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公开(公告)号：CN102281329B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201110219673.2
申请日：2011-08-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种平台即服务(PaaS)云平台的资源调度方法，PaaS云平台中管理节点检测各子节点的负载情况，对于负载超过阈值的子节点，将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点；本发明同时还公开了一种PaaS云平台的资源调度系统，通过本发明的方案，能够在资源调度时保证应用服务质量，减少应用副本迁移的信令开销，实现PaaS云平台的负载均衡。
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公开(公告)号：CN101888595B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201010220983.1
申请日：2010-06-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/06
Abstract: 一种组播广播单频网中的多小区信号的选择与软合并方法，是用户终端根据基站发送下行导频信号，将测得的来自相邻小区基站的平均接收信号功率与来自主服务小区基站的平均接收信号功率求差，将差值小于预设门限中最小的1～2个相邻小区与主服务小区组成用户MBMS接收的软合并候选小区集；用户终端根据其软合并候选小区集信息接收该单频网中的所有小区基站发送的MBMS信号：若候选小区集中只有主服务小区时，用户终端只接收主服务小区发送的MBMS信号；否则，用户终端将候选小区集中的所有小区基站发送的多个MBMS信号当作多径信号，进行多小区软合并接收，以实现宏分集。本发明可改善小区边缘的传输性能和适应各种用户终端的分布类型，满足业务需求且操作简单。
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公开(公告)号：CN102045344B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201010545712.3
申请日：2010-11-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/721 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于路径信息弹性分片的跨域溯源方法，将IP数据包头部中部分数据域分为四个域：Distance域、Identity域、Flag_Num域和Path_Infor域，所述方法包括：MBG接收到IP数据包后，确认IP数据包头部的四个域是否承载有信息，未承载时确定出四个域的承载信息，并分别标记到IP数据包头部的四个域中；承载有信息时对四个域中的承载信息进行验证，验证通过后，将MBG所在AS信息标记到四个域中的对应域并转发IP数据包，验证未通过则确定IP数据包头部的四个域中的承载信息为伪造信息；需对IP数据包溯源时，根据接收到的IP数据包头部的四个域中的承载信息，重构IP数据包所经过的路径。本发明公开了一种实现上述方法的系统。本发明能实现对网络攻击者的准确溯源。
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公开(公告)号：CN102075924B
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201010557738.X
申请日：2010-11-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/703 , H04W12/00 , H04W24/00 , H04W80/10
Abstract: 本发明公开了一种基于会话状态的IP多媒体子系统脆弱性检测方法及系统，所述方法包括：根据用户选择的检测消息类型，生成前驱消息并发送，前驱消息用于促使所述IMS处于把所述检测消息类型的畸形会话发起协议SIP消息视为合法SIP消息的会话状态；根据包含有IMS当前会话状态和使用参数的会话参数，生成检测消息类型的畸形SIP消息并发送；根据检测消息类型，生成促使涉及检测的接入用户恢复到检测之前状态的后继消息并发送；检测IMS的当前状态，并记录检测结果以分析IMS的脆弱性。本发明通过状态机实现了IMS多种会话状态下的畸形SIP消息的检测，从整体上把握了IMS的脆弱性，又扩大了畸形SIP消息检测的覆盖范围，实现简单。
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公开(公告)号：CN102364899A
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201110364076.9
申请日：2011-11-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/46
Abstract: 本发明提供了一种基于粒子群优化的虚拟网络映射方法及系统，该方法包括：将粒子的位置和速度参数进行初始化；对粒子进行可行性检验，得到可行粒子，并确定初始的全局最优位置和每个粒子的个体最优位置；对可行粒子进行速度和位置更新，对更新后的粒子进行可行性检验，重新得到可行粒子，并重新确定全局最优位置和个体最优位置，当前迭代次数加1，当迭代次数小于最大迭代次数时，重复本步骤；当迭代次数等于最大迭代次数时，将最终确定的全局最优位置作为映射方案进行输出。本发明在底层网络不支持路径分裂情况下，将粒子群的位置参数和速度参数初始化，通过对粒子进行迭代，实现最优化虚拟网络映射方案的选取，提高了底层网络的资源利用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101997879A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010557727.1
