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公开(公告)号：CN114389972A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210171121.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 清华大学
IPC: H04L43/0829
Abstract: 一种丢包检测方法，应用于设置有第一缓冲区的源端，所述第一缓冲区包括至少一个存储单元，所述存储单元存储有计数值，所述丢包检测方法包括：所述源端获取待发送的数据包，根据预设生成方式为所述数据包生成索引值，根据所述索引值将所述数据包按预设映射方式映射到所述第一缓冲区的一个存储单元，称为第一目标存储单元，更新所述第一目标存储单元的计数值：在该第一目标存储单元的已有计数值上增加一次计数作为所述第一目标存储单元更新后的的计数值；所述源端将所述第一目标存储单元更新后的计数值加入到所述数据包的包头，发送所述数据包。本实施例提供的方案，通过在源端维护计数值和在目的端维护计数值，比较二者的计数值，实现丢包检测。
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公开(公告)号：CN114039937A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111350800.2
申请日：2021-11-15
Applicant: 清华大学
IPC: H04L47/80
Abstract: 本申请公开了一种网络资源管理方法及相关设备。该方法包括：在至少一个第一请求接入网络的情况下，获取所述至少一个第一请求的可用性；基于所述至少一个第一请求的可用性，确定第一网络场景的资源分配信息，其中，所述第一网络场景为第一预设时段内的多个网络场景中的任一网络场景；基于所述第一网络场景的资源分配信息，对所述第一网络场景下各所述第一请求分配资源。如此，能够依据接入网络的请求的可用性对请求分配资源，减少网络资源浪费，提高网络利用率，保障了应用的高可用性。
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公开(公告)号：CN114024726A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111244852.1
申请日：2021-10-26
Applicant: 清华大学
IPC: H04L9/40 , H04L47/2483 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种在线检测网络流量的方法及系统，获取设定时间窗内的网络流量样本，得到对应不同网络属性特征类别的网络流量样本空间；采用分割熵方式进行计算，得到低、中概率联合空间的样本熵向量集合，及得到高、中概率联合空间的样本熵向量集合；通过生成式抵抗网络(GAN)进行扩充，得到扩充的低、中概率联合空间的样本熵向量集合及扩充的高、中概率联合空间的样本熵向量集合；训练得到对应网络属性特征类别的正常低熵范围及正常高熵范围；当在线检测网络流量时，从网络中获取设定时间窗内的网络流量，计算得到低、中概率联合空间的熵向量集合，及计算得到高、中概率联合空间的样本熵向量集合后，基于训练得到的对应网络属性特征类别的正常低熵范围及正常高熵范围进行判断，得到对应的网络属性特征的异常检测结果；基于所述异常检测结果对应的网络属性特征，确定得到网络异常类型。这样，本申请实施例在线检测网络流量，得到准确的网络异常类型。
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公开(公告)号：CN112468487A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011336688.2
申请日：2020-11-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本文公开一种实现模型训练的方法、装置、实现节点检测的方法、装置、计算机存储介质及终端，本发明实施例将良性数据源图作为样本集合训练子模型，训练出第一个子模型之后，根据最新训练的子模型输出的分类结果信息确定错误分类的节点，以错误分类的节点训练新的子模型，直至最新训练出的子模型确定不存在错误分类的节点时结束训练；将训练获得的所有子模型组合为用于异常节点检测的第一组合模型。除第一个子模型外，通过确定出的错误分类的节点训练，使子模型针对错误分类的节点进行行为信息的学习，具备对其学习到的节点类别的检测能力，组合的第一组合模型具备了各子模型学习到的所有类别节点的检测能力，提升了异常节点检测的效率。
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公开(公告)号：CN109922004B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910334748.8
申请日：2019-04-24
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/801 , H04L29/12 , G06N3/04
