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公开(公告)号：CN114430320A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111432346.5
申请日：2021-11-29
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种防窃听攻击和污染攻击的网络编码方法，包括：生成加密矩阵、密钥矩阵、伪随机向量、第一伪随机函数、第二伪随机函数、第三伪随机函数、第四伪随机函数、密钥矩阵以及密钥矩阵与第θ代新信息的内积；向信源节点发送密钥矩阵、第一伪随机函数、第四伪随机函数、第一伪随机数和伪随机向量；向中间节点发送密钥矩阵的一行、第四伪随机函数和伪随机向量中的一个；向每个信宿节点发送密钥矩阵、伪随机向量、第一伪随机函数、第二伪随机函数、第三伪随机函数、第四伪随机函数。由此可利用常数零空间内积同时防止污染攻击和追踪恶意污染节点，还可将加密矩阵隐藏在密钥子矩阵和代信息签名子矩阵的乘积矩阵的元素和中防止窃听攻击。
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公开(公告)号：CN114355775A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111641069.9
申请日：2021-12-29
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于SDN网络和深度强化学习多控制器部署方法，包括：根据SDN网络结构获取多控制器部署的第一性能优化指标；所述第一性能优化指标包括：交换机与控制器间的平均传播时延、控制器间平均传播时延、控制器间同步开销和控制器间同步的最小安全性；根据所述第一性能优化指标建立第一目标函数；获取多控制器部署的第一约束条件；所述第一约束条件包括控制器负载约束、交换机与控制器的映射关系约束和控制层同步链路带宽约束；根据所述第一目标函数和所述第一约束条件构建多控制器部署模型；基于马尔科夫决策模型，利用深度强化学习算法求解所述多控制器部署模型，得到多控制器部署方案。
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公开(公告)号：CN110362258B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910652727.0
申请日：2019-07-19
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司
IPC: G06F3/0486 , G06F3/0481 , G06F3/0482 , G06F3/0484 , G06F9/451
Abstract: 本发明涉及一种交互式协同想定系统实现方法，其中，包括：指定想定分支数目和各分支下的页面，各分支下的页面列表构成分支想定，所有分支想定集合组成分支想定库，分支想定的元素为页面索引；在遇到分支点之前按照预设速率播放初始分支中的前i个页面；当播放到第i+1个元素时遇到分支点yi+1和分支点zi+1，此时将暂停播放，向用户呈现分支选择界面，等待用户交互；持续监测用户信号，若检测到用户选择分支的信号，选择候选分支想定对应的下一个页面的缩略图，根据该页面所属的分支索引选择分支想定信息；如选择分支点yi+1则根据第一分支A1选择分支想定信息的页面，如选择分支点zi+1则根据第二分支A2选择分支想定信息的页面；使用选择的分支所对应的分支想定更新当前分支想定信息。
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公开(公告)号：CN114415945B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202111627516.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司
Abstract: 本发明公开一种分布式存储系统的参数调优方法、系统、设备、介质，涉及参数调优技术领域，以解决现有的参数调优方法调参速度慢的问题。所述参数调优方法通过针对多个优化目标建立独立的贝叶斯优化模型，然后进行参数综合，将优化得到的结果转化为先验知识，以初始化多目标进化算法的初代种群，能够提高优化的参数质量，加快迭代速度，从而快速对分布式存储系统进行参数调优。本发明提供的分布式存储系统的参数调优方法、系统、设备、介质用于对分布式存储系统的参数进行快速优化。
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公开(公告)号：CN114500529A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111631200.3
申请日：2021-12-28
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/1008 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开一种基于可感知冗余的云边协同缓存方法及系统，涉及云边协同缓存技术领域，以解决现有的云边协同缓存方法命中率低、访问延迟长的问题。所述云边协同缓存方法在每一周期内，执行以下操作：基于上一周期的数据访问信息，利用基于可感知冗余的协作式边缘数据缓存策略将数据集合中的数据选择性缓存于多个边缘服务器。在接收到数据访问请求后，利用基于可感知冗余的替换策略对各个边缘服务器的缓存空间进行管理。通过设计基于可感知冗余的协作式边缘数据缓存策略和基于可感知冗余的替换策略，以权衡访问边缘服务器和访问云服务器获取缺失数据产生的额外开销，提高边缘服务器空间利用率，提高系统命中率，并降低数据访问延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111611274A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010469533.X