申请日：2010-11-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种IP多媒体子系统漏洞检测的方法及系统，所述方法包括：根据SIP信令规范及特点，构造IP多媒体子系统IMS的畸形SIP信令，并设置所述畸形SIP信令的威胁维度；根据用户的需求及畸形SIP信令的威胁维度，设置IMS的检测策略；根据用户选择的检测策略、测试方案，选取畸形SIP信令发送至IMS；检测IMS的网络状态，生成检测报告。本发明通过构造畸形SIP信令并设置畸形SIP信令的威胁维度，根据用户需求制定检测策略，根据用户选择的检测策略及测试方案选取适宜的畸形SIP信令发送至IMS，检测IMS接收到畸形SIP信令后的网络状态，实现了IMS的漏洞检测，有助于实现IMS安全性的提高。
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公开(公告)号：CN101964730A
公开(公告)日：2011-02-02
申请号：CN201010103205.4
申请日：2010-01-28
Applicant: 北京邮电大学 , 北京正方兴通信技术有限公司
Abstract: 本发明公开了网络脆弱性评估方法，包括：根据脆弱性成本信息确定脆弱性成本因素，根据脆弱性成本因素得到脆弱性成本评估结果；根据脆弱性后果信息确定脆弱性后果因素，根据脆弱性后果因素得到脆弱性后果评估结果；根据脆弱性成本评估结果以及脆弱性后果评估结果确定网络脆弱性。可见，本发明方法在评估网络脆弱性时针对脆弱性成本方面的因素和脆弱性后果方面的因素综合考虑，有针对性地充实并完善了网络脆弱性评估的依据，因此网络脆弱性评估的准确性能得到明显提高；并且，得到提高的网络脆弱性评估准确性可以为网络安全管理提供重要的参考依据，保证能据此更有针对性、有计划性地实施相应的安全措施，避免网络脆弱性被利用所带来的严重后果。
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公开(公告)号：CN100425049C
公开(公告)日：2008-10-08
申请号：CN200510077699.2
申请日：2005-06-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种移动终端下载多媒体振铃音的实现方法及系统，该系统包括：个性化回铃音业务平台、WAP网关、短消息发送平台、计费接口机和计费服务器、可选配的个性化回铃音WWW网站和/或个性化回铃音IVR服务器，以及作为核心控制部件、并采用基于IP的数据链路分别联结上述各个装置的个性化振铃音业务服务器，系统结构简单，控制容易、操作便捷，易于推广应用。本发明下载多媒体振铃音的实现方法关键是采用自动适配算法，系统能够自动进行振铃音与用户移动终端型号的适配，解决了现有技术不能即听即下和自动适配的技术难题，为用户发现、选择和下载多媒体振铃音提供了一种简单、便捷、有效的技术手段，同时为内容提供商和网络运营商拓宽了增值业务的应用范围。
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公开(公告)号：CN119691186A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411568151.7
申请日：2024-11-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/353 , G06F18/2431 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本申请提供一种诈骗意图识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括先获取待检测文本；然后将所述待检测文本分别输入到训练获得的诈骗模式判别模型、情感分析模型和关键词提取模型中，得到所述待检测文本对应的诈骗模式、情感类别和关键词；最后将所述待检测文本、所述诈骗模式、所述情感类别和所述关键词输入到训练获得的诈骗意图识别模型中，得到所述待检测文本的诈骗意图识别结果，从而通过诈骗模式判别模型、情感分析模型和关键词提取模型能够实现多维度分析文本内容，得到诈骗模式、情感类别和关键词，并结合待检测文本进行诈骗意图的综合判断，有效提升对新型诈骗行为的识别准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119514721A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411429655.0
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据语言模型的预训练矩阵，确定第一矩阵、第二矩阵以及第三矩阵；确定第二矩阵的第一缩放向量以及第三矩阵的第二缩放向量；响应于第二矩阵的范数大于或等于第三矩阵的范数，确定第二矩阵与第二缩放向量为目标训练矩阵；获取训练文本以及训练文本的实际答复结果；将训练文本输入到目标训练矩阵，得到预测答复结果；根据预测答复结果和实际答复结果，确定结果误差；基于结果误差，训练目标训练矩阵，得到优化后的语言模型。本申请通过奇异值分解算法减少语言模型的训练参数，降低了模型的复杂度和计算成本。
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