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公开(公告)号：CN111131017A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911134305.0
申请日：2019-11-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/707 , H04L12/721 , H04L12/953 , H04W40/02 , H04W40/12
Abstract: 本发明涉及一种基于多蜂窝无线接入网关的MPTCP跨层优化方法，其特征在于，包括：数据处理步骤，获取该蜂窝无线网络的一第一参数组，对该第一参数组进行处理得到一第二参数组，并将该第二参数组分别传输给MPTCP路径管理器和数据包调度器；子流创建步骤，所述路径管理器根据所述第二参数组测算该蜂窝无线网络的一第三参数，并利用该第三参数结合该第二参数组建立子流；数据分配步骤，根据所述第二参数组和所述第三参数，数据包调度器将数据分配至所述子流。
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公开(公告)号：CN105978952B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610273970.8
申请日：2016-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/08 , H04L12/803
Abstract: 本发明提出一种基于网络功能虚拟化场景的流迁移方法，该方法包括在源网络功能处与目标网络功能处分别部署源流迁移处理单元与目标流处理单元，并通过所述的源流迁移处理单元与网络交换设备在数据包包头内设置两位标签，将数据包标记为四类，包括normal类、in‑fly类、last in‑fly类、redirect类，所述的目标流迁移处理单元使用基于标签的分类器将所述的normal类、in‑fly类、last in‑fly类、redirect类数据包进行分类；在所述流迁移处理单元中部署状态机，记录当前迁移状态，源状态机根据迁移状态对数据包进行标记与转发，所述目标状态机根据迁移状态与包处理规则将所述四类数据包分别放置于目标流处理单元中的默认缓存，in‑fly环形缓存与redirect环形缓存，最终通过默认缓存交付目标网络功能处。
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公开(公告)号：CN104063442A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410265147.3
申请日：2014-06-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/245 , G06F16/2282
Abstract: 本发明公开了一种信息中心网络的服务处理方法，该方法包括：服务表构建步骤和数据处理步骤；服务表构建步骤用于通过将信息中心网络的数据处理定义为服务，并将服务以条目的方式构建成一通用化服务表；数据处理步骤用于对通用化服务表中的服务进行基于条目的匹配查找，根据匹配查找结果执行相应的数据服务操作。本发明还公开了一种信息中心网络的服务处理系统。
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公开(公告)号：CN103916329A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410108483.7
申请日：2014-03-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/813
Abstract: 本发明公开了一种命名数据网络传输控制方法及系统，方法包括：确定速率步骤，请求者向命名数据网络发送请求包，当该网络将该请求包所对应的数据包返回给请求者时，路由器估计该网络中准确拥塞信息并将该准确拥塞信息写入该数据包，并根据该准确拥塞信息以及该数据包大小的估计值计算该流的请求包的最大发送速率，并以该速率发送后续请求包；确定转发策略步骤，当该网络将该请求包所对应的数据包返回给请求者时，该路由器还根据该网络中准确拥塞信息计算各个转发接口对应于流路的可用值，该可用值用于在转发该请求包时，自适应选择该可用值最大的接口。由此，可以有效提高网络资源利用率，减少丢包率并最终提高数据流完成时间。
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公开(公告)号：CN100384171C
公开(公告)日：2008-04-23
申请号：CN200610080988.2
申请日：2006-05-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种保障MANET网络服务质量的方法，包括：A、MANET网络中的客户节点从获取的资源定位信息中选择一个资源定位信息，建立自身与对应于选择的资源定位信息的服务提供节点之间的连接，将未选中的资源定位信息保存到与自身连接的BSP List中；B、客户节点将建立连接的服务提供节点提供的服务内容缓存到Cache中，读取Cache，将从Cache中读取的服务内容播放给用户，并在服务中断后执行步骤C；C、客户节点从保存了资源定位信息的BSP List中选择一个资源定位信息，建立自身与对应于选择的资源定位信息的服务提供节点之间的连接，然后执行步骤B。利用本发明，有效地保障了MANET网络的服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119341950A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310898626.8
