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公开(公告)号：CN114118437A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111163268.3
申请日：2021-09-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向微云中分布式机器学习的模型更新同步方法，通过在所有微云中确定出中间聚合点集；然后确定出每一个工作节点对应的中间聚合点，并将所有工作节点中的本地模型上传至对应的中间聚合点，以使中间聚合点将接收到本地模型进行聚合得到聚合模型；将所有中间聚合点中的聚合模型上传至参数服务器中，以使所述参数服务器根据所有聚合模型确定出全局模型，将所述全局模型分发给所有工作节点，避免了使参数服务器成热点，减小了模型更新同步的延时，实现了快速地对微云中分布式机器学习模型参数进行更新与同步。
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公开(公告)号：CN111131064B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201911416495.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/931
Abstract: 本发明公开了一种数据中心网络中多播流调度方法，其包括S1获取当前周期内的待传输多播流集合；S2查找待传输多播流集合中满足RCS交换机容量约束的可调度不拆分多播流子集和与之匹配的RCS交换机的配置图H(t)usplit，并将不拆分多播流子集加入当前周期的可调度流集合；S3根据RCS的重配置时延和S2中可调度流集合，计算当前周期的持续时间；S4去除待传输多播流集合中不拆分多播流子集，查找满足RCS交换机容量约束的可调度拆分多播流子集和与之匹配的RCS配置，将拆分多播流子集加入可调度流集合，RCS配置添加到H(t)usplit中形成RCS交换机的配置图H(t)；S5将可调度流集合、周期持续时间和H(t)作为调度方案输出。
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公开(公告)号：CN113672684A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110959654.7
申请日：2021-08-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种面向非独立同分布数据的分层用户训练管理系统及方法，该方法包括联邦学习用户数据分布相似性评估方法、分组方法和训练方法，在保护用户标签的前提下通过计算节点数据分布和全局分布的相似性对用户进行评分，其中全局参数服务器根据用户评分进行合理的分组处理，使组间数据分布近似均匀，解决非独立同分布问题。同时，可根据用户的需求设置并行度增长曲线，使训练从串行向并行转化，在保证模型收敛速度和精度的情况下保证模型的并行度，节省训练时间，本发明将全同步算法与序列联邦学习算法相结合，在保证模型并行度的前提下大幅度提高训练精度和收敛速度、显著减少通信负载、节省计算资源，提高联邦学习的训练效果。
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公开(公告)号：CN109617931B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910124530.X
申请日：2019-02-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/801
Abstract: 本发明提供了一种SDN控制器DDoS攻击的防御方法及防御系统，首先通过两阶段对攻击进行检测，从而判断DDoS攻击是否存在，在攻击发生的时候通过攻击定位的方法筛选出可疑的交换机集合，在攻击发生后，通过缓解攻击将恶意的Packet‑in消息丢弃，并通过设置合适的流表项Timeout值来保护交换机流表空间。本发明解决了在满足OpenFlow策略下，精确地检测可疑的Packet‑in消息的问题，尽快地对SDN控制器进行攻击防御，使得正常的数据包能够获得较好的服务质量，从而恢复网络的正常状态且确保正常的数据包处理。本发明检测速度快、检测精度高、结构简单，具有很强的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN110177055B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910454827.2
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/911 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算场景下边缘域资源的预分配方法，其包括以下步骤：预测到达率并测量转发时延，在一级边缘域中根据到达率和服务的权重决定服务预缓存的类型，并根据第一时延决定每个服务的分配比例；在二级边缘域中根据第二时延决定服务预缓存的类型，并通过内点法获取初始缓存方案；通过随机选取服务缓存类型的方式获取新的资源缓存方案，从初始缓存方案和新的资源缓存方案中选取平均时延较小的方案作为最终的预分配方案，进而完成预分配。本发明利用统计数据，对下一周期内用户的需求进行预估，根据预估数据对边缘的服务器进行服务种类及数量的预分配，使得本发明可进行更高效的资源配置，提高资源的利用率并缩短应用的时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108471389B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201810201215.8
