-
公开(公告)号：CN110049147B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910240636.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种NAT后主机数量检测方法，包括如下步骤：根据每一种操作系统特征将流量按照操作系统类型进行分类；针对每一类操作系统所对应的流量，确定一个待检应用程序；针对每一类操作系统对应的流量，统计其对应待检应用程序包含的TCP长连接，确定每一类操作系统对应的主机数量；根据每一类操作系统对应的主机数量，得到NAT后主机的总数。本发明具有检测精度高、处理速度快、空间占用少、不读取用户传输的任何数据内容且充分保护了用户隐私的优点。
-
公开(公告)号：CN106102125B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610512088.4
申请日：2016-06-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种对扫描时隐藏MAC地址的终端进行跟踪识别的方法和设备。根据本发明的方法，包括：1)针对终端的扫描MAC地址生成标签，所述标签用于标识所述终端与一个AP的唯一对应；2)接收来自所述终端的所述标签和接入MAC地址；3)根据所述标签，确定所述隐藏MAC地址的终端。通过本发明，能够对隐藏其真实MAC地址的终端进行跟踪识别，将这样隐藏真实MAC地址的终端在扫描时所采用的MAC地址与其真实的MAC地址关联起来，从而支持基于终端位置的智慧应用。
-
公开(公告)号：CN105072057B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201510400138.5
申请日：2015-07-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/951 , H04L12/931
Abstract: 本发明提供了一种用于网络数据传输的中间交换设备，其特征在于包括：内核空间中，用于储存用以转发属于特定用户和/或应用的TCP和/或UDP数据包的规则的流表；以及内核空间中，包括用于转发符合所述规则的数据包以进行加速并且将不符合所述规则的数据包转发出所述中间交换设备的识别截获模块，及用于转发经加速的符合所述规则的数据包的转发模块；以及用于压缩TCP数据包的报文并添加端口标记以封装成UDP数据包，和/或解压UDP数据包以还原TCP数据包的处理模块。
-
公开(公告)号：CN103997429B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410184291.4
申请日：2014-05-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种网络被动性能测量方法，该测量方法应用于网络通信的端节点、中介节点或网络通信的通信路径中，对网络中不同协议和/或业务的被动性能进行测量，该测量方法包括：基本指标测量步骤和指标汇总步骤，基本指标测量步骤用于根据不同协议和/或业务的特征、层次、输出方式和测量内容，组合测量不同协议和/或业务的被动性能的基本指标，指标汇总步骤用于对被动性能的基本指标进行汇总统计得到不同协议和/或业务的汇总指标。本发明还公开了一种网络被动性能测量系统。
-
公开(公告)号：CN103516508B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310425109.5
申请日：2013-09-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种修正时钟漂移偏差的方法及系统，用于单向和双向时延抖动测量中获得准确的时延抖动，包括，获得时延抖动测量的n组原始数据样本(i,di)，其中，i=1,2,…,n，i为测量次数，di为时延；对n组原始数据样本，用最小二乘法进行线性拟合，得到线性方程y=a+bx，将所述n组原始数据样本的测量次数i代入该线性方程y=a+bx，则得到每次测量的时钟漂移偏差的拟合结果yi=a+bi；将所述n组原始数据样本的时延di减去时钟漂移偏差yi，得到修正后的测量结果作为时延抖动值：Di=di?yi，（i=1,2,…,n）；根据时延抖动Di作出折线图，反应时延抖动随时间的变化。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105227665A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510655629.4
申请日：2015-10-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/2852
Abstract: 本发明提供了一种用于缓存节点的缓存置换方法，包括：仅将小于预定的最大大小的缓存对象存入节点；根据节点中存储的缓存对象的参数计算缓存对象的价值；根据节点中的所有缓存对象的价值的大小关系，维护所有缓存对象的优先顺序列表；在所存储的所有缓存对象的总大小等于节点的缓存空间的最大存储量的情况下，从列表中取出优先顺序最低的缓存对象进行置换；其中，用于计算缓存对象的价值的缓存对象的大小的参数值为缓存对象的实际大小值的对数值。本发明的技术方案可以有效提高节点的缓存空间的资源利用率和缓存命中率；提高节点的字节命中率；提高缓存系统的全局命中率。
-
公开(公告)号：CN105025525A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510434117.5
申请日：2015-07-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种多信道无线局域网的信道负载均衡系统，包括接入无线局域网的控制器和部署在N个互不干扰信道的多个接入点；所述接入点用于在接收到终端发出的探测帧时，生成探测帧信息报文并将其上传至所述控制器，探测帧信息报文包括无线信号报头信息和终端MAC地址；接入点还用于在收到控制器下发的响应消息时向终端发送所述探测帧的响应，进而与终端建立连接；控制器用于根据多个所述接入点上传的探测帧信息报文，选定发送原始探测帧的终端接入无线局域网的信道和接入点，并向所选定的所述接入点下发响应消息。本发明还提供了相应的信道负载均衡方法。本发明能够以更低的开销低实现WLAN的信道负载均衡。并且，本发明对是终端透明的，易于推广。
-
公开(公告)号：CN102752216B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201210244438.5
申请日：2012-07-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/801 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种识别动态特征应用流量的方法，包括下列步骤：1）根据应用在传输过程的初始阶段的流的固定特征生成静态识别规则；2）将待识别的流与所述静态识别规则和动态识别规则进行匹配，得出所述待识别的流所属的具体应用；其中，所述动态识别规则根据应用在传输过程的初始阶段的流与后续的数据传输的流的关联关系生成。与现有技术相比，本发明具有下列技术效果：1、本发明能够实时准确识别动态特征应用流量。2、本发明能够大大提高识别效率，尤其是在对大流量数据下载应用进行识别时，这种效率的提高体现的更加明显。
-
公开(公告)号：CN103714134A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310698101.6
申请日：2013-12-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种网络流量数据索引方法及系统，方法包括：实时捕获网络流量数据；在内存中通过对所述网络流量数据的每个索引字段维护一棵位图-字典树来建立并存储所述网络流量数据的索引结构，进而更新所述索引字段的索引结构；根据用户的查询请求来查询所述网络流量数据的索引结构从而获得网络流量数据的存储位置信息，将该存储位置信息返回给用户，用户根据该存储位置信息获取响应的数据。由此，提供一种能有效地支持实时高速流量记录的索引建立工作的网络流量数据索引方法及系统，即使在较小索引磁盘空间消耗的情况下，也能支持快速的索引查询操作。
-
公开(公告)号：CN119862480A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510026053.9
申请日：2025-01-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/2415 , H04L9/40 , G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F123/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于对比学习的加密网络流量分类模型及其训练方法，模型包括轻量级网络模块、分类器和特征提取器，特征提取器包括嵌入层和编码模块；方法包括，获取第一训练集，包括正样本和负样本，正样本包括从同一条加密流量中提取的时间特征和空间特征，负样本包括从两条不同加密流量中分别提取的时间特征和空间特征；利用第一训练集通过对比学习来预训练特征提取器学习时间特征和空间特征间的关系，得到预训练的特征提取器，获取第二训练集，其每个原始样本包括从同一条加密流量提取的时间特征和空间特征；冻结预训练的特征提取器的编码模块的参数，利用第二训练集训练模型根据加密流量的时间特征和空间特征进行流量分类，得到经训练的模型。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
88
records
(took 0.047 seconds)
