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公开(公告)号:CN118158162B
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410565078.1
申请日:2024-05-09
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L47/20 , H04L47/215
Abstract: 本发明涉及网络流量管制技术领域,特别是涉及一种基于P4可编程硬件交换机的公平性流量管制方法,包括:当数据包到达时,提取所述数据包的标识符,并基于所述标识符检查所述数据包所在流的存储空间内的活跃流;计算所述活跃流的数量以及所述数据包所在流的带宽上限,生成令牌数,并根据所述令牌数确定所述数据包的转发结果;再次检查所述数据包所在流的存储空间内的活跃流并更新后,基于所述转发结果对所述数据包进行处理,完成流量管制。本发明能够达到完全在可编程数据平面实现流量管制,形成了更加灵活、高效和准确的流量管理。
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公开(公告)号:CN117808051B
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410094487.8
申请日:2024-01-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可编程数据平面的时序任务预测方法,具体涉及网络数据流时序任务预测领域,包括以下步骤:使用网络数据流量集收集历史数据流的特征和卷积神经网络模型训练算法训练初始模型;使用神经网络架构搜索算法和量化算法自动搜索满足部署条件的卷积神经网络模型;在P4可编程数据平面上实时计算网络流特征并进行卷积神经网络推理。本发明利用神经网络架构搜索算法和量化算法自动搜索可部署的卷积神经网络模型,解决了P4可编程数据平面有限的存储资源和计算资源大小限制导致的部署失败问题;并利用P4可编程数据平面中提供的定点数基本运算实现了卷积神经网络推理计算而无需控制器的参与。
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公开(公告)号:CN116132018B
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202211640459.9
申请日:2022-12-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种在P4可编程交换机上实现SHA256算法的方法,包括如下步骤:S1、将P4可编程交换机安排为包括预处理模块、中间数据处理模块以及数据平面处理模块,预处理模块和中间数据处理模块联接至P4可编程交换机的控制平面上,该数据平面处理模块联接至P4可编程交换机流水线上;S2、通过预处理模块在交换机控制平面上接收待处理的消息,对待处理数据进行扩展处理,在P4可编程交换机上实现SHA256算法的方法将需要加密的内容放入交换机的控制平面进行解析,生成流表项,交由控制平面进行下一步操作,这样就能够在可编程网络的数据平面中实现一种保证数据签名算法安全所必须的安全散列算法,提高了网络数据签名的安全性。
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公开(公告)号:CN118158162A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410565078.1
申请日:2024-05-09
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L47/20 , H04L47/215
Abstract: 本发明涉及网络流量管制技术领域,特别是涉及一种基于P4可编程硬件交换机的公平性流量管制方法,包括:当数据包到达时,提取所述数据包的标识符,并基于所述标识符检查所述数据包所在流的存储空间内的活跃流;计算所述活跃流的数量以及所述数据包所在流的带宽上限,生成令牌数,并根据所述令牌数确定所述数据包的转发结果;再次检查所述数据包所在流的存储空间内的活跃流并更新后,基于所述转发结果对所述数据包进行处理,完成流量管制。本发明能够达到完全在可编程数据平面实现流量管制,形成了更加灵活、高效和准确的流量管理。
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公开(公告)号:CN111988235B
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202010814342.2
申请日:2020-08-13
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L69/16 , H04L47/125 , H04L67/02
Abstract: 发明公开了一种基于多HTTP/3连接的并行传输方法,具体步骤为:步骤1、该机制在客户端工作,并分为延迟探测模块、并行决策模块和数据复制模块三部分;步骤2、延迟探测模块负责在每个RTT结束的时候获取各HTTP/3连接的延迟信息,并将更新后的信息通知并行决策模块;步骤3、并行决策模块将符合要求的请求拆分为多个HTTPByteRange请求,并由数据复制模块在多条HTTP/3连接上并行执行;步骤4、数据复制模块把从多条HTTP/3连接收到的响应按照原字节顺序拼合,并将其交付上层应用程序。本发明涉及HTTP/3连接技术领域。通过引入基于多HTTP/3连接的并行传输方法,可提升上层应用在使用HTTP/3协议传输短数据流时的性能。
