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公开(公告)号：CN106850344B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710045963.7
申请日：2017-01-22
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/851 , H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于流梯度导向的加密流量识别方法，首先计算已知训练集合中数据流梯度导向关键标识，提取网络数据流量并进行关键标识分析，分别计算网络中目标加密流量业务与非目标加密流量业务的关键标识；针对待测量未知数据流，计算其导向关键标识，及未知流关键标识与目标以及非目标加密流量业务关键标识相关偏移量，判断两者相关偏移量大小，进而判定该未知流为目标加密流量业务，或为非目标加密流量业务。本发明识别率高，易用性强；对任意网络加密流识别均具有适用性，支持网络的演进，对于未来可能出现的网络加密流识别也可以兼容。
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公开(公告)号：CN104008205B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201410272574.4
申请日：2014-06-18
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本申请公开了一种内容路由的查询方法及系统，该方法包括：获取待测内容网络名字；将所述待测内容网络名字进行分解，得到若干个由字符串组成的名字元素；分别对每个名字元素进行哈希处理，得到对应的待测哈希值序列；查询预先建立的存储阵列，存储阵列中以哈希值的形式存储有路由列表中所有的信息。本申请通过预先将路由列表中的内容网络名字经过哈希处理，以哈希值的形式存储在阵列中，然后对待测的内容网络名字同样进行哈希处理，然后进行哈希值的匹配工作，完成查询过程，相比于传统的查询方式，其路由压缩率更高、搜索效率也更高。
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公开(公告)号：CN101465809B
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN200910000293.2
申请日：2009-01-16
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L12/56
Abstract: 本发明公开一种网络流量管理方法、设备和系统，属于网络应用领域，所塑方法：解析接收到的管理信号，得到至少一个关键词和分别与关键词对应的至少一个行为信息；将经过网络流量管理设备的网络流量与所述至少一个关键词进行匹配，得到匹配的关键词，获取与所述关键词对应的行为信息，依据所述行为信息对所述接收到的网络流量进行管理。所述设备包括解析模块、匹配模块、获取模块和管理模块。所述系统包括网络流量控制中心和串行接入网络链路中的网络流量管理设备，所述网络控制中心生成管理信号下发给所述网络流量管理设备。本发明公开的一种网络流量管理方法、设备和系统实现了对网络流量的有效管理。
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公开(公告)号：CN101655868B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN200910172044.1
申请日：2009-09-03
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种网络数据挖掘方法、推送方法及设备，所述网络数据挖掘方法包括：根据预先设置的数据采集规则，采集网络中与所述数据采集规则匹配的用户数据，所述用户数据包括用户标识和用户访问的URL；判别所述用户访问的URL所属的类别；根据选择的数据挖掘算法对所述URL所属的类别进行数据挖掘，获取每个用户标识所对应的感兴趣类别。由于本发明预先通过对用户数据的挖掘获取了用户感兴趣的类别，因此当用户访问网页属于其感兴趣类别时，可以有针对性地将与感兴趣的类别一致的网络数据推送给用户页面，由于不再采用广而告之的方式推送网络数据，因此提高了推送的针对性，降低了对网络带宽的占用，同时提高了用户的访问体验。
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公开(公告)号：CN101655868A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200910172044.1
申请日：2009-09-03
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种网络数据挖掘方法、推送方法及设备，所述网络数据挖掘方法包括：根据预先设置的数据采集规则，采集网络中与所述数据采集规则匹配的用户数据，所述用户数据包括用户标识和用户访问的URL；判别所述用户访问的URL所属的类别；根据选择的数据挖掘算法对所述URL所属的类别进行数据挖掘，获取每个用户标识所对应的感兴趣类别。由于本发明预先通过对用户数据的挖掘获取了用户感兴趣的类别，因此当用户访问网页属于其感兴趣类别时，可以有针对性地将与感兴趣的类别一致的网络数据推送给用户页面，由于不再采用广而告之的方式推送网络数据，因此提高了推送的针对性，降低了对网络带宽的占用，同时提高了用户的访问体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101505283A
