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公开(公告)号：CN111352692B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201811571520.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提出一种采用web语言实现容器镜像的方法和系统，所述方法包括：步骤1)基于Dockerfile文件和docker build命令构建web容器镜像；步骤2)对web容器镜像进行解析，并对web容器镜像中web代码进行解释执行；本发明采用web语言构建跨平台、统一的web容器镜像；方便了容器镜像的部署和管理；充分利用web语言跨平台、轻量级的优势，解决现有容器服务环境中的容器镜像平台异构问题，方便容器镜像部署和管理。
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公开(公告)号：CN112769520B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201911069953.2
申请日：2019-11-05
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明涉及信息通讯中的网络层、传输层数据包的处理以及网络数据传输与留存技术领域，具体涉及一种基于IP分片的完整数据包留存与导出方法，该方法包括：对接收到的IP分片数据包通过网络层信息进行分类和重组，获得重组后的IP分片数据包；对重组后的IP分片数据包进行重填第一分片的首部信息后，并与剩余分片组合形成链状巨帧格式的数据包；根据基于留存的六元组信息的留存标准，从链状巨帧格式的数据包中筛选符合留存标准的数据包并留存，获得留存的IP分片数据包；将留存的IP分片数据包转化为单独的完整数据包，并将其进行存储。
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公开(公告)号：CN115348002A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110516339.7
申请日：2021-05-12
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
Abstract: 本发明涉及公钥密码体制领域，尤其涉及一种基于多字长乘法指令的Montgomery模乘快速计算方法。所述方法包括：确定Montgomery模乘的输入参数；将Montgomery模乘的多精度乘法运算和约减运算分别拆分为三类分块；采用分块集成的方式，使用多字长乘法指令交替计算Montgomery模乘的多精度乘法运算和约减运算，得到Montgomery模乘结果。本发明充分利用多字长大数乘法的优势以及可用寄存器的数量，可适应不同操作数长度的多字长指令，适用于不同模数长度的Montgomery模乘，具有很强的适应性；相对于其他复杂的分块方法以达到优化目的而言，本发明分块方法简洁但优化效果明显。
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公开(公告)号：CN114077620A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010824757.8
申请日：2020-08-17
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
IPC: G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种面向结构化流式数据的缓存方法及系统，所述方法包括：根据待接收的结构化流式数据的类型与长度，采用不同的预分配方式设定缓存空间；其中，当数据为定长数据时预分配定长的缓存空间；当数据为不定长数据时预分配变长的缓存空间或复合缓存空间；接收结构化流式数据，当数据为定长数据时，将结构化流式数据存储到预分配的定长缓存空间；当数据为不定长数据时，根据接收的结构化流式数据的实际长度对预先分配的缓存空间进行动态扩容直到该结构化流式数据存储完毕。本发明从根本上解决了定长缓存空间可能面临的溢出问题，同时变长缓存机制的应用也极大地节约了存储空间，兼顾了内存资源优化与缓存性能的需求。
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公开(公告)号：CN112688881A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011440073.4
申请日：2020-12-11
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
IPC: H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种基于大小域规则划分的网络数据包分类方法，所述方法包括：步骤1)根据待处理规则集的规则数量，判断是否对规则集执行基于大小域的规则划分；如果需要划分，转入步骤2)，否则，转入步骤3)；步骤2)对于需要执行划分的规则集，根据地址域每个字节的取值特征，将规则集分为四个规则子集；步骤3)采用基于维度分解的方法对划分后的四个规则子集或规则集进行预处理，并采用基于边界值的规则遍历以及标识符加速预处理过程；步骤4)将预处理后的四个规则子集或规则集作为规则分类器；步骤5)将待分类的数据包按照基于维度分解的方法对五元组进行拆分，作为规则分类器输入，获取分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110098977A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910293325.6