申请日：2020-05-28
Applicant: 华中科技大学 , 航天科工网络信息发展有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种数据库查询优化方法，包括：连接顺序选择器和自适应决策网络。其中连接顺序选择器用于选择查询计划中最优的连接顺序，其中包括一种新的数据库查询计划编码方案，将编码与连接顺序一一对应；一个预测查询计划执行时间的价值网络，由查询计划及其对应真实执行时间进行训练，用于蒙特卡洛树搜索中的奖励反馈；蒙特卡洛树搜索方法，用于模拟生成多种不同的连接顺序，由连接顺序价值网络评价该连接顺序的好坏，在达到预设的探索次数后返回一个推荐的连接顺序。自适应决策网络用于区分查询语句是否使用该连接顺序选择器，提升优化系统的整体性能。本发明的方法和系统可以有效避免传统查询优化器的局限性，提高数据库查询效率。
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公开(公告)号：CN114430320B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202111432346.5
申请日：2021-11-29
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种防窃听攻击和污染攻击的网络编码方法，包括：生成加密矩阵、密钥矩阵、伪随机向量、第一伪随机函数、第二伪随机函数、第三伪随机函数、第四伪随机函数、密钥矩阵以及密钥矩阵与第θ代新信息的内积；向信源节点发送密钥矩阵、第一伪随机函数、第四伪随机函数、第一伪随机数和伪随机向量；向中间节点发送密钥矩阵的一行、第四伪随机函数和伪随机向量中的一个；向每个信宿节点发送密钥矩阵、伪随机向量、第一伪随机函数、第二伪随机函数、第三伪随机函数、第四伪随机函数。由此可利用常数零空间内积同时防止污染攻击和追踪恶意污染节点，还可将加密矩阵隐藏在密钥子矩阵和代信息签名子矩阵的乘积矩阵的元素和中防止窃听攻击。
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公开(公告)号：CN111124762B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN201911391584.9
申请日：2019-12-30
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司
IPC: G06F11/14 , G06F3/06 , G06F16/17 , G06F16/172 , G06F16/182 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子群算法的动态副本放置方法，其中，包括：对系统提出访问请求确定分布式文件系统可用；统计周期内文件被访问的次数，计算副本访问频率和节点情况；根据文件的实际热度及理想热度的差值/理想热度得到α，综合负载均衡、响应延迟和存储开销等外在因素确定阈值β；利用文件实际热度与理想热度αi，当αi>β时，则相应的更改副本的数目，副本的数目利用公式计算；当αi
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公开(公告)号：CN116248528A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211567545.1
申请日：2022-12-07
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司
IPC: H04L41/5041 , H04L41/5009 , H04L41/16 , H04L41/147 , H04L67/51
Abstract: 本说明书公开了一种面向云边服务协同的服务质量可靠性优化方法及装置，涉及计算机科学技术领域。包括：获取候选服务的服务质量参数；根据所述候选服务的服务质量参数，得到所述候选服务在第一时刻的服务质量属性值；将候选服务的服务质量参数输入已训练的服务质量预测模型，得到在第二时刻的服务质量属性预测值和在第三时刻的服务质量属性预测值；根据所述第一时刻的服务质量属性值、第二时刻和第三时刻的服务质量属性预测值，得到所述候选服务的服务重要性权重；依据所述候选服务的服务重要性权重，得到候选服务可靠性优先级排列结果。从而解决了云边服务协同场景下服务质量可靠性不高的问题。
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公开(公告)号：CN115658344A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211313732.7
申请日：2022-10-25
Applicant: 航天科工网络信息发展有限公司 , 北京仿真中心
Abstract: 本发明提供一种面向嵌入式系统实时任务的CPU共享缓存划分方法。用于提升多核处理器计算资源的利用率以及嵌入式系统实时任务的执行效率，且具有较低计算复杂度，且不需要额外的硬件支持。包括以下步骤：构建缓存行为预测模型，以执行缓存行为预测过程；确定模型输入参数，所述模型输入参数包括缓存服务状态迁移矩阵、初始缓存状态参数；确定模型输出参数，所述模型输出参数包括缓存使用率、缓存丢失率、进程冲突概率；基于所述模型输出参数制定嵌入式实时系统共享缓存动态划分策略。
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