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公开(公告)号：CN113709840B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110758691.1
申请日：2021-07-05
Applicant: 北京邮电大学 , 北京网瑞达科技有限公司 , 中国人民解放军32147部队
Abstract: 本公开一个或多个实施例提供一种路由事件的检测方法和系统；所述方法包括：对网络中的多个源‑目的地址对进行traceroute测量(路由追踪测量)，并根据源‑目的地址对的路径变化，推断出多个候选路由事件；并进一步为每个候选路由事件设计五项特征，并计算每项特征的特征值；基于得到的特征值，以假阳性和假阴性最小为目标，确定每项特征的筛选阈值；并根据确定的筛选阈值，从推断出的候选路由事件中过滤出最终的异常路由事件。由此可见，本方案有效减小了假阳性和假阴性对整体路由事件检测的影响，显著提高了检测的准确性。(56)对比文件郭琳;张大方;黎文伟;谢鲲.基于行为模型的IP Forwarding异常检测方法.计算机应用.2006,(第03期),全文.王新生;孙链;王丽芹;杨连敏.一种ad hoc多路径安全路由算法.计算机研究与发展.2008,(第S1期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232527B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010996487.9
申请日：2020-09-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N20/20
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种安全的分布式联邦深度学习方法，以保护联邦深度学习过程中的参与方的原始数据，同时避免学习模型的参数泄露参与方的原始数据。各个参与方经过身份认证后加入超级账本，由一个节点给出初始模型和初始参数；根据智能合约将参与方划分为聚合节点和普通节点；普通节点接收到模型后进行训练并将训练结果进行加密并传送至聚合节点，聚合节点接收到加密模型后执行聚合操作并将结果传送至普通节点，普通节点接收到聚合结果后将其解密并进行训练；普通节点将聚合结果解密后需验证模型效果，并通过智能合约投票是否终止学习。本发明提出的方法不假设存在半诚实的“中央服务器”，提高了算法的安全性，且更贴近实际场景。
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公开(公告)号：CN114039740B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202111094990.6
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京邮电大学 , 中国人民解放军32147部队 , 北京网瑞达科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种网络测量方法及系统，包括：信息收集节点接收任务信息和用户信息，对用户信息验证通过后，向记账节点发送包括任务信息的任务交易；在背书节点对任务交易完成背书，共识节点对背书后的任务交易进行共识之后，记账节点将任务交易记录在联盟链上；代理节点从联盟链上获取任务信息，向探针发送任务信息，探针根据任务信息进行网络测量，获得测量结果，将测量结果发送至代理节点，代理节点向记账节点发送包括测量结果的测量结果交易；背书节点对测量结果交易进行背书，共识节点对背书后的测量结果交易进行共识后，由记账节点将测量结果交易记录在联盟链上，后续可从联盟链上获取测量结果。本实施例能够提高网络测量的安全性。
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公开(公告)号：CN114039740A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111094990.6
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京邮电大学 , 中国人民解放军32147部队 , 北京网瑞达科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种网络测量方法及系统，包括：信息收集节点接收任务信息和用户信息，对用户信息验证通过后，向记账节点发送包括任务信息的任务交易；在背书节点对任务交易完成背书，共识节点对背书后的任务交易进行共识之后，记账节点将任务交易记录在联盟链上；代理节点从联盟链上获取任务信息，向探针发送任务信息，探针根据任务信息进行网络测量，获得测量结果，将测量结果发送至代理节点，代理节点向记账节点发送包括测量结果的测量结果交易；背书节点对测量结果交易进行背书，共识节点对背书后的测量结果交易进行共识后，由记账节点将测量结果交易记录在联盟链上，后续可从联盟链上获取测量结果。本实施例能够提高网络测量的安全性。
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公开(公告)号：CN112737868A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110210101.1
申请日：2021-02-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于探针调度的多目标优化方法及相关设备；所述方法包括：根据不同的探针覆盖指标，创建探针覆盖率约束条件；在满足所述探针覆盖率约束条件的情况下，以探针集的负载和探针集的数量作为优化目标，创建多目标优化模型；利用NSGA2算法对所述多目标优化模型进行求解，得到若干个满意探针集；利用层次分析法AHP对所述若干个满意探针集进行决策分析，得到最优探针集。本说明书提供的方法及相关设备，在满足覆盖率的条件下，优先选择负载小，数量少的探针集，提高了对网络性能测量的效率，同时还避免了测量资源的浪费。
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公开(公告)号：CN112732738A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110210085.6
申请日：2021-02-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于多目标优化的自适应网络数据采集方法及相关设备；所述方法包括：利用Holt‑Winters方法，预测将被采集的数据；量化采集数据的频率和采集失真度，构建多目标优化问题；通过目标加权法将多目标优化问题转化为新的目标函数，再基于预测数据，利用遗传算法对新的目标函数求解，得出最佳采集时间序列；根据被采设备的CPU利用率，动态调节新的目标函数中的权重参数。与传统周期性采集方法相比，本说明书提供的方法考虑到了被采数据的变化，通过合理分布采集时间点，实现降低采集数据的频率的同时，尽可能减少采集过程造成的失真，同时将被采设备的CPU利用率纳入考虑范围，避免对其造成过大的采集负担。
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