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公开(公告)号：CN114567598B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210179936.X
申请日：2022-02-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机网络领域，具体涉及一种基于深度学习和跨域协作的负载均衡方法及装置，包括：获取流表参数和端口参数计算各链路带宽占用率；根据参数构建各链路的特征向量矩阵和邻接矩阵；构建关联时空的链路负载状态预测模型，根据特征向量矩阵和邻接矩阵预测下一周期的当前链路负载状态值；将当前链路负载状态值与对应链路带宽占用率融合，得到当前链路的最终可选度；结合各个链路的最终可选度建立流量调度数学模型，采用改进人工蜂群算法来计算流量的传输路径并下发流表到各交换机；构建控制平面资源管理模块控制流量跨域实现负载均衡；本发明通过跨域协作方式降低控制平面资源消耗，提高数据平面传输性能，达到网络整体的负载均衡。
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公开(公告)号：CN114363065B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210003465.7
申请日：2022-01-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机领域，特别涉及一种基于GSODNN和SDN的DDoS检测方法，包括SDN控制器统计各交换机时间T内的Packet In数据包数量以判断交换机是否异常，计算异常交换机时间T内Packet In数据包的源IP地址熵值判断该异常是否可能是DDoS攻击，若可能是DDoS攻击则提取其流表特征以及相关的网络流量特征，采用MIC‑FCBF算法选出最优特征集，并构建对DDoS攻击敏感的特征；将选出最优特征集和构建的对DDoS攻击敏感的特征输入基于人工萤火虫群优化算法的深度神经网络进行DDoS攻击检测；本发明去除数据冗余，DDoS攻击检测避开了手动调优的不稳定性，缩短了训练时间，提高检测准确率。
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公开(公告)号：CN116321188A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310065604.3
申请日：2023-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/18 , H04W4/90 , H04B7/185 , H04L41/142 , G06N5/01
Abstract: 本发明属于通信技术领域，特别涉及一种灾后通信恢复中的无人机基站三维部署方法，以最小化所需无人机数量以及使所有用户的接收功率衡量的整体服务质量最大化的基础上，构建求取无人机部署最优决策的问题；求解求取无人机部署最优决策的问题的过程中，利用贪婪搜索算法求出最小无人机数量和位置的次优解，再通过人工电场算法对位置和负载均衡的问题进行优化，得到最优的无人机部署方案；本发明采用贪婪搜索算法和元启发式的人工电场算法相结合，考虑了最小化无人机部署数量和满足QoS要求，可以在三维空间连续部署，能够快速适应动态网络的自主定位，具有较低复杂度。
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公开(公告)号：CN112383393A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011273558.9
申请日：2020-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，特别涉及一种软件定义传感网络可信通信系统及方法，所述方法包括控制器与接入点之间进行量子秘钥分发，控制器与接入点得到秘钥；生成秘钥后，将身份信息生成哈希表，控制器通过生成的哈希列表验证发送请求的节点身份信息；生成Merkel树，控制器与接入点之间进行信息的完整性验证。本发明中Merkel树对于信息完整性证明的算法不仅可以随时更新书记处，而且能快速提供结点的数据完整性证明信息，在传输过程中，由于哈希函数的安全性，也保证了Merkel树传递的信息的可靠性。
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公开(公告)号：CN110784481A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911063906.7
申请日：2019-11-04
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于神经网络的SDN的DDoS检测方法及检测系统，本发明系统包括信息提取模块、异常预警模块、流表信息收集模块、信息处理模块以及检测模块；信息提取模块用于提取packet_in包中的源IP地址、目的IP地址信息；异常预警模块用于三支决策原理，利用朴素贝叶斯的概率模型获得异常警报的阈值，计算数据包所处类型的概率低于阈值，则发出异常预警；流表信息收集模块用于收集流表数据；信息处理模块用于对收集的OpenFlow流表数据进行标准化、归一化、降维的数据操作；本发明在软件定义网络中可以较快对网络中异常信息进行判断并发出预警，且对网络不会造成太大的负载。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107194011A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710488445.2
