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公开(公告)号：CN104717639A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201310692640.9
申请日：2013-12-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种移动客户端访问互联网的方法，包括：接入网关接收IPv6网络下的移动终端上的客户端发起的请求包；其中，当所述请求包基于IPv4协议栈时，基于所述请求包向域名解析服务器获取目的服务器的目的IPv4地址和目的IPv6地址，保存后将所述目的IPv4地址和目的IPv6地址返回给移动客户端；接收移动客户端发送的IPv4数据包，该IPv4数据包中包括目的服务器的目的IPv4地址和移动客户端的源IPv4地址；将所述IPv4数据包中的目的IPv4地址翻译为目的IPv6地址，将移动客户端的源IPv4地址翻译为源IPv6地址，并保存其地址映射关系；将翻译后的IPv6数据包发给核心网络，由核心网络将所述IPv6数据包经地址翻译和路由后发给目的服务器。此外，还公开了一种接入网关服务器。
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公开(公告)号：CN104660550A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201310581670.2
申请日：2013-11-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/741
CPC classification number: H04L67/148
Abstract: 本发明公开了一种在多服务器之间进行会话迁移的方法，包括：第二镜像服务器接收到来自于第二地址转换设备传送的客户端数据包，其中，所述客户端当前由第一镜像服务器通过第一地址转换设备进行数据服务；当需要进行会话迁移的时候，第二镜像服务器通过第二地址转换设备向所述客户端发送一个连接迁移请求包；判断是否接收到客户端返回的响应所述连接迁移请求包的确认包；其中，当接收到所述客户端返回的确认包以后，第二镜像服务器通知管理节点关闭所述客户端与第一镜像服务器之间的连接，并与所述客户端建立连接以提供后续的数据服务。该方法能够在不中断客户端和当前镜像服务器之间的数据服务的情况下实现多服务器之间会话的平滑迁移，用户在完全没有感觉的情况下能够获得更好的网络体验。
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公开(公告)号：CN104301445A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201310300671.5
申请日：2013-07-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种移动互联网数据传输方法和系统，方法包括：调度服务器接收第一接入网关发送的来自于移动终端的数据传输请求；根据所述移动终端的地址信息选择拓扑距离终端地址最近的第一镜像服务器作为数据传输服务器；为本次会话分配虚拟地址vIP，并将所述第一镜像服务器地址、与之相关联的第一网络地址转换设备地址、虚拟地址vIP和移动终端地址信息发送给锚节点；移动终端基于所述虚拟地址vIP请求数据传输。本发明移动终端不需要向真实的镜像服务器的地址发起数据请求，只需要基于vIP进行相应的数据包请求，且调度服务器总是选取最近的镜像服务器提供服务，由此降低了网络开销、提供了传输数据的效率。
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公开(公告)号：CN103997513A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410160210.7
申请日：2014-04-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施方式提出一种可编程虚拟网络服务系统。PVN服务器，布置于中心管理节点上，用于接收用户的PVN请求，并基于所述用户的PVN请求以及由各个资源节点的本地资源视图所汇总的全局资源视图生成PVN配置信息，并将所述PVN配置信息发送给多个PVN代理；多个PVN代理，分别布置于相应的资源节点上，用于接收所述PVN配置信息，根据所述PVN配置信息创建PVN网络，并将相应资源节点的本地资源视图上报给PVN服务器。
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公开(公告)号：CN102984300A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210540826.8
申请日：2012-12-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种4-6-4混合协议网络中分布式网关系统和访问方法，方法包括：一个或多个分布式用户侧翻译CLAT网关接收IPv4客户端发起对处于网络地址翻译PLAT网关侧的IPv4服务端第一访问请求；根据CLAT网关中地址转换规则将第一访问请求中IPv4第一IP地址转换成IPv6第二IP地址，并基于IPv6第二IP地址发起对PLAT网关第二访问请求；在第二访问请求中还携带有IPv4的第三IP地址和第三端口，第三IP地址和第三端口由CLAT网关根据预设地址映射规则对IPv4第一IP地址和第一IP地址对应第一端口进行预映射形成。解决了应用层网关处理过程所带来的网关服务器压力问题和网络延迟问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102523299A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110435724.5
