-
公开(公告)号：CN117336195A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311628020.9
申请日：2023-12-01
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L9/40 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F18/21 , G06F18/2411 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达图法的入侵检测模型综合性能评估方法，包括：一、训练数据集的获取；二、建立CNN神经网络模型并训练；三、建立支持向量机模型并训练；四、建立极限学习机模型并训练；五、基于雷达图对CNN神经网络模型、支持向量机模型和极限学习机模型三个入侵检测模型进行综合性能评估；六、待测系统网络流量数据进行实时检测，并将获取的待测系统网络流量数据输入最优入侵检测模型中预测得到网络状态类型。本发明方法步骤简单、设计合理，基于雷达图法面积评价值和周长评价值获取最优入侵检测模型，并利用最优入侵检测模型对待测系统网络流量数据预测，提高了预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN117640481B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311751656.2
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国西安卫星测控中心
Abstract: 本发明公开了一种多网络节点并行组播测试方法，包括：一、在多个可控终端部署控制代理软件；二、每个可控终端上的控制代理软件通过加密通道连接至自动化运维软件服务端；三、在自动化运维软件服务端设置多个配置文件和一个组播测试可执行文件；四、配置文件和组播测试可执行文件分发；五、利用配置文件和组播测试可执行文件并行进行组播测试；六、采用自动化运维软件服务端的信息收集功能对步骤五并行组播测试形成的日志收集。本发明方法步骤简单、设计合理，基于配置文件和组播测试可执行文件，实现不同组播测试场景的并行组播测试，可极大提高组播网络测试效率，从而辅助网络质量测试、网络故障定位等工作。
-
公开(公告)号：CN117354056B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311642342.9
申请日：2023-12-04
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和集成学习算法的网络入侵检测方法，包括以下步骤：一、训练数据集的获取；二、建立CNN网络模型进行特征提取；三、建立LSTM网络模型、GRU网络模型和BP网络模型；四、M个归一化训练数据经过建立的LSTM网络模型、GRU网络模型和BP网络模型的处理，得到M个归一化训练数据对应的概率分布；五、建立ELM网络模型并训练；六、待测系统网络流量数据进行实时检测，并输入训练好的入侵检测模型得到网络入侵状态。本发明方法步骤简单、设计合理，基于卷积神经网络和集成学习算法进行检测，避免单个模型训练容易出现泛化误差大、过拟合的问题，提高了网络入侵检测的
-
公开(公告)号：CN117336195B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311628020.9
申请日：2023-12-01
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L9/40 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F18/21 , G06F18/2411 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达图法的入侵检测模型综合性能评估方法，包括：一、训练数据集的获取；二、建立CNN神经网络模型并训练；三、建立支持向量机模型并训练；四、建立极限学习机模型并训练；五、基于雷达图对CNN神经网络模型、支持向量机模型和极限学习机模型三个入侵检测模型进行综合性能评估；六、待测系统网络流量数据进行实时检测，并将获取的待测系统网络流量数据输入最优入侵检测模型中预测得到网络状态类型。本发明方法步骤简单、设计合理，基于雷达图法面积评价值和周长评价值获取最优入侵检测模型，并利用最优入侵检测模型对待测系统网络流量数据预测，提高了预测的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117176618B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311454686.7
申请日：2023-11-03
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: H04L43/0852 , H04L41/0823 , H04L43/0823 , G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种网络数据交换软件系统性能评价方法，包括以下步骤：一、建立网络数据交换软件系统的数学模型为多服务窗混合制排队模型；二、设定网络数据交换软件系统中每个数据接收器的缓冲区容量为N，单服务窗数据平均到达率为 ，单服务窗平均服务率为 且随机平稳；三、获取网络数据交换软件系统的关键性能指标；四、基于网络数据交换软件系统的关键性能指标对网络数据交换软件系统进行性能评价，并基于影响网络数据交换软件系统的关键性能指标的参数进行调优。本发明方法步骤简单，获取网络数据交换软件系统的数据交换时延和数据损失率的关键性能指标参数，并对网络数据交换软件系统进行性能评价和调优。
-
公开(公告)号：CN116996279A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310902690.9
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: H04L9/40 , G06N20/10 , H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种使用灰狼算法优化支持向量机的安全态势预测方法，包括：一、获取I个网络安全态势要素的历史时间序列累加归一化数据；二、对I个网络安全态势要素的历史时间序列累加归一化数据进行高维态处理，得到I个网络安全态势要素的训练数据集；三、获取训练好的支持向量机回归预测模型；四、根据I个训练好的支持向量机回归预测模型得到网络安全态势预测值。本发明方法步骤简单、设计合理，在各个安全态势要素数据累加归一化处理后输入基于灰狼算法对支持向量机回归预测模型进行优化和训练，并将训练好的支持向量机回归预测模型输出的多个安全态势要素预测值融合成网络安全态势预测值，具有较好的预测效果，且预测精度高。
-
公开(公告)号：CN117640481A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311751656.2
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国西安卫星测控中心
Abstract: 本发明公开了一种多网络节点并行组播测试方法，包括：一、在多个可控终端部署控制代理软件；二、每个可控终端上的控制代理软件通过加密通道连接至自动化运维软件服务端；三、在自动化运维软件服务端设置多个配置文件和一个组播测试可执行文件；四、配置文件和组播测试可执行文件分发；五、利用配置文件和组播测试可执行文件并行进行组播测试；六、采用自动化运维软件服务端的信息收集功能对步骤五并行组播测试形成的日志收集。本发明方法步骤简单、设计合理，基于配置文件和组播测试可执行文件，实现不同组播测试场景的并行组播测试，可极大提高组播网络测试效率，从而辅助网络质量测试、网络故障定位等工作。
-
公开(公告)号：CN117354056A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311642342.9
申请日：2023-12-04
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和集成学习算法的网络入侵检测方法，包括以下步骤：一、训练数据集的获取；二、建立CNN网络模型进行特征提取；三、建立LSTM网络模型、GRU网络模型和BP网络模型；四、M个归一化训练数据经过建立的LSTM网络模型、GRU网络模型和BP网络模型的处理，得到M个归一化训练数据对应的概率分布；五、建立ELM网络模型并训练；六、待测系统网络流量数据进行实时检测，并输入训练好的入侵检测模型得到网络入侵状态。本发明方法步骤简单、设计合理，基于卷积神经网络和集成学习算法进行检测，避免单个模型训练容易出现泛化误差大、过拟合的问题，提高了网络入侵检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN117176618A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311454686.7
申请日：2023-11-03
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: H04L43/0852 , H04L41/0823 , H04L43/0823 , G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种网络数据交换软件系统性能评价方法，包括以下步骤：一、建立网络数据交换软件系统的数学模型为多服务窗混合制排队模型；二、设定网络数据交换软件系统中每个数据接收器的缓冲区容量为N，单服务窗数据平均到达率为，单服务窗平均服务率为且随机平稳；三、获取网络数据交换软件系统的关键性能指标；四、基于网络数据交换软件系统的关键性能指标对网络数据交换软件系统进行性能评价，并基于影响网络数据交换软件系统的关键性能指标的参数进行调优。本发明方法步骤简单，获取网络数据交换软件系统的数据交换时延和数据损失率的关键性能指标参数，并对网络数据交换软件系统进行性能评价和调优。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.033 seconds)
