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公开(公告)号：CN110177116A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910496313.3
申请日：2019-06-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种智融标识网络的安全数据传输方法和装置。当接收方收到来自发送方的数据包时，解析加密方式标志位，判断加密方式；根据加密方式标志位查询加密规则数据库中解密算法，解密数据，检查更新标志位是否达到阈值，若达到阈值以接收方系统时间和数据包中时间戳运算的值作为种子选择新的加密方式，并将加密方式返回给发送方；发送方收到新的加密方式后，以新的加密方式加密数据并发送。本发明中的混淆加密策略支持用户定义并可以不断变化，安全性更高；基于时间戳可以防止重放攻击；以收发双方的时间差作为选择算法的种子值，收发双方不需要同步。
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公开(公告)号：CN108449281A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810254097.7
申请日：2018-03-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/801
Abstract: 本发明提供了一种网络流量协同卸载方法及控制器，涉及计算机网络通信技术领域，根据用户节点发送的请求数据包实时感知和记录用户节点状态信息并分类整理和储存；根据分类整理后的用户节点状态信息，选择一个用户节点作为卸载源节点，将除卸载源节点以外的其他用户节点作为订阅节点；向通信子集中的所有用户节点发送卸载源节点的节点信息，卸载源节点确认自身身份后，与服务器建立连接接收网络数据流量，卸载源节点将数据流量传输给订阅节点。本发明采用协同卸载源选择策略选择卸载源，卸载源节点可充分利用设备间直接通信分发数据，充分利用网络资源，有效提升传输效率，减轻核心网络的流量传输压力，同时保证了用户体验质量。
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公开(公告)号：CN107147619A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710234706.8
申请日：2017-04-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/801
Abstract: 本发明提供了一种基于多源、多径协同传输控制协议的数据传输方法。该方法主要包括：在子源设备与终端之间建立MS‑MPTCP连接，在子源设备与源之间建立MS‑MPTCP连接；源利用MS‑MPTCP连接通过多条路径与所述子源设备进行数据通信，子源设备利用MS‑MPTCP连接与终端进行数据通信。本发明可以在终端的可用IP接口少的情况下，也可以通过多路径尽可能增大带宽，从而提高了网络带宽的利用率，降低了数据的传输时延，提供源与终端之间的数据传输效率。源可以将buffer缓存数据推送到子源设备，终端也可以从子源设备获得数据，缓解多路径传输大量数据时因buffer缓存数据过大和包乱序带来的源内存消耗和等待时间增加的问题。子源可以获取并控制接入终端的拥塞窗口，从而更精确的实施拥塞控制。
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公开(公告)号：CN101308311A
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200810115553.6
申请日：2008-06-25
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种差频混频级联掺镁近化学比铌酸锂全光波长转换器，利用掺杂镁的近化学剂量比铌酸锂(Mg∶SLiNbO3)作材料，在室温下不存在光折变损伤问题，无需进行高温补偿，简化了系统，降低了成本；由于提高晶体的锂铌比和掺杂镁，极大地降低晶体的矫顽场，降低了极化脉冲电压，提高晶体的制作厚度，有利于光能量耦合进器件；采用反质子交换技术制作出PRE光波导，能有效降低波导损耗，提高非线性转换效率；利用扇形光栅结构，在同一晶片上可以获得多个周期连续变化的波导，提高了器件的灵活性，使材料得到充分利用；在不降低转换效率和不改变波长转换输出谱的前提下，实现了超宽带的N×M的多波长通道转换。
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公开(公告)号：CN108449281B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810254097.7
申请日：2018-03-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/801
Abstract: 本发明提供了一种网络流量协同卸载方法及控制器，涉及计算机网络通信技术领域，根据用户节点发送的请求数据包实时感知和记录用户节点状态信息并分类整理和储存；根据分类整理后的用户节点状态信息，选择一个用户节点作为卸载源节点，将除卸载源节点以外的其他用户节点作为订阅节点；向通信子集中的所有用户节点发送卸载源节点的节点信息，卸载源节点确认自身身份后，与服务器建立连接接收网络数据流量，卸载源节点将数据流量传输给订阅节点。本发明采用协同卸载源选择策略选择卸载源，卸载源节点可充分利用设备间直接通信分发数据，充分利用网络资源，有效提升传输效率，减轻核心网络的流量传输压力，同时保证了用户体验质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110662256A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910882240.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种多路径跨协议传输的数据包调度方法和系统，属于通信技术领域，第一传输单元作为发送端的中间设备，第二传输单元作为接收端的中间设备，第一传输单元和第二传输单元均配置有转发分组的物理接口及传输协议；传输单元感知到对端的可达信息后，建立多条绑定了所述物理接口属性的端到端链路；第二传输单元配置有与链路对应的虚拟网络环路或物理端口，并实时感知链路的时延、吞吐量和拥塞状态，调整链路的发送速率，实现转发分组的时延可定制与发送速率的对齐。本发明减小了并发链路间的性能差异，减少了数据包乱序，可防止接收端缓存区拥塞，保证了安全性的前提下，提高了多路径跨协议传输系统整体吞吐量以及控制数据乱序。