申请日：2011-12-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于消息摘要进行内容标识的缓存方法，其是利用消息摘要算法第五版MD5对内容进行散列计算，得到其消息摘要，再把该消息摘要、即其内容的哈希值作为缓存中的每个独立内容的标识，用于替代原来缓存代理之间用统一资源定位符URL标识内容对象的标识方法，将内容信息与URL相分离，然后藉由该标识进行内容的查询与传输。本发明方法使用基于上述标识方法的缓存协作控制策略，将内容信息与URL相分离，从而提高缓存空间的缓存信息量，提高缓存利用率，显著减少各个缓存间的通信流量。
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公开(公告)号：CN119814685A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411841110.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/762 , H04L47/62 , H04L47/6275 , H04L47/33
Abstract: 本申请提供一种面向工业互联网的网络切片资源分配方法及相关设备。包括：设计基于SDN的网络切片资源分配管控架构，包括控制平面和数据平面；控制平面中分别为每个交换机节点部署智能体，每个交换机节点处分别具有IT切片队列和OT切片队列；设计路径规划和网络切片资源分配算法；将联合路径规划和网络切片资源分配建模为多智能体马尔可夫决策过程；定义状态空间以及动作空间；设计奖励函数；构建并训练多智能体深度强化学习模型；将基于SDN的网络切片资源分配管控架构中收集的网络全局视图与各切片的需求信息输入训练所得的深度强化学习智能体，输出流量转发路径和网络切片资源分配方案。能够最大限度地提高网络对流量的可承载数量。
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公开(公告)号：CN119603228A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411739834.4
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L45/28 , H04L45/00 , H04L43/028 , H04L41/0631 , H04L9/40 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/30
Abstract: 一种资源公钥基础设施单边操作异常检测方法及装置，该方法对RPKI可能出现的异常情况，明确定义不同的异常类型，并对其进行细致的分类，以建立全面的异常状态检测体系，实现对异常情况的更加全面、灵活、以及实时的监测与应对；RPKI中的异常操作可能导致I P地址资源的拥有权遭到破坏，进而导致网络中大量有效的路由可达性信息从有效变为未知或无效，造成网络故障。本发明提出在现有的RP软件基础上，增加对异常操作进行检测的方案，有效过滤了异常操作导致数据无效的风险，减少了RPKI中心化层级式认证体系所带来的风险，从某种程度上提供了制衡中上级可对下级的RPKI资源进行单边操作这一权力过大问题的手段。
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公开(公告)号：CN119577483A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411560325.5
申请日：2024-11-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06F18/20
Abstract: 基于半监督聚类算法的自治系统组织机构映射方法及装置，该方法从预设维度对自治系统的原始数据信息进行提取，对所述原始数据信息进行预处理，将预处理后的所述原始数据信息整合生成自治系统基本特征矩阵和自治系统关键特征约束矩阵；根据SC‑MP I算法，将所述自治系统基本特征矩阵和所述自治系统关键特征约束矩阵进行多轮迭代聚类，通过二分逼近的方式确定聚类的类簇数量，得到多个类簇；根据每个所述类簇中自治系统的特征众数，确定所述类簇的组织机构名称与代号，获得最终的自治系统‑组织机构映射关系。本发明确保数据维度足够广泛；能够较为轻松地将模型部署至稳定的生产环境，无需对数据进行过多人工干预；提高了聚类映射过程的灵活性。
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公开(公告)号：CN119250224A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411081224.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F17/16
Abstract: 本申请提供一种基于信息增益的异步联邦学习方法及相关设备；方法包括：接收客户端的模型梯度，确定模型梯度与各分组中心之间的特征相似性，将模型梯度划分至最高特征相似性对应的分组，重新确定该分组的分组中心并调整分组；计算各模型梯度的信息总量、新鲜度和有效性，以此计算该模型梯度的信息增益，去除信息增益小于预设增益阈值的模型梯度，根据模型梯度的信息增益确定该分组的信息增益率；当分组的信息增益率大于预设的增益率阈值，根据该分组模型梯度的陈旧度均值来更新学习率，通过聚合各模型梯度得到聚合梯度，利用聚合梯度、学习率和分组权重，对全局模型执行梯度下降算法来完成本轮全局训练，得到全局模型，并下发至客户端。
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