公开(公告)日：2009-08-12
申请号：CN200910131732.3
申请日：2009-03-27
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明实施例提供一种报文处理方法及装置，所述方法包括：利用三种预设方式中的任意一种方式对输入的报文进行处理，得到第一报文，所述三种预设方式分别为：提取报文IP分组头部或者载荷固定位置的特征码符合第一预设特征的报文、提取报文载荷中任意位置的特征码符合第二预设特征的报文及提取报文载荷中特征码范围符合第三预设特征的报文；以所述三种预设方式中另外两种方式中的任意一种方式对所述第一报文进行处理，得到第二报文；按照所述三种预设方式中余下的预设方式对所述第二报文进行处理，得到第三报文；将所述第一报文、第二报文及第三报文发送到预设位置存储。
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公开(公告)号：CN101459560A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200910000747.6
申请日：2009-01-09
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明实施例涉及一种长流的识别方法、数据流量的测量方法及其设备，所述长流的识别方法包括：确定业务流的项数l，每项对应一个先验计数型布鲁姆过滤器；对每一项进行哈希运算，生成每一项对应每个先验计数型布鲁姆过滤器的哈希地址；查找每一项对应的每个哈希地址对应的计数器；循环每个先验计数型布鲁姆过滤器中对应的计数器；若所述每一项中每个计数器的值都大于等于预设阈值，或者每项对应的计数器的循环次数等于先验计数型布鲁姆过滤器的个数，则判定所述业务流为l－项长流，并在所述每一项中每个计数器的值加1后，返回所述确定业务流的项数l的步骤。本发明实施例以实现对高速网络中实时在线的长流进行识别和统计，适应高速网络中的流量测量需求。
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公开(公告)号：CN104753640B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201510123034.4
申请日：2015-03-20
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本申请提供了一种基于网络传输链路的适配方法及装置，识别从PoS链路上接收到的数据帧的扰码方式，在识别出数据帧的扰码方式的情况下，识别数据帧的帧校验方式，在识别出数据帧的帧校验方式的情况下，识别数据帧的链路层协议类型，使用识别出的扰码方式、帧校验方式及链路层协议类型适配设备的数据传输方式，本申请的发明人在经过多次试验的基础上发现，使用上述依次识别扰码方式、帧校验方式及链路层协议类型的顺序进行识别，与使用其它识别顺序相比，时延最小，因此具有较高的效率，进一步地，能够满足网络传输链路的配置实时性的需求。
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公开(公告)号：CN106850344A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710045963.7
申请日：2017-01-22
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/851 , H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于流梯度导向的加密流量识别方法，首先计算已知训练集合中数据流梯度导向关键标识，提取网络数据流量并进行关键标识分析，分别计算网络中目标加密流量业务与非目标加密流量业务的关键标识；针对待测量未知数据流，计算其导向关键标识，及未知流关键标识与目标以及非目标加密流量业务关键标识相关偏移量，判断两者相关偏移量大小，进而判定该未知流为目标加密流量业务，或为非目标加密流量业务。本发明识别率高，易用性强；对任意网络加密流识别均具有适用性，支持网络的演进，对于未来可能出现的网络加密流识别也可以兼容。
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公开(公告)号：CN106789444A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710046224.X
申请日：2017-01-22
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: H04L43/024 , H04L41/142 , H04L43/022 , H04L43/0876
Abstract: 本发明涉及网络流量测量领域，具体涉及一种基于流数约减的自适应公平抽样方法，该方法包括：根据到达分组是否属于已有流表项，得到不同的网络流公平性抽样策略；根据流数约减对该分组所属流进行大小流区分计数，得到选择性抽取比例，建立存储器缓存中的流表项；根据新流表项到达测量点的速度进行自适应抽取，得到流个数整体压缩的所有样本流集合；根据所有样本流集合的流量大小分布特征，提出一个新的抽样概率函数簇；根据概率函数簇对样本流集合进行公平抽样，得到样本中大小流的公平性抽样结果。本发明能够实现网络流量测量中抽样算法统计结果高的准确性，同时不仅能够解决高速链路上抽样算法的扩展性问题，还能有效提高算法的公平性。
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