-
公开(公告)号：CN116112418A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310079065.9
申请日：2023-01-17
Applicant: 清华大学
IPC: H04L45/00 , H04L45/02 , H04L45/021 , H04L45/28 , H04L45/74 , H04L45/745 , H04L9/40
Abstract: 本申请涉及路由异常定位技术领域，特别涉及一种路由泄露的定位方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取边界网关协议的更新消息；提取更新消息中由自治系统编号组成的编码，根据编码生成自治系统三元组，并提取自治系统三元组对应的自治系统三元组特征；将自治系统三元组和对应的自治系统三元组特征输入训练完成的随机森林分类器，输出路由泄露的实际位置。由此，解决了相关技术中无法准确定位路由泄露位置，定位花费时间长等问题。
-
公开(公告)号：CN114024758B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202111322171.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及互联网技术领域，具体涉及一种流量特征提取方法、系统、存储介质及电子设备，包括：提取待发送数据包的流量特征，根据流五元组确定流量特征在可编程交换机的短缓冲区中对应的槽位；将待发送数据包的流量特征添加到短缓冲区中对应的槽位；若槽位无法添加待发送数据包的流量特征，则将流量特征添加到可编程交换机中空白的长缓冲区中；当长缓冲区填满流量特征时，将长缓冲区中的流量特征和短缓冲区对应槽位中的流量特征一并打包发送到行为检测服务器。本申请能够在不影响交换机正常转发数据包功能的基础上，以线速对流经的流量进行特征提取，并将流量特征转发给行为检测服务器，处理速度快、吞吐量大、成本低。
-
公开(公告)号：CN111753892B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010532906.3
申请日：2020-06-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及互联网信息技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的全局视野网络系统的解释方法。本发明方法对全局视野情况下基于深度学习的计算机网络系统的决策进行因果性解释与转换。首先采用深度强化学习的方法对原网络系统进行训练，在完成原有基于深度学习的系统训练后，对产生的全局配置结果通过超图的方式进行建模，并分析超图中关键的点‑超边连接，为每一个点‑超边连接对最终全局配置结果的影响力打分，使网络管理员理解决策中关键的组成部分。本方法极大地降低了原基于深度学习的全局视野网络系统的理解难度，便于网络管理员对决策过程进行理解。将本解释方法部署于实际系统上时，有助于网络管理员理解并纠错原全局视野网络系统的决策过程。
-
公开(公告)号：CN112887212B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110214076.4
申请日：2021-02-25
Applicant: 清华大学
IPC: H04L45/745 , H04L45/748
Abstract: 本发明提出一种基于可变步宽trie树的高速路由查找方法和装置，其中，方法包括：根据路由表中的所有前缀构建至少一个根节点；以每个根节点对应的预设步宽s，对所有前缀接下来的s位二进制数据匹配，得到2s个子节点；对内部节点重复执行上述步骤，直至子节点都为叶子节点完成对初始trie树的创建；根据初始trie树中的子节点的节点类型，构建与叶子节点对应的leaf_string和与内部节点对应的innode_string；根据预设的分段长度w分别对leaf_string和innode_string分段得到多个分段数据，通过计数器对每个分段数据计数得到对应的计数结果，以便于根据计数结果查询目的IP地址对应的路由。由此，在保证查找效率的基础上，通过对于可变步宽的支持，提高了算法的灵活性。
-
公开(公告)号：CN114024758A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111322171.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及互联网技术领域，具体涉及一种流量特征提取方法、系统、存储介质及电子设备，包括：提取待发送数据包的流量特征，根据流五元组确定流量特征在可编程交换机的短缓冲区中对应的槽位；将待发送数据包的流量特征添加到短缓冲区中对应的槽位；若槽位无法添加待发送数据包的流量特征，则将流量特征添加到可编程交换机中空白的长缓冲区中；当长缓冲区填满流量特征时，将长缓冲区中的流量特征和短缓冲区对应槽位中的流量特征一并打包发送到行为检测服务器。本申请能够在不影响交换机正常转发数据包功能的基础上，以线速对流经的流量进行特征提取，并将流量特征转发给行为检测服务器，处理速度快、吞吐量大、成本低。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113014567A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110191694.1
