一种基于网络设备识别的网络拓扑补全方法

    公开(公告)号:CN109088756A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810862118.3

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 一种基于网络设备识别的网络拓扑补全方法,包括对匿名路由器的识别和对网络打印机与网络摄像头设备的识别,其中,对匿名路由器的识别包括:S11、预处理步骤;S12、聚类步骤;S13、获得两个约束条件;S14、得到方程;S15、求解方程;对网络打印机与网络摄像头设备的识别包括:S21、发包识别步骤,若无法判断设备类型,进入S22;S22、端口扫描识别步骤。处理大量匿名路由器设备前,首先对其进行数据预处理,从而在聚类的时候能获得更高的效率;使用聚类的方法对大量匿名路由器进行处理,而不是简单的合并,这是本发明的一大创新;通过对网络拓扑图中这三种网络设备的识别和标注,从而可以使得网络拓扑图更加完整,更加精确,方便研究人员对网络特性的研究和对网络安全的维护。

    一种高性能分片联盟链自主演化设计方法

    公开(公告)号:CN116546035A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310634156.4

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 一种高性能分片联盟链自主演化设计方法,使用区块链为6G网络的跨组织共建共享提供平台,并引入声誉系统、节点评估、主从博弈等思想为分片区块链赋能,实现满足应用需求的可扩展性、安全性和去中心化的三角平衡。本方法首先会根据实际应用的吞吐量,安全性等要求根据具体情况协调区块链的三难矛盾,设计出符合应用需求的分片区块链网络。然后,由于区块链网络将搭建于网络运营商和设备提供商等组织用于共建6G网络的物理设备上,本方法通过声誉系统和节点评估的方法为不同组织提供的海量物理设备提供动态的评分。最后,将通过分片领导节点和副本节点之间的主从博弈,依据物理设备的评分将区块链网络中的参与共识的节点映射到最佳的物理设备上。

    一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法

    公开(公告)号:CN118301167A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410467796.5

    申请日:2024-04-18

    Inventor: 朱晓荣 袁志伟

    Abstract: 本发明属于通信网络技术领域,公开了一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法,该方法将分片区块链与联邦学习结合,将6G设备进行分片,在分片链中采用异步联邦学习结合有向无环图共识算法并行提升学习效率,主链采用实用拜占庭容错共识保障最终一致性,并提出了基于最优分片的高效联邦学习算法,该算法分析了分片数量对于联邦学习训练、聚合时延以及区块链共识时延等影响,在保证安全的前提下,通过优化区块链分片个数提高系统的整体学习效率。本发明在不同恶意节点占比的情况下依然能保持较快的收敛速度,并且大规模节点下该算法的时延显著低于其他联邦学习与区块链结合的算法的时延。

    一种有向无环图区块链未验证交易选择系统及方法

    公开(公告)号:CN118446698A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410612493.8

    申请日:2024-05-17

    Abstract: 本发明公开了信息技术领域的一种有向无环图区块链未验证交易选择系统及方法,系统包括:粒子生成模块:用于以所述交易块在深度区间末端的未验证交易为方向,在DAG区块链内生成随机游走的粒子;最大权重比计算模块:用于当所述游走粒子处于DAG区块链内交易块的交易上,根据智慧工厂的网络规模计算所述交易的最大权重比;认证模块,用于基于所述最大权重比与预设定阈值的大小关系调整所述粒子下一跳的游走概率,直至所述粒子下一跳达到的交易均为未验证交易,所述未验证交易被感知层内节点生成的新交易选择认证。本发明能够解决传统的tip选择算法面对大量数据时由于无法灵活改变移动策略,不适应智慧工厂中各类数据的传输,会导致未验证交易难以被选择,产生大量的遗留交易,降低交易验证效率,进一步甚至造成数据泄露和篡改,影响智慧工厂的数据安全性的技术问题。

    一种基于网络设备识别的网络拓扑补全方法

    公开(公告)号:CN109088756B

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN201810862118.3

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 一种基于网络设备识别的网络拓扑补全方法,包括对匿名路由器的识别和对网络打印机与网络摄像头设备的识别,其中,对匿名路由器的识别包括:S11、预处理步骤;S12、聚类步骤;S13、获得两个约束条件;S14、得到方程;S15、求解方程;对网络打印机与网络摄像头设备的识别包括:S21、发包识别步骤,若无法判断设备类型,进入S22;S22、端口扫描识别步骤。处理大量匿名路由器设备前,首先对其进行数据预处理,从而在聚类的时候能获得更高的效率;使用聚类的方法对大量匿名路由器进行处理,而不是简单的合并,这是本发明的一大创新;通过对网络拓扑图中这三种网络设备的识别和标注,从而可以使得网络拓扑图更加完整,更加精确,方便研究人员对网络特性的研究和对网络安全的维护。

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