公开(公告)号：CN119728434A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202510015873.8

申请日：2025-01-06

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  徐绍伟 ,  林声睿 ,  张津齐 ,  林为伟 ,  林正立

IPC: H04L41/0895 ,  H04L41/08 ,  H04L41/16 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于SDN模态的网内神经网络部署方法，通过将深度神经网络模型的输入特征与输出结果映射为网络设备的流表项，并通过表项匹配的方式实现深度神经网络推理，进而实现流量分类、异常检测等网络功能。本发明通过将深度神经网络模型压缩并转化为适用于可编程网络设备中的表项匹配任务，实现了高效的网络数据平面推理。本发明优化了存储与计算资源的利用，显著减少了网络设备的计算复杂度，提高了吞吐量和实时性。通过创新的表项压缩与适应性匹配机制，本发明支持流量分类、异常检测等高精度应用，显著提升了网络智能化管理与优化能力。本发明能够实现深度神经网络在网内设备中的高效部署，为智能网络技术的发展提供了有效的解决方案。

公开(公告)号：CN119865425A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510030749.9

申请日：2025-01-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  徐绍伟 ,  林声睿 ,  吴艳妮 ,  林正立

IPC: H04L41/0894 ,  H04L41/0681 ,  H04L41/142 ,  H04L41/16 ,  H04L41/14 ,  H04L43/0876 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于网内强化学习的微突发缓解方法，该方法通过将强化学习算法部署在可编程数据平面，使交换机具备无需控制器协助的微突发事件处理能力，相比于传统方案减少了数据‑控制平面时延，满足微突发所需的微秒级缓解决策需求。此外，强化学习模型使网元可自适应不断变化的网络环境和新的流量模式，使得交换机可以根据实时网络状态做出最佳微突发缓解策略，减轻主机端的处理负担以及对业务流量的影响。

公开(公告)号：CN117811976A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311823789.6

申请日：2023-12-27

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  吴艳妮 ,  陈翰泽 ,  林声睿

IPC: H04L43/0876 ,  H04L43/10 ,  H04L43/04 ,  H04L43/062 ,  H04L41/00 ,  H04L69/06

Abstract: 本发明涉及一种基于P4和Sketch的价值突发流检测方法。突破传统基于逐次突发的检测方案，提出价值突发流定义，在流级别上观察流量的突发性，通过基于Sketch的数据结构设计，在有限的内存开销下处理输入的数据包，根据数据包之间的时间间隔检测突发数据包，进而检测价值突发流。数据包到达时，每个数据包被映射至一个桶集合，但至多对一个桶进行操作，在适当条件下，可根据基于突发性的投票机制进行投票；当每个测量周期结束时，遍历所有桶，通过查询操作获取检测到的价值突发流并反馈至控制平面。本发明降低了突发检测过程中的带宽开销和用户负担，同时仅产生有限的内存占用和低时间复杂性。

公开(公告)号：CN117725973A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311785500.6

申请日：2023-12-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  黄锴 ,  周嘉晟 ,  郑林滢 ,  陈昕杨 ,  林声睿 ,  刘宏岩 ,  施澎湃 ,  朱龙隆

IPC: G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于可编程网络设计的加速多神经网络训练方法。该方法利用可编程交换机充当参数服务器，运用网内聚合技术进行流式聚合；在神经网络训练的部署阶段，考虑真实物理网络的限制和资源差异，通过ILP和贪心算法来优化参数服务器和Worker节点的选择，从而提高了训练效率和系统性能，并且能够在训练过程中支持部署方案的动态优化；同时设计新的数据包头部字段协议以支持多神经网络同时在线训练，并赋予各作业及数据包优先级提升系统协调性。本发明通过优化聚合节点的选择以及设计新的协议有效地提升网络灵活性、性能、效率，从而加速神经网络的训练过程。

公开(公告)号：CN115174467B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202210744813.6

申请日：2022-06-28

Applicant: 福州大学

Inventor： 林为伟 ,  张栋 ,  林声睿 ,  林航 ,  程灵飞

IPC: H04L45/24 ,  H04L45/74 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提供一种基于可编程数据平面的路由跳变防御构建方法。其通过网络中的控制节点收集全网信息，实时分析数据包在不同时间周期内转发的最优路由路径；通过下发路由表项及转发概率给数据平面交换机，实现基于数据包粒度的多路径概率转发，完成全网流量在不同时间周期以不同路由路径进行细粒度、多路径数据转发。本发明利用数据平面交换机可编程性，实现数据包粒度的概率转发，提高网络抵御被动监听的能力。该方法简单，实现灵活，实用性强。

公开(公告)号：CN115174467A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210744813.6

申请日：2022-06-28

Applicant: 福州大学

Inventor： 林为伟 ,  张栋 ,  林声睿 ,  林航 ,  程灵飞

IPC: H04L45/24 ,  H04L45/74 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提供一种基于可编程数据平面的路由跳变防御构建方法。其通过网络中的控制节点收集全网信息，实时分析数据包在不同时间周期内转发的最优路由路径；通过下发路由表项及转发概率给数据平面交换机，实现基于数据包粒度的多路径概率转发，完成全网流量在不同时间周期以不同路由路径进行细粒度、多路径数据转发。本发明利用数据平面交换机可编程性，实现数据包粒度的概率转发，提高网络抵御被动监听的能力。该方法简单，实现灵活，实用性强。