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公开(公告)号：CN108881503B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810427976.5
申请日：2018-05-07
Abstract: 本发明实施例提供了一种铁路信号安全数据网IP自动配置的中心自动化分配方法，包括：中心设备发送设备发现数据包扫描安全数据网中的设备，从数据库中读取网络拓扑图；收到待分配IP设备的回复后中心设备随机生成IP地址与待分配IP设备的MAC地址绑定，同时生成各设备开放端口并根据拓扑图生成本设备和更新与该设备通信设备的中心设备通信表；将IP和中心设备通信表发送给各相关设备，设备端完成本地配置和更新。本发明用于新建线路、新建车站以及安全数据网中检测到攻击行为时的设备IP自动化配置，解决了现有配置方式的IP地址与开放端口对应规律易被发现以及人工配置效率低、易出错的缺陷，在解放人力资源的情况下也能实现对网络IP伪造的又一层防护。
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公开(公告)号：CN108881503A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810427976.5
申请日：2018-05-07
Abstract: 本发明实施例提供了一种铁路信号安全数据网IP自动配置的中心自动化分配方法，包括：中心设备发送设备发现数据包扫描安全数据网中的设备，从数据库中读取网络拓扑图；收到待分配IP设备的回复后中心设备随机生成IP地址与待分配IP设备的MAC地址绑定，同时生成各设备开放端口并根据拓扑图生成本设备和更新与该设备通信设备的中心设备通信表；将IP和中心设备通信表发送给各相关设备，设备端完成本地配置和更新。本发明用于新建线路、新建车站以及安全数据网中检测到攻击行为时的设备IP自动化配置，解决了现有配置方式的IP地址与开放端口对应规律易被发现以及人工配置效率低、易出错的缺陷，在解放人力资源的情况下也能实现对网络IP伪造的又一层防护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102932460A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210436914.3
申请日：2012-11-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于贡献值的园区网P2P激励方法,本发明采取当前节点为其他节点所共享的资源大小和共享率为主要设计因素，共享资源越多的节点将获得更多贡献值；共享率越高也将获得更多贡献值。本发明同时还考虑其他多个因素。单个共享资源大小和共享时间长短、资源分类等。本发明综合各种因素作为单个节点贡献值的依据，以此来提高资源质量和激励机制的公平性，经济型，差异性和多样性。
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公开(公告)号：CN108964969B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201810427997.7
申请日：2018-05-07
Abstract: 本发明实施例提供了一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法。该方法包括：给定需要进行流量预测的高速铁路信号系统子系统及其历史流量信息，首先将历史流量信息作为时序数据，其次将时序数据yt视为线性自相关结构Lt与非线性结构Nt两部分组成，然后用AR模型对时序数据yt进行预测，记其预测结果为时序数据与AR模型预测结果的残差为et，然后用BP神经网络模型对残差序列{et}进行预测，记预测结果为最后使用AR模型与BP神经网络模型进行组合预测得到预测结果。本发明可以有效地对流量时序数据进行预测，并提高预测的精确度。
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公开(公告)号：CN108964969A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810427997.7
申请日：2018-05-07
CPC classification number: H04L41/147 , G06N3/0454 , H04L41/145
Abstract: 本发明实施例提供了一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法。该方法包括：给定需要进行流量预测的高速铁路信号系统子系统及其历史流量信息，首先将历史流量信息作为时序数据，其次将时序数据yt视为线性自相关结构Lt与非线性结构Nt两部分组成，然后用AR模型对时序数据yt进行预测，记其预测结果为时序数据与AR模型预测结果的残差为et，然后用BP神经网络模型对残差序列{et}进行预测，记预测结果为最后使用AR模型与BP神经网络模型进行组合预测得到预测结果。本发明可以有效地对流量时序数据进行预测，并提高预测的精确度。
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公开(公告)号：CN102904830A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210439607.0
申请日：2012-11-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/833 , H04L29/08
Abstract: 本发明涉及在P2P网络软件自身上实现流量优化的方法，所述方法包括多个级别的考虑因素，包括对等结点间通信经过的路由跳数、路径的延迟以及节点间抖动状况等，每个因素分别表明P2P对等结点间不同方面的网络状况，然后按照一定的权重，综合各个因素，得出一个对等结点评价参数，然后将候选对等结点按照优先级队列的方式组织，供结点根据资源请求状况按需连接。这种考虑网络各种因素的综合的P2P流量优化方法能够在保证P2P资源搜索效率的前提下有效的降低ISP域间P2P流量，并且该方法不需要架设额外的缓存或路由设备，便于P2P软件实现和使用。
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公开(公告)号：CN109040121A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811072667.7
申请日：2018-09-14
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1458 , H04L63/0227 , H04L63/0428
Abstract: 本发明提供了一种基于RSSP‑II协议的分布式拒绝服务攻击的防护方法，属于铁路运输通信安全技术领域，该方法对进行对等实体身份验证的数据包采用加密传输；收集整理合法车地设备的ID；每一个车地设备存储与之通信的其他车地设备的设备编号存入CTCS‑ID表；更新所述CTCS‑ID表；通信方A把请求建立安全连接的通信方B的ID与CTCS‑ID表进行过滤检查，验证其合法性；若通信方B的ID与CTCS‑ID表中所有的ID均不相同，则判定通信方B的ID伪造，断开通信连接。本发明高铁通信时CTCS‑ID作为设备的唯一标识符，通过CTCS‑ID对通信设备的数据包进行过滤，筛选出伪造的数据包，只接受合法的数据包，保证通信的正常进行。
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