一种对网络系统控制能力进行评价的方法

    公开(公告)号:CN101436937A

    公开(公告)日:2009-05-20

    申请号:CN200810227418.0

    申请日:2008-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种对网络系统控制能力进行评价的方法,属于网络通信领域,所述方法包括:对网络系统中传输通信数据的信道进行捕获,并计算出信道捕获的概率;从捕获的信道数据中,提取数据信息并按照预设的鉴别策略对数据信息进行鉴别,得到鉴别结果;根据所述鉴别结果对所述每一条数据信息进行响应,并计算网络系统的响应效率;根据所述鉴别结果,计算网络系统的漏鉴率和误鉴率;并最终计算得到网络系统的漏控率和误控率,将所述漏控率和误控率作为对所述网络系统的评价。本发明实施例通过建立网络系统的评价框架,可以对网络系统的控制能力进行有效的评价,并以此发现网络系统的缺陷,对网络系统的内容安全提供了有力支持。

    主动队列管理方法及系统
    32.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107465631B

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN201610394319.6

    申请日:2016-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种主动队列管理方法及系统,用以增强队列管理的控制力度,所述方法包括:统计在本次更新时间的流公平参数,获取在前次更新时间的流公平参数;基于本次更新时间流的公平参数和前次更新时间的流公平参数,采用流公平原则并结合BLUE算法,确定本次更新时间的丢包率;基于本次更新时间的丢包率,进行主动队列管理。

    一种Hive平台的用户安全管理系统及应用

    公开(公告)号:CN105656903B

    公开(公告)日:2018-07-27

    申请号:CN201610027935.8

    申请日:2016-01-15

    Abstract: 本发明公开了一种面向Hive平台的用户安全管理系统,它还包括有访问控制与安全审计单元、数据查询单元以及身份认证单元;所述的访问控制与安全审计单元包括安全审计服务器和访问控制服务器,所述的数据查询单元包括HDFS服务器、NameNode服务器和Hive服务器,所述的身份认证单元包括LDAP服务器。面向Hive平台的用户安全管理方法,它包括有用户注册、用户登录、用户查询和审计存储四个步骤。本发明解决了传统用户对大规模存储系统的越权访问行为,能安全有效地防止数据存储设备被偷窃导致数据泄露,防止传统存储系统遭受外部人员入侵获得隐私数据以及数据分包被非法截取的现象。

    主动队列管理方法及系统
    35.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107465631A

    公开(公告)日:2017-12-12

    申请号:CN201610394319.6

    申请日:2016-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种主动队列管理方法及系统,用以增强队列管理的控制力度,所述方法包括:统计在本次更新时间的流公平参数,获取在前次更新时间的流公平参数;基于本次更新时间流的公平参数和前次更新时间的流公平参数,采用流公平原则并结合BLUE算法,确定本次更新时间的丢包率;基于本次更新时间的丢包率,进行主动队列管理。

    PCI-E多缓冲区DMA数据传输方法

    公开(公告)号:CN104239248A

    公开(公告)日:2014-12-24

    申请号:CN201410472222.3

    申请日:2014-09-16

    Abstract: 本发明提供了一种PCI-E多缓冲区DMA数据传输方法,涉及PCI-E数据传输技术领域。本方法在数据源系统和数据目的系统中各自分配N块物理内存,分别对两个系统中的N块物理内存通过双向链表建立空闲内存池及工作内存池;从空闲内存池获取用于写入数据的内存,写入数据的内存加入工作内存池;在环形缓冲区中写入所要操作的内存的物理起始地址和大小。本发明通过空闲内存池及工作内存池的使用减少内存拷贝次数和系统调用次数;通过环形缓冲区增加DMA的数据传输速率。本发明在大数据量的传输下降低了系统的等待开销,提高了传输效率。

    一种自动化异常样本筛选的异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115438239A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202110623899.2

    申请日:2021-06-04

    Abstract: 本发明公开一种自动化异常样本筛选的异常检测方法及装置,包括依据数据集中各数据的特征,进行数据筛选;对筛选得到的数据进行特征降维;针对特征降维后的数据进行异常检测,得到若干候选数据;对所有候选数据作聚类,得到带类别标签的异常数据。本发明利用特征筛选和特征降维方法,解决异常检测算法难以处理高维度特征的问题,并结合对异常检验算法和聚类算法,实现了对异常样本的自动化分析,在整个流程中不需要人工干预,大大减少了异常样本发现与分析过程中的人力投入。

    一种基于GraphX的分布式幂迭代聚类方法和装置

    公开(公告)号:CN107480685B

    公开(公告)日:2021-02-23

    申请号:CN201610402954.4

    申请日:2016-06-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于GraphX的分布式幂迭代聚类方法和装置。该方法包括:获取分布式存储的多个数据;对所述多个数据分别进行数据清洗,得到多个清洗数据;基于所述多个清洗数据中两两之间的相似度,构建亲和矩阵;基于GraphX,利用设置的随机初始向量对所述亲和矩阵进行迭代处理;利用KMeans++算法,对迭代向量进行聚类处理,并根据处理结果得到所述多个清洗数据的聚类结果。本发明有效地解决了基于图的聚类算法可扩展性不强、计算复杂度高的问题。

    一种Hadoop Yarn网络带宽资源调度、隔离方法和装置

    公开(公告)号:CN107483364A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201610404404.6

    申请日:2016-06-08

    CPC classification number: H04L47/76

    Abstract: 本发明公开了一种Hadoop Yarn网络带宽资源调度、隔离方法和装置。该调度方法在RM侧执行,包括:接收AM发送的作业资源请求;所述工作资源请求包括:在作业中,每个任务的网络带宽资源需求量;根据每个所述任务的网络带宽需求量,采用预设的公平调度算法,为每个所述任务对应分配容器;其中,在每个所述容器中封装有对应任务的网络带宽资源分配量。该隔离方法在NM侧执行,包括:从AM获取多个容器;其中,每个所述容器中封装有对应的任务的网络带宽资源分配量;根据各个任务的网络带宽资源分配量,隔离各个任务占用的网络带宽资源。本发明在Yarn集群中增加了对网络带宽资源的调度,而且可以避免各个任务之间由于网络带宽资源的竞争而相互干扰。

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