申请日：2018-03-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/931
Abstract: 本发明公开了一种基于服务功能链的交换机系统，针对交换节点数据面固化、功能扩展性差、资源过配置等问题，通过将线卡中的非通用功能分离出来，以网络功能池的形式为数据包提供灵活的网络功能处理。数据包由分类器通过匹配规则划分为不同类型，对于需要进行非通用网络功能处理的数据包，则依据数据包匹配域在流表的网络功能实例列表中找到需要进行的网络功能实例(非通用网络功能)，在网络功能池中由对应的不同网络功能组成的服务功能链进行处理。与传统交换机系统、P4架构等现有研究技术相比较，具有如下优势：支持高级网络功能、数据流量处理规则可灵活扩展、动态变化、资源利用率提高、资本支出和运营成本降低。
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公开(公告)号：CN110166305B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201910480380.6
申请日：2019-06-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/725 , H04L12/729
Abstract: 本发明提供了一种基于意图的应用QoE管理方法及系统，针对流媒体服务中常见的应用端到服务端类型，设计意图网络框架来替代传统的网络架构，使用意图的概念来对应用的QoE进行管理，其中，包含了QoE/QoS映射的强化学习模型，在该架构中，上层应用将所需的服务和QoE信息传递给意图北向接口Intent NBI，Intent NBI对来自应用的意图进行理解，分析得出应用的所需，为应用端到服务端配置初始的网络路由，为了持续保障应用的QoE，Intent NBI将依据应用反馈的QoE信息，使用强化学习模型来计算出当前应用所需的网络QoS，并为应用寻找并配置满足QoS需求的路径。
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公开(公告)号：CN109862016B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201910123766.1
申请日：2019-02-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/851 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种针对云计算自动扩容Yo‑Yo攻击的对抗方法。传统的云计算安全防御方法大多需要在云计算环境中部署专门的防御硬件或者对云计算架构进行修改。本方法切合实际，对现有的云系统几乎没有任何大的修改，不需要硬件的支持，在检测时同时考虑服务请求的流量模式以及当前的自动扩容状态，这样对攻击流量进行识别能够使得非攻击的正常batch请求不会被误判为攻击请求，检测精度较高。由于本发明提出的基于可疑服务请求的延迟防御算法中考虑了云用户的QoS约束，在满足服务功能需求的约束下，能够使用较少的网络资源的消耗来打破Yo‑Yo攻击产生的条件，防御攻击的成本较小。
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公开(公告)号：CN110517139A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910781456.9
申请日：2019-08-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于投票机制的联盟区块链分权共识方法，属于区块链共识技术领域，针对现有基于挖矿机制的区块链共识算法的算力开销高且效率较低的问题，本发明放弃采用挖矿机制，转而依靠投票加保证金机制来实现可靠的共识。本发明大幅提升了联盟区块链系统的共识效率，降低了Hash算力成本和交易确认时延，提升了系统吞吐量；同时系统的去中心化特性更强，节点的用户公平性更好；此外，本发明在联盟区块链系统内部的恶意行为会得到极大的抑制，系统的安全性得到有效提升。
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公开(公告)号：CN106411782B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201510464900.6
申请日：2015-07-31
IPC: H04L12/911 , H04L29/08 , H04L12/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种带宽补偿方法及装置，其中，所述方法包括：获取为当前用户分配的初始带宽量；以所述初始带宽量和所述当前用户对应的带宽资源购买总量为依据，计算所述当前用户的带宽资源贡献值；基于所述带宽资源贡献值对所述当前用户对应的目标位置进行带宽补偿，所述目标位置为所述当前用户对应的虚拟网络中有带宽需求的位置；在所述带宽补偿后，生成包括所述当前用户对应的虚拟网络中每个位置的带宽分配信息的带宽策略，并将所述带宽策略发送至每个所述位置对应的网络功能设备，以使所述网络功能设备按照所述带宽策略对所述位置进行限速。采用本发明，能够提高多用户环境下的带宽资源利用率。
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