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公开(公告)号：CN110535723B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910798422.0
申请日：2019-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种SDN中采用深度学习的消息异常检测方法，采用滑动窗口的方法将流式消息转化为消息序列与预测消息之间的映射，通过学习历史消息，预测一个指定消息序列所对应的输出概率，该方法可以有效的考虑历史消息对下一跳消息的影响，并能支持实时的异常检测；将预测概率中前k高的消息均视为正常消息，克服了动态策略下预测消息不唯一的问题。对消息id与参数向量中参数进行分别预测，当新到达的消息所有参数均通过检测时，才被判断为正常消息。而当出现检测失败的情形，则将正确的消息序列与预测消息作为新的输入进行增量训练，这解决了现有技术无法适应时变性网络的问题，在动态网络中也能正常运行。本发明方法简单，检测结果准确。
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公开(公告)号：CN112187639B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010898871.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/707 , H04L12/723 , H04L12/741 , H04L12/947 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于流属性的数据包路径编码的生成方法及系统，1.构建数据包路径序列集；2.将网络中间件作为数据包路径序列集中的流属性，获取数据包路径序列集中每个流属性的前缀流属性；3.求取数据包路径序列集的最短公共超序列；4.在数据包的包头空间中添加与最短公共超序列长度相同的编码空间；5.将编码空间中每一位与最短公共超序列中每个流属性对应，形成基于流属性的数据包路径编码；6.根据数据包路径编码生成转发规则表，并将转发规则表中的转发规则缓存至交换机处；7.将数据包路径编码写进数据包中。能够获得一个适用于对网络路径及集中所有路径进行编码的最短公共超序列，缩短了编码的长度。
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公开(公告)号：CN112187639A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010898871.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/707 , H04L12/723 , H04L12/741 , H04L12/947 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于流属性的数据包路径编码的生成方法及系统，1.构建数据包路径序列集；2.将网络中间件作为数据包路径序列集中的流属性，获取数据包路径序列集中每个流属性的前缀流属性；3.求取数据包路径序列集的最短公共超序列；4.在数据包的包头空间中添加与最短公共超序列长度相同的编码空间；5.将编码空间中每一位与最短公共超序列中每个流属性对应，形成基于流属性的数据包路径编码；6.根据数据包路径编码生成转发规则表，并将转发规则表中的转发规则缓存至交换机处；7.将数据包路径编码写进数据包中。能够获得一个适用于对网络路径及集中所有路径进行编码的最短公共超序列，缩短了编码的长度。
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公开(公告)号：CN110535723A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910798422.0
申请日：2019-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种SDN中采用深度学习的消息异常检测方法，采用滑动窗口的方法将流式消息转化为消息序列与预测消息之间的映射，通过学习历史消息，预测一个指定消息序列所对应的输出概率，该方法可以有效的考虑历史消息对下一跳消息的影响，并能支持实时的异常检测；将预测概率中前k高的消息均视为正常消息，克服了动态策略下预测消息不唯一的问题。对消息id与参数向量中参数进行分别预测，当新到达的消息所有参数均通过检测时，才被判断为正常消息。而当出现检测失败的情形，则将正确的消息序列与预测消息作为新的输入进行增量训练，这解决了现有技术无法适应时变性网络的问题，在动态网络中也能正常运行。本发明方法简单，检测结果准确。
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