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公开(公告)号:CN111988389A
公开(公告)日:2020-11-24
申请号:CN202010814352.6
申请日:2020-08-13
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 发明公开了一种基于HTTP/3协议的服务器端请求调度机制,具体步骤为:从浏览器加载目标Web页面的过程,提取相关资源的调用过程信息;基于调用过程信息,按照相关资源的使用顺序生成传输顺序;或者基于相关资源的调用栈构建加载依赖树,并据此生成传输顺序;将所得的资源传输顺序输入HTTP/3服务器,令其据此调整请求的返回顺序。本发明有效克服了HTTP/3服务器因HTTP/3协议缺少请求优先级机制而无法合理调整请求返回顺序的问题,可有效降低浏览器加载Web页面的耗时。
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公开(公告)号:CN107944270B
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201711263967.9
申请日:2017-12-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种可验证的安卓恶意软件检测系统及方法,该系统包括安卓应用源数据初始化过滤模块、可疑代码报警器模块和恶意代码验证模块,安卓应用源数据初始化过滤模块首先对安卓应用源数据初始化过滤和特征生成;可疑代码报警器模块发现可疑的恶意代码通过警报器标记;恶意代码验证模块用验证器验证安卓恶意软件及其恶意代码。本发明实现自动地检测由病毒检测服务平台的门户网站提交的数据流是否含有恶意代码,以及由系统提供的API接口提交的文件里是否含有恶意代码,并实现识别技术给予验证,该发明可发现安卓恶意应用开发者提交的安卓恶意代码,并通过有效的验证技术提高恶意代码检测的准确率。
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公开(公告)号:CN110309382A
公开(公告)日:2019-10-08
申请号:CN201910520989.1
申请日:2019-06-17
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征的移动应用同源性边聚类方法,步骤如下:构建以移动应用软件关系图,移动应用软件作为关系图的顶点,由移动应用软件的不同特征比较算法得出软件之间的n种多维特征相似性分数作为关系图的边,形成“边”集合;设置相似分数阈值和有效分数个数阈值,过滤出“有效边”集合;计算“有效边”两两之间的距离;设置邻域半径,找出所有“有效边”的邻域;设置邻域密度阈值,找出所有“核心边”,形成“核心边对象”集合;从“核心边对象”集合中任一“核心边”开始遍历,将其所有密度可达的“有效边”聚成簇,最后得到软件同源家族分类情况。本发明有效克服以往基于单一距离的聚类,更公平地将软件进行同源家族分类。
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公开(公告)号:CN118870395A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202411288630.3
申请日:2024-09-14
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04W28/08 , H04W28/16 , H04W4/44 , H04W4/46 , G06F8/61 , G06F9/50 , G06N3/006 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于自注意力机制的车联网任务卸载和资源分配方法及系统,方法包括以下步骤:基于车联网高速道路环境VEC架构,构建车联网任务卸载模型;基于车联网任务卸载模型,获得任务卸载和资源分配的联合优化问题;将联合优化问题转化为马尔科夫决策过程;采用基于自注意力机制的A‑MADDPG算法求解马尔科夫决策过程,获得联合优化方案;基于联合优化方案,完成车联网任务卸载和资源分配。本发明所设计的任务卸载联合优化方案,通过智能协作,车辆不仅选取合适的卸载对象还选取合适的通信信道进行卸载传输,而且各个边缘服务器闲置资源按照任务需求进行动态分配,从而确保整个环境中的所有车辆都能处于高效的运行水平。
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公开(公告)号:CN110210224B
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN201910424145.7
申请日:2019-05-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种基于描述熵的大数据移动软件相似性智能检测方法,包括以下步骤:获取移动软件路径,按照路径读取移动软件的文件;对移动软件的文件进行初步逆向工程反编译,获取每个移动软件的函数特征;通过函数特征中的描述熵,统计每个移动软件描述熵的分布;将每个移动软件描述熵进一步整合,通过整合后,移动软件之间的描述熵分布情况进行比较,进行相似性分数计算,得到移动软件之间的相似性分数;输出所有移动软件的相似性分数,得到移动软件相似性结果;本发明通过反编译获取移动软件源代码,获取函数压缩编码再获取描述熵,利用描述熵作为表示一个对象的信息量,用于移动软件的相似性检测,大大提高软件相似性智能计算速度。
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