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公开(公告)号：CN116886345A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310774746.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出了一种基于时空混合模型的物联网DDoS攻击检测方法及装置，具体通过将残差网络和长短期记忆网络相融合，包括深度残差神经网络捕获网络流量的局部空间特征，以及长短期记忆神经网络提取网络流量的时间序列特征，获得时空混合模型，并通过特征分析和几何中值对模型中最可替换的结构进行排序和修剪。在基于数据规范化方法转换的数据集中进行性能检测，能够得到网络流量的检测结果。本发明能有效提高DDoS攻击检测的准确率，降低误报率。同时其压缩方法能够在保证模型准确率的同时有效降低模型的尺寸，符合物联网设备资源有限的状态对部署其上的模型所提出的尺寸及准确率方面的要求，有助于时空混合模型在资源有限的物联网设备中的部署与落地。
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公开(公告)号：CN112866277B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110144910.7
申请日：2021-02-02
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种拟态服务功能链的调度方法，具体为一种保证系统异构性以及选取执行体可以满足网络要求的调度方法，该方法根据调度周期中需要的服务功能以及SF执行体的可信赖度，选出新的SF执行体集合，并组合出所有满足服务功能的包含多个SF执行体的集合，计算每个组合的整体异构度，选择整体异构度最大的组合作为新的在线SF执行体集合。并且该调度方法对调度时间进行调整，以达到系统花费与安全性的最佳平衡。本发明与传统的调度方法相比，本发明以异常执行体信息、执行体的异构度以及系统的实际负载量作为调度影响因素，使得调度方法可以根据网络变化进行自适应的调整，从而提升了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN112887202B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110145082.9
申请日：2021-02-02
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开一种基于子拓扑网络的SDN链路故障网络收敛方法，该方法在SDN控制器获得网络全局信息和故障后，利用当前网络的剩余链路带宽，规划一张内嵌于网络拓扑的子拓扑网络。该子拓扑网络由几个枢纽节点和枢纽节点之间的路径组成。非枢纽节点通过依附的枢纽节点进出该子网络。本发明方法通过组建得用于故障收敛的子网络，支持多条流同步收敛操作，且缩小了操作的网络拓扑尺寸，有效减少了增删流表的数量，同时可以保证转移路径的质量，缩短收敛时间。在充分利用SDN以及子拓扑网络架构优势下，提供了一个链路故障恢复的方法。
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公开(公告)号：CN111741507A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010747892.7
申请日：2020-07-30
Applicant: 浙江工商大学 , 三维通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种5G前端设备的全双工中继数据包优化调度方法，宏基站首先对要发送的数据包使用随机线性网络编码，每个编码过的数据包是关于所有原始数据包的随机线性组合；然后将编码后的包依次发送给5G前端设备。5G前端设备工作在全双工模式，将收到的数据包放入缓存区，同时从自己的缓存中选择其中一个包广播给所有用户。用户解码出原始数据块。当所有用户都解码出原始数据块，传输完成。本发明在5G前端设备上应用了数据包优化调度技术，中继基站根据用户的接收数据包的成功率、每个用户的当前信道状态、用户对数据包的接收情况等信息进行数据包优化调度，使传输效率得到明显提高。
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公开(公告)号：CN111740800A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010752261.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 浙江工商大学 , 三维通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN架构5G智能节点的多精度时钟同步方法，包括如下步骤：1）将被同步的5G智能节点看作SDN架构中的转发单元，并抽象出时钟同步逻辑功能块，利用XML文件实现对其逻辑功能描述；2）根据时钟同步逻辑功能块的定义，对XML文件中所有操作接口开发具体的操作程序；3）在控制器统一协调下，将控制器作为主时钟节点，所有5G智能节点作为从时钟结点；4）控制器根据用户时钟同步的不同精度要求通过相对应的同步协议对所有被同步的5G智能节点的时钟同步逻辑功能块实例进行控制，实现大规模的时钟同步。本发明方法布置方便，成本低廉，有较好的兼容性，能应用于大规模的终端节点多精度的时钟同步需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106789241B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201611187277.5
