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公开(公告)号：CN112486641B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202011296964.7
申请日：2020-11-18
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
Abstract: 本申请公开了一种基于图神经网络的任务调度方法，所述方法确定分布式计算平台内所有作业的图结构，并对图结构的特征进行处理添加出度和入度特征；在经过一个全连接的多层感知网络以及带自注意力机制的图神经网络进行节点的聚合，得到节点的节点特征向量；再将每个作业所有节点的节点特征向量加和得到作业向量；长短时记忆扫描所有作业的作业向量得到全局向量；最后通过强化学习智能体将各节点特征向量、各作业向量以及全局向量作为状态输入，通过一个策略梯度网络做出调度动作，以分配给可运行节点一定数量的空闲执行器，提高了调度效率。
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公开(公告)号：CN113364752A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110583803.4
申请日：2021-05-27
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
Abstract: 本发明公开了一种流量异常检测方法、检测设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待测设备的网络流量；对所述网络流量进行预处理，生成包序列；针对每一个所述包序列，将该包序列输入与所述待测设备对应的检测模型中，并通过所述检测模型对该包序列进行编码和解码，得到该包序列对应的重构序列，其中，所述检测模型为与所述待测设备对应的自编码器；根据所述重构序列，确定所述包序列对应的序列类型；根据各个所述包序列对应的序列类型，确定所述网络流量对应的流量类型。本发明能够有效提高针对物联网的网络流量异常检测的准确率，降低物联网被攻击的概率，提高物联网的安全性。
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公开(公告)号：CN113364752B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110583803.4
申请日：2021-05-27
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
Abstract: 本发明公开了一种流量异常检测方法、检测设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待测设备的网络流量；对所述网络流量进行预处理，生成包序列；针对每一个所述包序列，将该包序列输入与所述待测设备对应的检测模型中，并通过所述检测模型对该包序列进行编码和解码，得到该包序列对应的重构序列，其中，所述检测模型为与所述待测设备对应的自编码器；根据所述重构序列，确定所述包序列对应的序列类型；根据各个所述包序列对应的序列类型，确定所述网络流量对应的流量类型。本发明能够有效提高针对物联网的网络流量异常检测的准确率，降低物联网被攻击的概率，提高物联网的安全性。
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公开(公告)号：CN113452676B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110583804.9
申请日：2021-05-27
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
Abstract: 本发明公开了一种检测器分配方法和物联网检测系统，所述方法包括：接收边缘设备的检测请求；当所述边缘设备为网关设备时，根据所述网关设备对应的网关状态，确定所述网关设备对应的检测文件，其中，所述检测文件包括与所述网关设备对应的中转地址或设备检测器；将所述检测文件发送至所述边缘设备，并控制所述边缘设备基于所述检测文件进行网络流量检测。本发明中云端可根据当前边缘设备的类型以及状态，发送不同的检测文件，在保证边缘设备的检测精度的基础上，提高检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113452756A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110615020.X
申请日：2021-06-02
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种服务链流量迁移方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：获取待迁移实例和目标实例之间的流量负载差异；根据所述待迁移实例对应的各个流量匹配项的流量负载确定所述待迁移实例中的待迁移流量匹配项；根据所述流量负载差异和所述待迁移流量匹配项确定待迁移前缀；根据所述待迁移前缀生成目标流量匹配项，所述目标流量匹配项的前缀为所述待迁移前缀，所述目标流量匹配项对应的匹配实例为所述目标实例。本发明可以将高负载的实例上的部分流量迁移到低负载的实例上，实现负载的均衡。
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公开(公告)号：CN112486641A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011296964.7
申请日：2020-11-18
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
Abstract: 本申请公开了一种基于图神经网络的任务调度方法，所述方法确定分布式计算平台内所有作业的图结构，并对图结构的特征进行处理添加出度和入度特征；在经过一个全连接的多层感知网络以及带自注意力机制的图神经网络进行节点的聚合，得到节点的节点特征向量；再将每个作业所有节点的节点特征向量加和得到作业向量；长短时记忆扫描所有作业的作业向量得到全局向量；最后通过强化学习智能体将各节点特征向量、各作业向量以及全局向量作为状态输入，通过一个策略梯度网络做出调度动作，以分配给可运行节点一定数量的空闲执行器，提高了调度效率。
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公开(公告)号：CN113033806B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110387715.7
申请日：2021-04-12
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
IPC: G06N3/092
Abstract: 本申请公开了一种用于分布式计算集群的深度强化学习模型训练方法、装置以及调度方法，所述方法包括采用深度强化学习框架建立若干第一调度模型和第二调度模型；通过若干第一调度模型确定训练样本集；基于训练样本集训练第二调度模型以得到模型参数；基于模型参数更新各第一调度模型中的第一深度强化学习智能体的模型参数，并继续执行通过若干第一调度模型确定训练样本集的步骤，直至第二调度模型满足预设条件以得到深度强化学习模型。本申请通过解耦深度强化学习训练的前向行动和后向学习过程，通过多个独立且同时与环境交互的第一调度模型生成训练样本集，再基于训练样本对第二调度模型进行训练，这样实现了大规模并行训练，提高了深度强化学习模型的训练速度，实现了分布式计算集群的高效利用。
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公开(公告)号：CN113098973B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110395708.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
IPC: H04L67/568
Abstract: 本申请公开了一种包级别网内数据传输方法、系统、存储介质及终端设备，所述方法包括当请求数据满足预设条件时，为所述请求数据分配缓存信息，并基于所述缓存信息以及所述请求数据生成第一数据包，并将所述第一数据包发送至网络侧，以使得基于所述缓存信息将所述请求数据存储于网络缓存内，并发送所述第一数据包。本申请当需要发送数据时，源端可以根据确定是否需要将请求数据缓存于网络侧缓存，这样可以消除网络中的冗余流量，提升网络传输效率。同时，为CDN和ISP提供了新的传输机制，能够促进CDN和ISP的合作，降低网络成本实现CDN和ISP双方共赢。
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公开(公告)号：CN113452676A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110583804.9
申请日：2021-05-27
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
Abstract: 本发明公开了一种检测器分配方法和物联网检测系统，所述方法包括：接收边缘设备的检测请求；当所述边缘设备为网关设备时，根据所述网关设备对应的网关状态，确定所述网关设备对应的检测文件，其中，所述检测文件包括与所述网关设备对应的中转地址或设备检测器；将所述检测文件发送至所述边缘设备，并控制所述边缘设备基于所述检测文件进行网络流量检测。本发明中云端可根据当前边缘设备的类型以及状态，发送不同的检测文件，在保证边缘设备的检测精度的基础上，提高检测效率。
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