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
IPC: H04L12/26 , H04L12/801 , H04L12/833 , H04L12/875 , H04L29/06 , G06F16/22
Abstract: 一种实时协议识别背景下的网络数据包按序存储方法及系统，所述方法包括：为接收的网络数据包增加一个顺序标签；判断数据包是否达到协议识别条件，对未达到协议识别条件的数据包地址信息按照流进行分类，然后存入索引列表；对达到协议识别条件的数据包进行协议识别，并将所属流的数据包标上协议号；对索引列表中该数据包所属数据流中的所有数据包上标记相应的协议标签，并将该流上数据包的地址信息转存在环形队列中；将环形队列中的一段按照标签顺序排列的数据包按序输出并存储。本发明的方法在保证协议识别效率的同时，确保数据包按照时间的顺序进行存储，并将每个数据包打上协议号，便于回溯系统能够对某一特定时段的数据进行快速定位分析。
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公开(公告)号：CN110098944A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201810084538.3
申请日：2018-01-29
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于FP-Growth和RNN的协议流量预测方法，包括如下步骤：步骤1)对若干个网络数据包进行预处理，分别统计协议的个数以及各个协议在m个时间段内的流量，根据流量变化情况生成若干个数据集合；基于这些数据集合通过FP-Tree找出与需要预测的M个协议最相关的N个协议；针对需要预测的M个协议构建M个RNN模型，基于最相关的N个协议的采样数据构建训练集、测试集和验证集，训练M个RNN模型；步骤2)对实时接收的网络数据包进行预处理，构建步骤1)RNN模型的样本，将样本输入步骤1)训练的M个RNN模型，由此预测第m+1时刻的M个协议的流量。本发明的方法通过协议流量变化时间上的关联性，基于RNN模型预测协议流量变化，提高了流量预测的准确率。
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公开(公告)号：CN110034966A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201810027661.1
申请日：2018-01-11
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的数据流分类方法，包括：步骤1)捕获并根据输入规则过滤网络上的数据流，获取符合条件的数据包；步骤2)根据数据包的五元组信息建立数据流，结合其反向的数据流建立应用流，提取指定的应用流特征信息，记录在应用流流表中；步骤3)检测应用流是否完成交互过程；如果已完成，则将应用流特征信息封装成特征向量，调用机器学习分类器进行分类得到标签La，进入步骤4)，否则，将所述应用流的分类结果标识为“未知应用”；步骤4)查找当前应用流所属的关联信息表，结合表内历史应用流的机器学习分类信息决定当前应用流的最终分类结果。本发明的方法能够有效提升当前数据流的分类准确性。
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公开(公告)号：CN110012029A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910324684.3
申请日：2019-04-22
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络流量数据分类技术领域，具体涉及一种区分加密和非加密压缩流量的方法，该方法包括：采集并获取网络中的网络流量数据包；解析该数据包得到网络流量数据包的有效载荷，截取固定长度的有效载荷作为待识别分类的样本序列；基于熵的特征提取算法提取所述待识别分类的样本序列的特征向量；将所述特征向量输入至预先训练好的机器学习模型进行识别分类，获取该网络流量数据包的类型，该网络流量数据包的类型包括：加密流量、非加密流量和非加密压缩流量。
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公开(公告)号：CN115348002B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110516339.7
申请日：2021-05-12
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
Abstract: 本发明涉及公钥密码体制领域，尤其涉及一种基于多字长乘法指令的Montgomery模乘快速计算方法。所述方法包括：确定Montgomery模乘的输入参数；将Montgomery模乘的多精度乘法运算和约减运算分别拆分为三类分块；采用分块集成的方式，使用多字长乘法指令交替计算Montgomery模乘的多精度乘法运算和约减运算，得到Montgomery模乘结果。本发明充分利用多字长大数乘法的优势以及可用寄存器的数量，可适应不同操作数长度的多字长指令，适用于不同模数长度的Montgomery模乘，具有很强的适应性；相对于其他复杂的分块方法以达到优化目的而言，本发明分块方法简洁但优化效果明显。
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