申请日：2016-12-20
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的LFB自动组合方法，该方法将LFB自动组合形成LFB链。本发明方法应用于基于ForCES的SDN网络背景，着眼于基础网络设施节点内部，引入本体理论，基于LFB输入与输出语义之间的包含关系进行LFB的自动智能组合。首先用Web本体语言OWL‑S对LFB进行描述，将LFB本体化，形成LFB本体库；用类结构梳理LFB输入输出类型，并用本体将该类结构描述为本体知识库；然后确定LFB组合推理逻辑。最后本体推理机读取LFB本体文件，使用本体知识库，依据LFB组合推理逻辑自动推理，将LFB组合形成LFB链。本发明方法在基于ForCES的SDN网络节点内部实现了LFB自动组合，为基于ForCES的SDN网络实现软件定义底层网络资源提供了技术支持，同时也为基于ForCES的SDN网络向智能化发展奠定了基础。
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公开(公告)号：CN106453079B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610826178.0
申请日：2016-09-13
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/755
CPC classification number: H04L45/38 , H04L45/02 , H04L45/021
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的SDN流表冲突检测方法。该方法采用两级深度学习模型进行冲突检测，第一级深度学习模型检测新的流表策略与已有的流表策略是否存在冲突；第二级深度学习模型确定已有的所有流表策略中与新的流表策略相冲突的具体流表策略。本发明利用了深度学习抽象化高层数据、自动学习的特点，相比于传统的冲突查找算法，在大规模应用部署时能更快速地对超大规模的流表项做出是否冲突的检测。
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公开(公告)号：CN105681090B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610053648.4
申请日：2016-01-26
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/46 , H04L12/951
Abstract: 本发明公开了一种ForCES网络配置层中的数据转换方法。本发明具体如下：首先定义高层数据和低层数据并进行数据建模，再连接数据库读取所需高层数据，然后判断读取的高层数据是否为可直接转化，若是则转化为低层数据，若不是则进行函数处理后将返回的数据转化为低层数据，最后调用控制层的配置函数将转换完成的低层数据下发到基础设施层。本发明提确定了配置层中高层数据和低层数据的具体内容，基于该数据提出一种数据转换方法，同时是构建基于ForCES的SDN网络过程中的一次创新性的探索，为ForCES网络中配置层的数据下发到基础设施层提供了可行性方案，实现了两层之间的对接，为ForCES的SDN网络的实现奠定了基础。
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公开(公告)号：CN109361601A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811292342.X
申请日：2018-10-31
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/801 , H04L12/851
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的SDN路由规划方法，该方法为：在SDN控制平面，采用强化学习中的Q学习构建能够产生路由的强化学习模型，设计Q学习算法中的奖励函数，根据流量的不同QoS等级，产生不同的奖励值；在强化学习模型中输入当前网络拓扑矩阵、流量特征以及流量的QoS等级进行训练，从而实现流量区分的SDN路由规划，为每条流量找到符合其QoS要求的最短转发路径。本发明利用强化学习与环境不断交互、调整策略的特点，相比于传统路由规划中常用的Dijkstra算法，其链路利用率高，能有效减少网络拥塞。
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公开(公告)号：CN109257204A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810885041.1
申请日：2018-08-06
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/12 , H04L12/801 , H04L12/851 , H04L12/947
Abstract: 本发明公开了一种软件定义网络中基于深度学习的网络节能装置及方法，该装置包含：端口流量数据收集模块，周期性地收集流量数据；流量数据格式转换模块，对流量数据进行数据格式转换处理；数据归一化处理模块，将格式转换后的流量数据进行归一化处理；特征提取模块，从归一化处理后的流量数据中，提取部分特征并手动构建部分特征，再对流量特征进行维度重构获得新的流量特征；流量数据预测模块，对流量特征进行预测得到预测值；节能策略生成模块，根据得到的预测值与设定的阈值进行比较分析，生成节能策略，然后发送相应的指令到OpenFlow交换机切换端口速率、关闭冗余端口，更新流表，重新规划路由，减少能耗以实现网络节能。
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