申请日：2023-07-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L43/0876 , H04L43/16 , H04L43/028
Abstract: 本发明首先提供一种应用于网络测量的采样方法，并在所述网络测量的采样方法基础上提供了一种基于自适应采样的路由无关全网大流检测方法，所述检测方法包括以下步骤：测量点根据所述采样方法向中心控制器发送采样的数据包；所述中心控制器在当前固定时间间隔的末尾，确定接收到的所有测量点采样的数据包个数中的最小值并按哈希值从小到大的顺序从中选出kmin个不同的哈希值对应的数据包；所述中心控制器根据流标识统计所选出的kmin个数据包中不同流的数据包个数。本发明基于自适应采样的路由无关全网大流检测方法不关心测量点之间拓扑和流的路由情况，占用数据面内存小，精确检测全网大流。
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公开(公告)号：CN118784614A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410791225.7
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L61/4511
Abstract: 本发明提供了一种用于挖掘服务器间依赖关系的系统，所述系统包括权威服务器模块，其被配置为：负责对指定域名进行解析，响应于查询所述指定域名的DNS查询请求，反馈一个虚构I P地址作为分簇回复标识，并且针对不同的DNS查询请求所反馈的虚构I P地址是不同的，其中，所述分簇回复标识用于挖掘服务器间依赖关系，将开放递归服务器列表中反馈同一分簇回复标识的服务器视为具有依赖关系的服务器。本发明的技术方案通过为每一次到达权威服务器模块的查询指定域名的DNS查询请求反馈一个不同的虚构I P地址作为分簇回复标识，将同一分簇回复标识的服务器视为具有依赖关系的服务器，从而解决现有方法难以挖掘出网络空间中存在的服务器间的依赖关系的问题。
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公开(公告)号：CN117786263A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311558979.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/958 , G06F16/957
Abstract: 本发明提供一种用于网页加载中识别关键加载资源的方法以及装置，所述方法包括：获取目标网页中的所有加载资源；根据加载资源和目标网页的DOM结构，得到加载资源对DOM结构的修改次数；和/或根据加载资源和目标网页的HAR文件，得到所述加载资源在目标网页的资源加载依赖链中的后代节点数量；根据所述DOM结构的修改次数和/或所述后代节点数量，计算所述加载资源的重要度；根据所述加载资源的重要度，从所述加载资源中识别关键加载资源。本发明实施无需收集预先标注的加载资源类型数据，也无需进行加载资源分类模型的训练，即可实现对网页中加载资源重要度的计算，其计算均依赖于客观数据，避免了由主观因素导致的重要度判断失误问题。
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公开(公告)号：CN113505040B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110811149.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/30 , G06F18/214 , H04L41/0677 , H04L41/14
Abstract: 本发明提供一种用于网络功能过载诊断模型的训练方法，包括以下步骤：步骤100：获得静态变量环境下的不同动态变量环境下的延迟和硬件指标；步骤200：根据所述延迟对所获得的硬件指标进行分类；步骤300：对每种动态变量环境下的所述硬件指标根据其与过载诊断的关联度进行筛选；步骤400：对同一静态变量环境下的不同动态变量环境下筛选出的硬件指标进行合并，形成供训练用的数据集；步骤500：使用所述数据集训练所述过载诊断模型。相对于已有的网络功能过载诊断方法，本方法具有诊断准确率高、数据测量简单和可以进行根因分析的优点。
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公开(公告)号：CN115225528A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210656146.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于张量填充的网络流量数据分布式测量调度方法和系统，包括：将历史流量数据划分为T‑1周期和T周期，计算分布式网络中所有OD对关于T‑1周期和T周期的JS散度；把三维张量形式的网络数据使用CP分解得到三个因子矩阵，矩阵的每一行为一个因子，得到三个因子矩阵分别对应的三个因子集V1、V2、V3，根据OD对的JS散度进而得到V1和V2中每个因子的JS散度，综合V1和V2中每个因子的JS散度和方差，得到每个因子的重要度，选择重要度最高的因子和V3中因子构建线性方程，以采样一个样本，以所有采样样本构成的采集方案，对新数据进行采集，用历史采样数据和新采样数据共同确定的因子矩阵恢复出全量数据，作为分布式网络的流量测量结果。
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