公开(公告)号：CN118075203A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410188936.5

申请日：2024-02-20

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜承泽 ,  潘胜利 ,  焦程波

IPC: H04L47/11 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于对抗自动编码的网络路径拥塞状态端到端识别方法，包括：通过连续等间隔地端到端地发送探测数据包，以生成包含观测数据和路径状态的数据集；将所述观测数据输入自动编码器(AE)；在重构有监督阶段：由所述自动编码器构建观测数据和可用带宽以及拥塞链路数之间的映射关系；在重构无监督阶段：解码器(Decoder)通过输入所述自动编码器的输出重构观测数据；在所述对抗有监督阶段，所述自动编码器的编码器(Encoder)上叠加有判别器(Discriminator)，构建生成对抗网络(GAN)；反向传播重构损失和生成对抗损失,更新网络参数，本发明利用对抗自动编码器结合有监督和无监督学习，提高了评估的准确性和适应性，通过机器学习技术，减少了对线性模型的依赖，提高了效率和适用性。

公开(公告)号：CN117041104A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311032227.X

申请日：2023-08-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 潘胜利 ,  代卓勉 ,  焦程波

IPC: H04L43/0882 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种基于对抗自动编码的网络拥塞链路诊断方法，属于网络通信技术领域，包括步骤：根据链路的拥塞先验概率生成包含链路状态和路径状态的数据集；将数据集送入自动编码器，在自动编码器的编码器或者解码器上叠加生成对抗网络，将路径状态或者链路状态输入到编码器中，重构链路状态或者路径状态；对生成对抗网络进行训练，使生成对抗网络学习到链路的拥塞先验概率信息，并输出拥塞后验概率最大的链路状态解；反向传播重构损失和生成对抗损失，迭代更新网络参数。本发明应用了对抗自动编码器，通过链路状态和路径状态学习链路到路径的唯一映射关系，无需测量网络拓扑，同时对抗自动编码器依赖数据驱动，适应性强，具有一定的抗攻击能力。