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公开(公告)号：CN110191052A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910330482.X
申请日：2019-04-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/709 , H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种跨协议网络传输方法及系统。该方法包括：第一传输单元和第二传输单元分别感知自己传输数据包可用的路径和协议；在第一传输单元和所述第二传输单元之间通过协商建立多条不同协议的传输数据包的路径；在第一传输单元和所述第二传输单元之间利用多条不同协议的传输数据包的路径进行数据包的传输。本发明通过在不同传输单元之间建立多条不同协议的路径，使得用户请求内容产生的数据包可以动态选择多条传输数据包的路径、协议，同时该数据包所包含的序号等信息也被混淆，有针对性地多维设计传输数据包规则而不是单一路径转发，极大地提升了攻击者窃听用户内容的难度。
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公开(公告)号：CN110138748A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910329559.1
申请日：2019-04-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种网络融合通信方法、网关设备和系统。该方法包括：当第一接入网络与核心网络通信时，第一普适网关设备感知第一接入网络的标识地址长度以及协议类型；第一普适网关设备获取第一接入网络的标识地址与核心网络的标识地址之间的映射关系，获取第一接入网络的协议类型与核心网络的协议类型之间的转换关系；第一普适网关设备利用获取的映射关系在第一接入网络与核心网络之间进行数据包的传输。本发明实施例提供了一种兼容当前各种网络协议的，并对未来任何网络协议提供开放性的，“封装”、“继承”和“多态”式的网络融合通信方法、普适网关设备和系统，满足未来任何网络协议互联互通、智慧自动化运维的需求。
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公开(公告)号：CN111526096B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010175749.5
申请日：2020-03-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L47/12 , H04L47/127 , H04L47/32 , H04L43/0852 , H04L43/0829 , H04L43/16 , H04L43/0876 , H04L43/0882 , H04L47/10 , H04L47/625 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明所提出的智融标识网络状态预测与拥塞控制系统，基于P4在可编程数据平面上结合机器学习的模型方法实现网络状态预测及数据包队列拥塞控制的方法和系统，通过带内网络遥测(In‑band network telemetry,INT)技术实时收集网络状态特征信息，采用长短期记忆网络(Long Short‑Term Memory,LSTM)神经网络模型与模糊聚类算法相结合的“LSTM—模糊聚类”的模型方法实现网络状态特征值预测，根据得到的网络状态特征值模糊聚类为四个网络状态：正常状态、拥塞预警状态、持续拥塞状态和拥塞缓解状态，针对不同的网络状态制定了对应的策略，控制器在不同的网络状态下发对应的流表及制定交换机动作，提供一个综合的、动态的队列反馈机制，以确保数据包排队延迟尽可能小，达到拥塞控制的效果。
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公开(公告)号：CN111526096A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010175749.5
申请日：2020-03-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/823 , H04L12/863 , H04L12/865 , H04L12/26 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明所提出的智融标识网络状态预测与拥塞控制系统，基于P4在可编程数据平面上结合机器学习的模型方法实现网络状态预测及数据包队列拥塞控制的方法和系统，通过带内网络遥测(In‑band network telemetry,INT)技术实时收集网络状态特征信息，采用长短期记忆网络(Long Short‑Term Memory,LSTM)神经网络模型与模糊聚类算法相结合的“LSTM—模糊聚类”的模型方法实现网络状态特征值预测，根据得到的网络状态特征值模糊聚类为四个网络状态：正常状态、拥塞预警状态、持续拥塞状态和拥塞缓解状态，针对不同的网络状态制定了对应的策略，控制器在不同的网络状态下发对应的流表及制定交换机动作，提供一个综合的、动态的队列反馈机制，以确保数据包排队延迟尽可能小，达到拥塞控制的效果。
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