公开(公告)号：CN116088761A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310059553.3

申请日：2023-01-18

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 刘渝 ,  夷州 ,  周可 ,  李强 ,  张海军 ,  孙斌

IPC: G06F3/06 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的分布式存储系统自动调参方法及系统，属于分布式存储技术领域；首先通过对第一样本池中的分布式存储系统性能指标进行统计，从而从第一样本池中筛选出对分布式存储系统性能影响较大的多个系统参数，作为分布式存储系统的一组调优参数，以降低优化问题的复杂度，保证了后续基于强化学习的进行调参的可行性；然后，在参数筛选的基础之上，利用强化学习的DDPG模型进行进一步的调优工作，并且在这个过程中，考虑到DDPG模型的前期冷启动耗时问题，采用遗传算法进行前期的样本收集工作，将收集得到的样本输入给DDPG模型进行预训练，从而避免前期冷启动大量耗时的问题，从而能够合理有效地对分布式存储系统参数进行准确调优。

公开(公告)号：CN116668083A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310503241.7

申请日：2023-05-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 刘渝 ,  夷州 ,  周可

IPC: H04L9/40 ,  H04L47/27 ,  H04L47/22

Abstract: 本发明公开了一种网络流量异常检测方法及系统，属于网络流量异常检测技术领域；针对网络流量的上下文依赖以及不同特征空间维度的相关性，设计自适应的滑动窗口机制，当数据中存在大量异常，通过维护部分历史正常样本分布，能够有效降低异常检测的漏报率；同时该机制能够动态更新正常网络流量特征的联合分布，进而能够全面捕获正常网络流量的变化模式，有效降低异常检测的误报率。并且在这个过程中，考虑到Vine Copula函数不要求网络流量特征符合特定的分布类型，从而消解了先验假设，更贴近网络流量特征的实际分布，通过引入VineCopula函数来拟合历史窗口内正常样本的分布，能够精确建立网络流量不同特征间的耦合关系，能够高效精确地进行网络流量异常检测。