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公开(公告)号：CN108647289B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201810422766.7
申请日：2018-05-05
IPC分类号： G06F16/22
摘要： 本发明涉及基于布谷哈希和布隆过滤器的Hash建表方法。本发明将存储空间划分为m个组，每组包含一个存储表和n个过滤表，每个过滤表对应一个Hash函数，共有m*n个不同的Hash函数；另外选取m*n个不同的Hash函数备用；定义一个max_insert值，如果对某次输入数据的操作次数超过所述max_insert值，则表示填表失败。本发明提供的建表方法，有效地提高了空间利用率，利于在有限的硬件存储空间上进行设计开发。且不限制m的取值，m可以取任意设计者认为合适的值，相对于很多传统Hash建表方法来说，具有更高的灵活性。同时，本发明消除了对Hash函数选取的限制，更加易用。
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公开(公告)号：CN108667826A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810379919.4
申请日：2018-04-25
IPC分类号： H04L29/06
CPC分类号： H04L63/1441
摘要： 本发明涉及网络设备安全防护技术领域，尤其涉及一种基于四模异构冗余处理器的调度装置和调度方法。所述调度装置包括：四模异构冗余处理器、随机数发生器、资源调度管理器和结果处理器。所述调度方法包括：随机数发生器生成随机数，向资源调度管理器发送随机数；资源调度管理器根据随机数通过计算得到调度参数决定对四模异构冗余处理器进行调度的方式和时间；结果处理器处理四模异构冗余处理器的输出结果，并输出最终结果，向资源调度管理器反馈四模异构冗余处理器的行为状态；资源调度管理器根据反馈信息决定对四模异构冗余处理器进行调度的方式和时间，对四模异构冗余处理器进行管理操作。本发明提高了系统整体的可靠性和可用性。
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公开(公告)号：CN108647289A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810422766.7
申请日：2018-05-05
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及基于布谷哈希和布隆过滤器的Hash建表方法。本发明将存储空间划分为m个组，每组包含一个存储表和n个过滤表，每个过滤表对应一个Hash函数，共有m*n个不同的Hash函数；另外选取m*n个不同的Hash函数备用；定义一个max_insert值，如果对某次输入数据的操作次数超过所述max_insert值，则表示填表失败。本发明提供的建表方法，有效地提高了空间利用率，利于在有限的硬件存储空间上进行设计开发。且不限制m的取值，m可以取任意设计者认为合适的值，相对于很多传统Hash建表方法来说，具有更高的灵活性。同时，本发明消除了对Hash函数选取的限制，更加易用。
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公开(公告)号：CN108667826B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810379919.4
申请日：2018-04-25
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明涉及网络设备安全防护技术领域，尤其涉及一种基于四模异构冗余处理器的调度装置和调度方法。所述调度装置包括：四模异构冗余处理器、随机数发生器、资源调度管理器和结果处理器。所述调度方法包括：随机数发生器生成随机数，向资源调度管理器发送随机数；资源调度管理器根据随机数通过计算得到调度参数决定对四模异构冗余处理器进行调度的方式和时间；结果处理器处理四模异构冗余处理器的输出结果，并输出最终结果，向资源调度管理器反馈四模异构冗余处理器的行为状态；资源调度管理器根据反馈信息决定对四模异构冗余处理器进行调度的方式和时间，对四模异构冗余处理器进行管理操作。本发明提高了系统整体的可靠性和可用性。
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公开(公告)号：CN118487940A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410583902.6
申请日：2024-05-11
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： H04L41/12 , H04L67/1061 , G06F16/901 , G06F9/50 , G06N5/022 , G06N5/02
摘要： 本发明提供一种基于分层式知识图谱的算网资源存储与优化方法。该方法通过分析算网资源的数据特性，利用数据、信息、知识的DIK体系对算网资源建模，抽象出数值层、属性层、设备层的三层知识图谱结构，将算网资源元素映射到同一图谱中的不同层次，利用节点和边相连的形式对网络的算网资源分布有更直观的展示，避免了相互分类的存储方式造成的获取算网信息不及时问题，提高了网络决策效率。并且，使用图结构存储的算网资源信息，在资源分配、调度优化和路径规划方案中利用图方法对其建模，为此类优化问题的求解提供新的解决思路，从而进一步提高网络资源的利用率和网络决策能力。
