一种并行网络拓扑发现方法

    公开(公告)号:CN107404411B

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN201710810497.7

    申请日:2017-09-11

    Abstract: 本发明公开了一种一种并行网络拓扑发现方法,主要涉及网络拓扑发现领域。其中主要包括并行拓扑发现和动态轮转模式两部分;并行拓扑发现主要是由预处理模块和路由探测模块组成。在预处理模块和路由探测模块之间通过循环队列进行共享数据。预处理模块和路由探测模块是并行执行的。本发明通过改变共享全局停止集的方式来减少探测源间通信量,并在拓扑发现过程中加入随机验证算法和并行探测机制来提高拓扑发现完整度和探测效率。在不同的网络拓扑环境下的实验结果表明,改进的拓扑发现方法比Doubletree方法提高了探测效率和完整性,同时减少了探测源间共享全局停止集产生的通信量。因此,改进的拓扑发现方法在网络拓扑发现上有较高的性能。

    一种基于信誉度与基尼杂质的洪泛攻击缓解方法

    公开(公告)号:CN111628982A

    公开(公告)日:2020-09-04

    申请号:CN202010438355.4

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明属于信息中心网络的洪泛攻击缓解技术领域,具体涉及一种基于信誉度与基尼杂质的洪泛攻击缓解方法。本发明提出的缓解手段部署在边缘路由器,通过限制恶意数据,能够将洪泛攻击在源头被缓解,减少攻击对核心网络的影响;在内容名称方面,提出全名称前缀的概念,降低了字典树的空间开销,减少方法的空间复杂度;在恶意前缀识别方面,本发明提出了基尼杂质与全名称前缀组合识别方法,基于统计学理论基尼杂质和路由器的PIT结构,实现了恶意内容名称的识别;在正常用户的数据传输方面。本发明可以适应更加复杂的网络环境,能够在攻击者发出洪泛攻击的情况下定位受攻击的端口,在缓解洪泛攻击的情况下尽最大努力不影响正常的用户。

    一种信息中心网络中基于内容关联性的路径缓存方法

    公开(公告)号:CN111628933A

    公开(公告)日:2020-09-04

    申请号:CN202010438358.8

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明属于信息中心网络的缓存决策技术领域,具体涉及一种信息中心网络中基于内容关联性的路径缓存方法。本发明通过找出与历史流行内容相关性最强的内容,发现目标内容与节点存储内容之间的相关性,同时考虑节点在路径中的位置,进行缓存决策。本发明具有较好的缓存命中率性能,可以综合根据节点在转发路径上的位置偏移和内容与当前节点其他流行内容之间的相关性作出缓存决策,能够及时节点频繁访问的内容的改变。本发明具备较好的适应性和弹性,能够适应网络拓扑的改变。

    一种基于信道状态信息的姿态鲁棒动作识别方法

    公开(公告)号:CN111626174A

    公开(公告)日:2020-09-04

    申请号:CN202010438367.7

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明属于单用户姿态鲁棒技术领域,具体涉及一种基于信道状态信息的姿态鲁棒动作识别方法。智能化的生活是人们未来追求的目标,准确的实现人机交互是当前亟待解决的问题。现有基于信道状态信息的动作识别方法针对同一用户不同时刻的动作识别准确率不高。本发明通过引入提取稳定特征的方法来改善现有方法的不足,提取改变甚微的稳定特征,提高识别准确率。

    一种基于共享计数树的存储空间优化采样方法

    公开(公告)号:CN111581489A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010438372.8

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明属于流量采样技术领域,具体涉及一种基于共享计数树的存储空间优化采样方法。本发明旨在节约采样设备存储空间,具体包括根据采样判断机制决定是否对到来的数据包进行采样;如果决定对到来的数据包进行采样,在哈希流跟踪表中对该数据包所属流节点进行检索;若未检索到采样数据包所属流节点,则为该数据包在流跟踪表中新建流节点;当对某条流终止采样时,将该流在流节点和共享计数树集合中存储的特征值还原并导入到有序流特征记录缓冲区中;待缓冲区已满,将采样流特征记录写入到文件中。

    基于密度聚类的信息中心网络缓存污染攻击检测与防御方法

    公开(公告)号:CN111541722A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010438363.9

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明属于信息中心网络缓存污染攻击的检测与防御技术领域,具体涉及一种基于密度聚类的信息中心网络缓存污染攻击检测与防御方法。本发明针对现有的缓存污染攻击检测与防御方法存在的检测准确率不高的问题,利用了KANN-DBSCAN对用户请求的请求比率和平均请求时间间隔进行聚类,根据聚类的结果判断用户的请求是否符合Zipf分布,实现了对缓存污染攻击更加准确的检测。一旦检测出缓存污染攻击的发生,本发明可以迅速组织对FLA或LDA的有效防御,阻止准确检测出的恶意内容存储到路由节点的CS,使得恶意内容无法占用路由节点的缓存空间,这将大大提高节点中正常用户请求的缓存命中率,降低内容请求的平均跳数。

    一种基于特征优化的元路径挖掘方法

    公开(公告)号:CN111476322A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010438377.0

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明属于社交网络元路径挖掘技术领域,具体涉及一种基于特征优化的元路径挖掘方法。本发明针对社交网络中的元路径挖掘,提出了一种基于特征优化的元路径挖掘方法,该方法包含基于多种单一的元路径特征优化和基于多种不同的元路径特征复合优化。在元路径挖掘中使用特征优化算法,可以获得更好的元路径特征使得元路径挖掘效果更佳。

    一种基于动态预过滤队列的信息中心网络缓存替换方法

    公开(公告)号:CN110061934A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910301025.8

    申请日:2019-04-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态预过滤队列的信息中心网络缓存替换方法,属于信息处理领域;首先设定初始的调整方案是加1,命中率是0;如果本次命中率高于上次命中率,上次调整方案是加1,同时第K个预过滤队列的填充度超过95%且K 0,那么本次调整方案依然是减1,否则K值不变;如果本次命中率低于上次命中率,上次调整方案是加1且K>0,那么本次调整方案是减1,否则K值不变;本发明可以很好的过滤低频率访问信息,并且适应不同的网络情况,采取贪心的策略不断对预过滤队列个数K做出修整,以使其适应当前的网络状态。

    一种基于社交网络组合度-邻域标签匹配攻击的敏感标签保护方法

    公开(公告)号:CN109918947A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910194194.6

    申请日:2019-03-14

    Abstract: 本发明属于社交网络信息发布的安全领域,具体涉及一种基于社交网络组合度-邻域标签匹配攻击的敏感标签保护方法。包括输入图G(A,B)=(GA,GB,Γ);广度优先遍历构建组图标签泛化树,生成携带二级敏感泛化标签的中间量;求取相似性对所有顶点进行聚类;将顶点v1,...,vl的标签邻域同化,主要同化步骤有边连接、标签合并、添加噪声点;根据组图标签匹配结果对敏感标签进行高级别泛化;返回匿名组图本发明使在单社交网络数据中针对组合度-邻域标签产生的敏感标签具有L多样性的组图中,避免了通过组图候选结果集合再匹配对目标顶点敏感标签进行唯一性识别,使得根据任意组合度-邻域标签匹配获得的顶点所携带的敏感标签的多样性不小于L,应用前景广泛。

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