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公开(公告)号：CN1889584A
公开(公告)日：2007-01-03
申请号：CN200610099394.6
申请日：2006-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于模板的抽象应用层业务行为回放方法，包括如下步骤：1)确定不同的回放方法和使用各种回放方法进行回放时所需要的关键字，从而构建一个规则库；2)根据用户使用该框架时基于规则库指定的规则，建立一个规则链表；3)根据建立的规则链表进行业务回放。本发明提高了应用程序的灵活性和可重用性。
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公开(公告)号：CN1870654A
公开(公告)日：2006-11-29
申请号：CN200610089344.X
申请日：2006-06-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种支持IPv4和IPv6双协议栈网络通信模块的实现方法，该方法包括：A.设计和实现支持IPv4和IPv6协议网络通信程序设计所需的抽象接口父类；B.在所实现抽象接口父类的基础上，分别设计和实现支持IPv4和IPv6协议通信功能的接口类。利用本发明，满足了在开发支持IPv4和IPv6双协议栈网络应用程序或系统过程中，对统一底层通信功能接口的迫切需求，很好的屏蔽了底层利用IPv4协议与IPv6协议通信的差异，使上层开发人员能直接使用该套统一的接口进行开发，而无需关心和处理IPv4协议与IPv6协议通信的差别。
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公开(公告)号：CN115278811B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210899601.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W40/12
Abstract: 本发明实施例提供了一种用于确定MPTCP连接中优选路径的决策树模型生成方法，包括：获取由多个训练样本构成的训练集，每个训练样本包括网络参数特征和标签，其中，所述网络参数特征包括基于多路径传输控制协议建立的MPTCP连接中至少两条网络路径对应的MAC层网络参数和传输层网络参数，标签指示对应网络参数特征下至少两条网络路径中的优选路径；基于所述训练集利用预定的决策树学习规则生成决策树模型，以使所述决策树模型根据输入的网络参数特征进行决策，以输出MPTCP连接对应的至少两条网络路径中优选路径的结果；本发明可以降低预测滞后，提高预测的优选路径的结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117714377A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311686900.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供加密网络流量识别模型、模型训练方法以及流量识别方法，所述识别模型为深度卷积神经网络，由至少N+1个卷积块顺序串行组成，每个卷积块由多个卷积层串行组成，每一个卷积层由若干个卷积元并列组成，其中：对于所述识别模型的前N个卷积块：所述卷积块中的一部分卷积元为局部卷积元；所述卷积块中的另一部分卷积元为全局卷积元；所述局部卷积元与所述全局卷积元之间的输入与输出无拼接或交叉；对于第N+1个卷积块：所述卷积块中的卷积元的输入为所述局部卷积元的输出与所述全局卷积元的输出的拼接；所述输入样本是根据流量数据PCAP文件中的数据包划分成的会话流得到的。本发明可以提高对加密流量的识别能力和识别的准确度。
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公开(公告)号：CN115834495A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211247906.4
申请日：2022-10-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L47/2483 , H04L69/163
Abstract: 本发明提出了一种用于加密流量的识别方法和系统，包括：对已标记应用类别的加密流记录提取多个特征，并将该多个特征融合为灰度图；将该灰度图输入具有多层神经网络的卷积识别模型，得到该灰度图的预测类别，基于该预测类别和该标记应用类别构建损失函数，训练该卷积识别模型，得到加密流量识别模型；将待识别加密流记录的多个特征融合为灰度图后输入至该加密流量识别模型，得到待识别加密流记录的识别结果。本发明具有识别准确率高，资源占用小，推理时延低等优点，可以应用于网络管理和网络空间安全领域，在AP和网关等设备上都可以实现灵活部署，通过轻量化的模型来实现低功耗和高服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114866281A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210306177.9
申请日：2022-03-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种在P4交换机上部署随机森林模型的方法，包括：获取用于执行网络流量检测的P4程序以及脚本文件，所述P4程序包含指示将随机森林模型的多颗决策树分布式部署在P4交换机中的多条流水线上的部署控制信息；通过待部署模型的P4交换机的控制平面将所述P4程序和所述脚本文件下发到P4交换机中，以利用在所述P4交换机的多级流水线上部署的随机森林模型检测进入的数据包是否异常。
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公开(公告)号：CN110308965B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910470400.1
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种云数据中心的基于规则的启发式虚拟机分配方法及系统，包括：给所有可能的主机状态进行评分，评分所依据的核心规则是每个状态的得分取决于其所能转移到的状态得分和对应的虚拟机状态概率分布；然后，当发生虚拟机迁移时，该虚拟机会选择一个将其放置后状态得分最高的主机进行迁移。其中状态转移是指一个主机在特定的资源利用率状态下通过放置一个虚拟机而变成另一个资源利用率状态的过程。由此，本发明在控制能耗的同时并提升用户的服务质量。
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公开(公告)号：CN113139100A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110457333.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种用于构建数据包的索引的方法，其中所述索引采用哈希字典树方式存储数据包的属性值，所述属性值按照预定的规则被分成n段，所述哈希字典树包括树节点、偏移量链表头节点和偏移量节点，所述偏移量节点用于存储数据包的全局偏移量以及下一个偏移量节点的指针，所述偏移量链表头节点用于存储属性值与偏移量链表的第一个偏移量节点的指针，所述树节点为大小为M的指针数组，指针数组的每一元素用于存储指向下一层树节点的指针或指向偏移量链表头节点的指针，n和M为正整数。相比于现有其他方案，本发明在建索引时间、索引空间开销、查询效率以及扩展性方面取得了明显优势，达到了预期目的。
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公开(公告)号：CN111064704B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201911134336.6
申请日：2019-11-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于MPTCP启动窗口自适应的数据传输方法，包括：数据采集步骤，抓取并拆解数据包，获取每一TCP子流的数据包信息；数据处理步骤，根据该数据包信息计算该每一TCP子流的特征值，并对该数据包信息和该特征值进行规范化处理，得到一组数据条目；神经网络训练步骤，将所述数据条目输入该神经网络，对该神经网络进行训练，得到所述启动窗口的设置策略；启动窗口的设置策略执行步骤，将所述启动窗口的设置策略作用到所述数据包上，并根据该TCP子流的分布情况自适应地修改该启动窗口的设置策略。
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公开(公告)号：CN112306641A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011293834.8
申请日：2020-11-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于虚拟机迁移模型的训练方法，所述方法包括：S1、构建初始迁移模型，并随机初始化模型参数；S2、获取初始环境状态，将每一个虚拟机对应的初始环境状态进行张量化表示；S3、以初始环境状态对应的所有张量化表示作为起点，对初始化后的迁移模型进行回合制训练，直至达到预设的训练回合；S4、动态采集数据中心的虚拟机环境状态信息对完成回合制训练的迁移模型进行在线训练直至迁移模型收敛。本发明能够将多目标的虚拟机动态迁移优化问题抽象为一个强化学习模型的训练和推理过程，通过训练能够得到最优化的虚拟机动态迁移模型，实现数据中心长时间低能耗和高服务质量目标，并且得到的迁移模型可以灵活地应用于各种通用的云数据中心虚拟机管理系统和业务环境。
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