供了一种域名风险评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及但不限于数据处理技术领域，方法包括根据目标域名，确定与目标域名对应的解析依赖路径树；对解析依赖路径树进行深度优先搜索确定目标域名的各个解析依赖路径；获取解析依赖路径树上各个节点的节点风险属性的属性风险指标；根据解析依赖路径和各属性风险指标，计算得到各个解析依赖路径的路径风险指标；根据目标域名对应的各个路径风险指标，确定目标域名的目标风险指标。本申请实施例从管理视角诊断域名风险，对现有解析侧风险的补充完善，且基于依赖解析依赖路径树能实现对解析过程的各类依赖风险的进一步分析，从而能提升域名风险评估的精度和评估的效率。
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公开(公告)号：CN114528588B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210089691.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种跨模态隐私语义表征方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取多模态数据；根据多模态数据，获得对应的文本数据；对文本数据进行关键词提取和加密，得到密态关键词；根据密态关键词，对预设知识图谱进行分割，得到密态子图；对密态子图进行图嵌入，得到与密态关键词对应的密态表征向量，以得到多模态数据的语义表征结果。本发明解决了现有技术中存在密态关键词之间的语义关联性较差的问题，实现了不仅可以保证密态关键词之间的语义关联，还可以为后续进行隐私语义的检索提供准确的语义表征的效果。
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公开(公告)号：CN119276539A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411256437.1
申请日：2024-09-09
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , G06F18/2132 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种恶意域名识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。包括：通过滑动窗口截取当前时间步的输入序列；通过目标模型中的第一编码器按照正向时间顺序生成第一隐藏状态向量，并通过目标模型中的第二编码器按照逆向时间顺序生成第二隐藏状态向量；通过目标模型的解码器基于第一隐藏状态向量和第二隐藏状态向量的融合隐藏状态向量预测当前时间步的预测字符；移动滑动窗口以根据预测字符更新得到下一时间步的输入序列并预测下一时间步的预测字符；重复上述步骤直至更新得到的多个预测字符的个数达到预设个数阈值；基于多个预测字符确定的预测恶意域名名单对待识别域名进行识别。以此，能够提高对恶意域名识别的及时性和准确性。
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公开(公告)号：CN119211055A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411154942.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L43/028
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据流处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，涉及网络测量领域。方法包括：获取待处理数据流，并从待处理数据流中确定多个待处理元素；通过商余哈希函数对每个待处理元素进行哈希计算，得到待处理元素的商和余数；将待处理元素的商确定为第一桶索引，将余数确定为第一条目索引，并按照第一桶索引从数据存储空间中确定待处理元素的第一哈希桶，按照第一条目索引从第一哈希桶的多个存储条目中确定待处理元素的第一目标条目；在第一目标条目中，更新对应的待处理元素的计数。以此，能够提高对数据流的处理效率和内存的利用率。
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公开(公告)号：CN119105847A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411060006.8
申请日：2024-08-02
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F9/48
Abstract: 本公开实施例提供了一种数据聚合方法、相关装置和介质。该方法从数据源中确定关联数据块的数量最多的数据标识(目标数据标识)和关联数据块的数量第二多的数据标识(第二数据标识)，并通过目标数据标识关联的数据块数量和第二数据标识关联的数据块数量确定第一数目。从而对可能会导致数据倾斜发生的目标数据标识按照第一数目进行拆分打散，将原本目标数据标识关联的数据块分为第一数目个数据块组，再分别对每个数据块组进行聚合处理。这样能够将目标数据标识关联的数据块划分为大小(数量)更加合适的多个数据块组，与数据源中其他的数据标识关联的数据块之间大小更加均匀，避免了特别大的数据拆分后数据块数量仍会导致数据倾斜的问题。
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