申请日：2017-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06F16/35 , G06F16/367 , G06F16/9535 , G06N5/04 , G06Q50/01
Abstract: 本发明属于社交网络位置预测技术领域，公开了一种基于社交网络的位置预测系统及方法，包括：爬取社交网络签到数据；对爬取的社交网络签到数据进行预处理，清洗掉无效的数据，利用核平滑插值技术对签到数据的稀疏性进行处理；结合常规位置预测的输出概率和非常规位置预测的输出概率，预测下一位置是否为常规位置：通过常规位置预测得到top‑m个位置列表；通过提取分析数据中采集的非结构化信息，应用于top‑m位置列表，得到top‑k个位置列表。通过知识图谱和位置推荐系统对非常规位置预测。本发明解决了位置预测中冷启动问题、非常规位置预测问题；提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN105426762A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510999378.1
申请日：2015-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/563 , G06F2221/033
Abstract: 本发明涉及一种android应用程序恶意性的静态检测方法，属于Android平台下应用程序安全性检测技术领域。该方法首先通过计算偏相关系数对Android应用程序权限特征属性进行相关性分析，达到对权限特征集进行降维预处理的目的；其次利用互信息和笛卡尔积方法，对降维后的权限特征集进行相关性聚类去冗余，并设定阈值，避免过拟合的现象，以此得到新的分类权限特征集的集合Xnew，达到权限聚类后的权限特征集之间几乎是相互独立关系的目的；最后，在权限聚类后的基础上，构建朴素贝叶斯分类器，并对其进行改进，达到能使应用程序分类决策相关性高，进而提高Android应用程序恶意性检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN104159251A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410406514.7
申请日：2014-08-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W24/04
Abstract: 本发明公开了一种基于被动端到端的故障链路推断方法，首先将所有路径丢包率与相应阈值比较后可以得到故障区域后，检测所有链路状态是否可以解释故障路径，使用端到端的数据计算各条路径的丢包率，通过与阈值的比较对路由矩阵进行简化，其次，根据链路丢包率推断模型，计算出链路丢包概率，通过简化矩阵的方式优化算法，通过端到端的数据推断出故障区域内所有链路的丢包率，进一步提升了对已有数据的利用率；最后，提出最大概率推断模型，迭代计算各条链路的权值，通过每次选择最优权值的链路并删除包含此链路的路径，直到所有的故障被解释为止，通过使用启发式贪婪算法解决上述问题。
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公开(公告)号：CN104144499A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410406515.1
申请日：2014-08-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI向量相近度和广义逆的无线传感器网络定位方法。对特定RSSI值在不同距离处出现的概率进行了高斯曲线拟合，本发明对RSSI-d(强度与距离关系)曲线进行了分段线性插值，设计了以四边形为定位单元，实施定位单元内部定位和定位单元外部定位两种机制，迅速锁定节点可能存在的区域的定位算法；同时，通过未知节点的RSSI向量和参考节点的RSSI向量间相近程度的比较，不断更新并确定距离未知节点最近的参考锚节点，缩小未知节点所在区域；对于RSSI测量误差的随机性使得测距误差随机不可控的情形，本发明引入广义逆方法作为定位算法的补充，完善了整个定位算法，提高了算法的实际可行性。
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公开(公告)号：CN102663382B
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201210124376.4
申请日：2012-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 一种基于子网格特征自适应加权的视频图像文字识别方法。针对现有视频图像文字识别中存在的技术问题，本发明给出了一种给合边缘特征的图像文字二值化方法；获取到文字的二值图像后，采用弹性网格方法对图像文字进行区域网格划分，在计算其弹性网格特征之前，提出相邻网格的笔画结构相关性的判定。通过结合以上方法，使字符特征提取在稳定性和健壮性方面得以提高，从而有利于视频图像文字的识别率。
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