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公开(公告)号：CN104869108A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201410067690.2
申请日：2014-02-26
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于OSI网络模型实现多路径并行传输的系统及方法。其中，所述基于OSI网络模型实现多路径并行传输的传输系统至少包括：路径设计模块，用于基于相关信息来确定多条信息转发的路径，并输出相应转发规则；以及转发模块，用于基于来自路径设计模块的转发规则将来自同一信息源的信息由不同路径予以转发。由于对于主机间通讯采取多路径分包传输，每个传输路径上组包不完整，无法恢复数据，这样监听者无法从任意一个传输路径上收集到完整数据，从而实现端到端的数据安全传输。
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公开(公告)号：CN104753695A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310727865.3
申请日：2013-12-25
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: H04L12/24 , H04L12/751
Abstract: 本发明提供一种SDN网络拓扑结构的发现及实时呈现系统及方法。根据本发明的方法，当openflow交换机加入SDN网络后，连接关系获取模块基于SDN控制器与openflow交换机之间的协议机制来获取各openflow交换机之间的端口连接信息；当一openflow交换机离开SDN网络时，连接关系获取模块更新相应的端口连接信息；当浏览请求人需要浏览SDN网络拓扑时，提供模块基于第二接口模块提供的第二接口及第一接口模块提供的第一接口向连接关系获取模块发送浏览请求；连接关系获取模块基于接收的浏览请求反馈回相应的端口连接信息；随后，提供模块将所接收到端口连接信息提供给浏览请求人，由此实现对网络设备的实时感知并实时呈现。
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公开(公告)号：CN104580007A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310482782.2
申请日：2013-10-15
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: H04L12/851 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯网络的网络认知自适应算法，包括从所有可行解中根据均匀分布随机生成初始的问题解群；当自适应算法结束条件不满足时，根据选择策略从当前解群中选择出适应值较优的解群，基于当前的较优解群构造贝叶斯网络，并构建贝叶斯网络概率模型；当自适应推理次数未结束时，继续利用当前的贝叶斯网络模型进行推理，得到采样较优的解；当自适应推理次数结束时，由新产生的候选解替换掉当前解群中的某些个体。本发明通过在算法中引入了自适应策略，使得贝叶斯优化算法既能充分利用已建立的贝叶斯网概率模型进行推理，还能对某些未知区域进行探索，不需要大量可信实例数据也能得到很好的实验效果，提高了算法的有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN104778495A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201410014689.3
申请日：2014-01-13
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法的贝叶斯网络优化方法。根据本发明的方法，当执行对问题求解的算法没有获得最优解时，基于预定选择策略由当前解群中选择较优解以形成较优解群；随后，基于较优解群来构造贝叶斯网络，并利用评价函数构建符合各较优解的贝叶斯网络概率模型；对贝叶斯网络概率模型进行推理采样，以获得所述问题的较优候选解群，并基于粒子群算法对较优候选解群进行深度搜索，以获得更优候选解群；再基于相关替换策略、较优候选解及更优候选解群来更新当前解群。可见，本发明的方法既能充分利用已建立的贝叶斯网概率模型进行全局的推理采样，还能利用粒子群算法对某些局部较优区域进行深度探索，有效提高了贝叶斯网络优化的有效性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104299036A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201310307121.6
申请日：2013-07-19
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于增强学习算法的双层贝叶斯网络推理算法，包括以下步骤：步骤S1、初始化节点的增强学习概率表；步骤S2、分别更新横轴方向和纵轴方向上的条件选择概率的；步骤S3、对横轴的取值组合和纵轴的节点进行判断，删除冗余的取值组合和节点。本发明的基于增强学习算法的双层贝叶斯网络推理算法通过建模双层网络参数之间的概率依赖关系，根据已知网络状态推理分析后续网络状态，并采用增强学习的算法对推理的过程中所获取的网络节点的不确定信息进行学习和判断，进而对其进行分级，得到其概率信度值，进一步将得到的双层贝叶斯网络模型进行简化，只保留其中对推理最有用的信息，使其更利于实现和精准推理。
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公开(公告)号：CN104753695B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201310727865.3
申请日：2013-12-25
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: H04L12/24 , H04L12/751
Abstract: 本发明提供一种SDN网络拓扑结构的发现及实时呈现系统及方法。根据本发明的方法，当openflow交换机加入SDN网络后，连接关系获取模块基于SDN控制器与openflow交换机之间的协议机制来获取各openflow交换机之间的端口连接信息；当一openflow交换机离开SDN网络时，连接关系获取模块更新相应的端口连接信息；当浏览请求人需要浏览SDN网络拓扑时，提供模块基于第二接口模块提供的第二接口及第一接口模块提供的第一接口向连接关系获取模块发送浏览请求；连接关系获取模块基于接收的浏览请求反馈回相应的端口连接信息；随后，提供模块将所接收到端口连接信息提供给浏览请求人，由此实现对网络设备的实时感知并实时呈现。
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公开(公告)号：CN104301129A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201310296632.2
申请日：2013-07-16
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种软件定义网络中的动态主机配置方法及系统，该方法包括：控制器计算整个物理网络中的虚拟网络配置，利用OpenFlow协议向OpenFlow交换机发送虚拟网络配置，从而在整个物理网络中形成多个虚拟网络；OpenFlow交换机接收控制器下发的流表控制命令，并根据流表控制命令对自身的流表进行匹配规则配置；OpenFlow交换机接收来自其他OpenFlow交换机或主机的数据包，并根据自身的流表记录的匹配规则以及数据包的属性对数据包进行处理，输出需要转发的DHCP数据包；OpenFlow交换机将DHCP数据包转发给控制器、目的OpenFlow交换机或目的主机。本发明实现了多重虚拟覆盖网络内接入主机的集中动态配置，提高了网络效率，解决了软件定义网络中多重虚拟覆盖网导至网络复杂度提高带来的问题。
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公开(公告)号：CN104299036B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201310307121.6
申请日：2013-07-19
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于增强学习算法的双层贝叶斯网络推理算法，包括以下步骤：步骤S1、初始化节点的增强学习概率表；步骤S2、分别更新横轴方向和纵轴方向上的条件选择概率的；步骤S3、对横轴的取值组合和纵轴的节点进行判断，删除冗余的取值组合和节点。本发明的基于增强学习算法的双层贝叶斯网络推理算法通过建模双层网络参数之间的概率依赖关系，根据已知网络状态推理分析后续网络状态，并采用增强学习的算法对推理的过程中所获取的网络节点的不确定信息进行学习和判断，进而对其进行分级，得到其概率信度值，进一步将得到的双层贝叶斯网络模型进行简化，只保留其中对推理最有用的信息，使其更利于实现和精准推理。
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公开(公告)号：CN104348819A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201310342568.7
申请日：2013-08-07
Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心
IPC: H04L29/06 , H04L12/741
CPC classification number: H04L63/02
Abstract: 本发明提供一种软件定义网络中的防火墙系统及其实现方法，至少包括：Openflow交换机、防火墙模块和控制器，其中，所述Openflow交换机和防火墙模块均与控制器连接，所述Openflow交换机再与通信终端相连。本发明的软件定义网络中的防火墙系统将防火墙以模块形式嵌入在整个网络中，利用控制器对于全网的统一管控能力，实现对整个网络中所有数据流的灵活调配和统一管理，突破了防火墙的发展瓶颈；同时，本发明的软件定义网络中的防火墙系统的管控都集中于控制器，整网防护措施的升级与修改无需对设备逐一操作，缩短了部署的时间。
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