Abstract: 一种基于部分部署分段路由的IPv6网络的流量工程方法，包括：获取IPv6网络的网络拓扑、初始的网络链路权重矩阵、设定时长内的多个流量矩阵；基于设定时长内的多个流量矩阵，计算设定时长内的代表流量矩阵；基于网络拓扑、初始的网络链路权重矩阵以及代表流量矩阵，对深度强化学习网络进行M次训练，根据深度强化学习网络的第M次训练，确定优化后的网络链路权重矩阵、分段路由节点集合以及对应的最小化的最大链路利用率；其中，M为大于0的正整数。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN109039894A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810887196.9
申请日：2018-08-06
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/715 , H04L12/721 , H04L29/06
CPC classification number: H04L45/04 , H04L45/32 , H04L63/1458 , H04L63/1466 , H04L2463/144
Abstract: 本发明公开了一种基于BGP宣告的域间路由瓶颈恶化方法，包括：确定目标自治系统及其域间路由瓶颈集；基于目标自治系统的域间路由瓶颈集，确定BGP伪造发起平台和目标瓶颈链路；使用BGP伪造方法中的前缀劫持方法对第一自治系统集中的部分自治系统进行路由前缀劫持，以增加前往被劫持前缀的、且其路由经过目标瓶颈链路的自治系统的数量；使用可利用自治系统集中发出流量的各自治系统发出的流量之和对目标瓶颈链路发起链路洪泛攻击，以恶化目标自治系统的域间路由瓶颈。该方法具有难以追踪、多去向、难辨识和灵活多变的特点。
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公开(公告)号：CN108833297A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810432953.3
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/851 , H04L12/927
Abstract: 本发明提供一种大数据流量的优先级分类方法、调度方法和装置，应用于数据中心，该数据中心网络包括m个入端口和n个出端口，优先级分类方法包括，步骤10：更新数据中心的大数据流量Coflow有序变量F，F包括数据中心正在传输和待传输的Coflow，令k为F中Coflow的序号，k＝1,2…K；步骤11：计算F中每个Coflow在m个入端口和n个出端口中已传输流量，查找每个Coflow在m个入端口和n个出端口中已传输流量的最小值并记为lk，k＝1,2…K；步骤12：更新优先权指标 k＝1,2…K， 与lk成正比、与wk成反比，wk为F中序号为k的Coflow的权重；步骤13：对ψk进行非递减排列得到ω，ω中第一项的ψk对应的序号为k的Coflow优先级最高，以后优先级逐项递减。本发明提出的Coflow优先权指标更能反映出Coflow对带宽的实际需求。
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公开(公告)号：CN104579846B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510030470.7
申请日：2015-01-21
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明公开一种基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法，主要提供一种可适应大规模网络的异常检测需求的基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法。本发明所述的检测方法包括如下具体步骤：选取原样本空间；基于可调节分段熵的实现方法，得到高概率样本空间的高概率熵值和低概率样本空间低概率熵值；分别判断高概率熵值和低概率熵值的是否异常，若高概率熵值小于预定的高概率熵阈值，则高概率熵值异常，否则，高概率熵值正常；若低概率熵值大于预定的低概率熵阈值，则低概率熵值异常，否则，低概率熵值正常；确定异常熵值对应的样本空间即为网络流量异常样本空间，即判定此时发生了网络流量异常。
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公开(公告)号：CN104135438B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410323541.8
申请日：2014-07-08
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/741
Abstract: 一种报文携带路由信息的可扩展路由方法，将一部分IP地址的路由信息在报文中显式指定，其余的IP地址的路由信息隐式地并分布式地存储在网络路由器上，其中，在报文中显式指定路由信息的IP地址属于网络中的内容消费者，本发明通过将一部分的IP地址的路由信息从路由系统里面移除，从而减小路由表；同时将这种类型的路由信息携带在报文扩展头中，通过源路由的方式与该类IP通信，从而避免了将所有的IP地址的路由信息都放在路由信息中，提高了互联网的路由可扩展性。
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