申请日：2021-02-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种互联网IP报文数据验证处理方法、装置及系统，涉及报文数据处理技术领域，所述方法包括：基于报文数据的目的IP地址，在预先生成的第一映射表中查找与所述目的IP地址对应的防伪验证码；其中，所述防伪验证码预先生成；将与所述目的IP地址对应的防伪验证码嵌入报文数据中，获得防伪报文；基于所述目的IP地址发送所述防伪报文。本发明提供的技术方案，能够在保证报文数据安全性的同时，大大降低报文数据传输的时间成本。
-
公开(公告)号：CN112784127A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110270270.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种多字符串模式匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取字符串匹配的规则集；提取字符模式串集合及其逻辑关系；基于自动机算法，根据字符模式串集合，构建无条件转移表及失效转移表；对转移表的状态进行编码，为转移表的每一状态分配三元码及精确码；根据转移表，构建非确定有限状态自动机匹配表；根据字符模式串集合及逻辑关系，构建策略匹配表；根据匹配表对字符串进行匹配，输出匹配结果；以实现自动机算法中非确定有限状态自动机完整语意的同时，保证了表项数量等于无条件转移表的状态转移表项数量，大大节省了存储空间，克服可编程交换机计算模型和存储资源的限制，增大每次匹配所处理的字符数以增大吞吐。
-
公开(公告)号：CN108965136A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810778711.X
申请日：2018-07-16
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/741
Abstract: 本发明公开了一种基于空间网络层次化IP编址的转发方法及装置，其中，方法包括：当新分组到达时，提取目的地址；判断目的地址的prefix字段与本地路由器的prefix字段是否相等；如果目的地址的prefix字段与本地路由器的prefix字段不相等，则查找系统间转发表，否则比较目的地址的SID字段是否与本地路由器SID字段相等；以及如果目的地址的SID字段与所述本地路由器SID字段不相等，则以SID字段为匹配域，查找卫星间转发表，否则以子网ID与接口ID为匹配域，查找接口间转发表。该方法可以通过分级查找提高转发效率，并且可以减少路由器中转发表的存储空间，节省转发表查找时间。
-
公开(公告)号：CN104753797A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510167265.5
申请日：2015-04-09
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04L12/757 , H04L12/803 , H04L12/861
Abstract: 一种基于选择性缓存的内容中心网络动态路由方法，其中在将用户请求中的兴趣包从终端用户传输到数据提供者的过程中，由所经过的路由器动态修改兴趣包中的信息来确定缓存路由器；兴趣包最终到达数据提供者时，兴趣包确定并记录从终端用户到数据提供者之间的距离，以及从终端用户到缓存返回的数据包的缓存路由器之间的距离；在从数据提供者返回数据包时，数据提供者将兴趣包中关于选择缓存路由器的信息复制到返回的数据包中；在数据包返回过程中，每到达一个路由器对其信息进行动态更新，根据更新结果，数据包缓存在缓存路由器上。本发明能充分利用网络中路由器的缓存空间，实现负载平衡，可在不给网络带宽带来额外的负担的情况下进行有效的路由。
-
公开(公告)号：CN104579955A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410776938.2
申请日：2014-12-15
Applicant: 清华大学 , 中兴通讯股份有限公司
IPC: H04L12/715
Abstract: 本发明公开了一种基于包粒度的数据中心网络源路由方法及装置，其中，方法包括以下步骤：S1，根据Fat-Tree网络构建数据中心网络拓扑；S2，配置多台服务器的操作系统中TCP的快速重传门限值为10；S3，获取流的发送端和接收端，发送端通过所有可用路径向接收端发送数据；S4，通过Fat-Tree网络内交换机进行数据转发。该方法利用数据中心网络拓扑特点，仅引入较小的分组开销实现源路由，并且能够均匀地分配流量，无需修改服务器和交换机硬件，以及充分地利用数据中心网络中丰富的链路资源，提高网络吞吐量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
168
records
(took 0.08 seconds)