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公开(公告)号：CN117492768A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311504065.5
申请日：2023-11-13
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明涉及多模态网络环境应用技术领域，特别涉及一种基于抽象资源分析的用户网络模态跨平台部署实现方法及系统，依据编译原理将可编程流水线资源划分为负责网络转发功能的内部资源和负责网络服务功能的外部资源；读取用户模态程序并提取程序中的资源分配实体，基于资源分配实体将用户模态程序转化为资源感知的中间语言表示；基于中间语言表示获取网络级模态流水线最佳部署方案，并将中间语言表示分解为独立单片程序，将各单片程序分配至最佳部署方案对应的目标硬件平台节点，以利用控制流表引导用户模态程序处理中的数据流量在多个目标硬件平台节点之间相互协同接力。本发明能够提升大规模网络应用场景下模态部署效率和资源利用率，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN116633926A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310546291.3
申请日：2023-05-13
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： H04L67/10 , H04L41/0894
摘要： 本发明属于新型网络架构技术领域，公开一种异构网络切片互连互通装置和方法，其基本思想是：在转发面部署可编程切片网关，通过可定义的数据解析和处理转发能力，精确识别和控制用户业务，保障业务数据在异构网络切片间的服务一致性和连续性，实现异构网络切片适配；在控制面部署异构网络切片协同控制单元，分别与两个异构网络的切片控制平面交互切片控制信息，生成转发面切片网关配置策略，并协同调度两个异构网络的切片控制策略，提高数据跨网传输时的端到端切片服务质量。
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公开(公告)号：CN115563532A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211123213.4
申请日：2022-09-15
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/088 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于联邦半监督学习的流量分类方法及系统。该方法包括：构建无标签流量数据集和有标签流量数据集；中心服务器将全局模型分解为有监督学习参数与无监督学习参数并进行初始化；将参数和辅助代理发送至各客户端；客户端基于有监督学习参数、无监督学习参数和辅助代理利用本地的无标签流量数据集进行无监督训练，将无监督学习参数差异上传至中心服务器；中心服务器聚合更新各无监督学习参数；利用本地的有标签流量数据集进行有监督训练，将有监督学习参数差异、无监督学习参数差异发送至各客户端；基于最近邻搜索得到新的辅助代理，并在满足设定发送条件时，向各客户端发送新的辅助代理；迭代执行前述的2个步骤，直至满足停止条件。
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公开(公告)号：CN114745128A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210309072.9
申请日：2022-03-28
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
摘要： 本发明公开一种面向网络终端设备的信任估值方法及装置，该方法结合网络终端设备历史行为对其信任进行估值计算，并对其进行基于信任的安全管控，因此，将该节点从接入域到评估时刻的通信时段视为评估区间T，将其划分为t段评估间隔，认为正常设备节点有如下特征：倾向于忠诚、即大概率(概率不小于0.5)地正常转发数据；其面向域内交换设备节点的入向流量序列平稳，不得突发增长至域内服务资源承受阈值以上。本发明可支持网络基于终端设备历史行为对其实施基于信任的安全管控，并可应用于多种威胁场景、满足实际场景需求。
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公开(公告)号：CN113037730A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110221394.3
申请日：2021-02-27
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： H04L29/06 , H04L12/851 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于多特征学习的网络加密流量分类方法及系统，包含：通过对原始流量数据集进行预处理来获取用于作为深度学习模型输入的流量数据包向量；将流量数据包向量分别输入到已训练的多通道CNN模型和LSTM模型中进行并行学习，通过多通道CNN模型提取数据包空间特征，通过LSTM模型提取流量时序特征；将数据包空间特征和流量时序特征进行向量拼接，得到全方位流量特征向量；将全方位流量特征向量输入到神经网络全连接层，通过流量类型概率来获取加密流量分类类型。本发明能够从空间特征和时间特征的角度全方位自动提取和利用流量特征，提升加密流量的分类能力，具有较好的应用价值。
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