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公开(公告)号：CN117596211B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410072064.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种IP分片多核负载均衡装置及方法，其装置包括特征提取模块、分发表及分发模块，特征提取模块提取IP分片首包的IP五元组及IP分片的IP分片三元组；分发表记录各IP报文的分发结果，采用数组方式进行组织，以IP分片三元组的哈希值作为数组索引；分发模块根据特征提取模块得到的结果将IP分片分发给处理装置；当分发IP分片首包时，根据IP五元组计算得到分发结果，并将分发结果存入分发表；当分发IP分片非首包时，查询分发表得到分发结果。本发明在多队列网卡、RPS、RFS等处理装置共享内存的软硬件场景下，实现了IP五元组级别的IP分片负载均衡，负载均衡效果好；本装置分发效率高；分发后，处理装置处理时程序局部性好，处理效率高。
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公开(公告)号：CN117424912B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311718315.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的物联网节点集群数据存储方法、系统及介质，其方法包括以下步骤：基于邻近资源聚类算法，将参与同一区块链的多个物联网节点聚类为多个集群，以使每个集群的总存储资源量满足存储区块链账本所需的最小存储资源需求量；根据区块链的存储资源要求和节点访问区块数据访问要求建立优化目标函数及优化目标函数的约束条件；在所述优化目标函数及所述约束条件的限制下，基于分级需求贪婪算法确定最小化物联网节点访问区块所需成本时的集群内多物联网节点协作存储区块策略；因此本发明将设备聚合成多个协作存储集群，以解决物联网区块链系统中存储资源不足的问题。
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公开(公告)号：CN117573379A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410060896.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种基于对称放缩合并的微服务部署方法，针对云数据中心微服务部署与请求路由问题求解困难、复杂度高的难点，创造性地提出一种高效的对称放缩合并算法。该算法不同于单独求解微服务部署与请求路由两个问题的方法，而是将两个问题结合起来求解，通过对称合并、实例扩增、实例缩减子算法保证部署的对称性，从而保证了路由的对称性，使得两个问题的联合求解成为可能，最后通过迁移合并子算法进一步提高资源利用率。本发明提出的方法不再单独考虑路由问题，求解高效，同时联合求解微服务部署与请求路由问题，在全局范围内直接求解，以获取最佳方案，降低用户请求时延，最大化请求成功率，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN117082004A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311104790.3
申请日：2023-08-30
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学 , 武汉思为同飞网络技术股份有限公司
IPC: H04L47/2441 , H04L9/40 , G06F21/60 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F16/955
Abstract: 本发明涉及一种基于蒸馏表征模型的轻量级加密流量分析方法及系统，包括：获取加密网络流量原始数据集，对原始数据集中的数据进行统一化处理后按照设定比例划分后生成各个样本数据集；将预训练样本输入基于表征学习的BERT模型进行预训练得到预训练模型，将微调样本输入预训练模型进行细致化任务训练，得到流量分类教师模型；采用多层跳跃融合学习的知识蒸馏方法提取流量分类教师模型的教师信息，将微调样本输入轻量级流量分析模型进行训练；将测试样本输入轻量级流量分析模型，实现端到端的目标网络加密流量分类任务；在保证分类精确度的同时降低了分析资源需求，有助于在时延敏感资源受限的网络场景节点中实现在线低耗的加密流量分类功能。
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公开(公告)号：CN116915720A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311170072.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 武汉烽火凯卓科技有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04L47/2483 , H04L67/12 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/72 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种物联网设备流量识别方法，方法包括：对获取到的物联网设备流量数据进行特征抽取和再生核希尔伯特空间核嵌入，生成初始预训练图像样本、初始微调图像样本和初始目标图像样本；基于初始预训练图像样本对预设自监督VIT表征模型进行训练，得到预训练VIT编码器；基于预训练VIT编码器和线性分类器构建待微调物联网流量分析模型，基于初始微调图像样本对待微调物联网流量分析模型，得到物联网流量分析模型；基于物联网流量分析模型对初始目标图像样本进行识别。本发明在保证分类精确度的同时降低了冗余计算资源需求，有助于在标签数据信息局限的物联网场景中实现多任务作业的物联网流量解析功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116582374B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310865786.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于流量识别的零信任动态访问控制方法，包括：S1，发送第一个SPA认证包与身份认证数据包，根据第一个SPA认证包与身份认证数据包获取当前用户的访问控制策略，并根据访问控制策略打开数据交互通道；S2，持续发送SPA认证包，同时通过数据交互通道与内网进行数据交互；S3，镜像SPA认证包和数据包，对镜像的SPA认证包和数据包分别计算信任评分；S4，根据静态算法计算镜像的SPA认证包和数据包的加权信任评分；S5，根据加权信任评分更新访问控制策略，并根据访问控制策略动态调整用户的访问权限。本发明利用SPA认证包和基于流量识别的数据包完成双通道的动态访问控制检测，提升了零信任动态访问控制中的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN116233262B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310504377.X
申请日：2023-05-07
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04L67/63 , H04L67/1004
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘网络架构的微服务部署与请求路由方法及系统，所述方法包括：基于边缘网络架构确定微服务部署策略和路由请求策略，边缘网络架构包括多个基站和多台边缘服务器，任一基站连接多台边缘服务器，多种微服务部署在任一边缘服务器上，根据微服务部署策略和路由请求策略确定微服务部署与请求路由方法。相较于现有技术服务部署和请求路由被认为是两个独立部分，会使服务质量的提升陷入局部最优，对全局性能优化是不利的，本发明基于边缘网络架构确定微服务部署策略和路由请求策略，并充分利用二者的强耦合关系，使系统在一定约束下能支持不同类型的请求业务，同时应对海量的移动用户请求，从而有效降低系统对用户请求的响应延迟。
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公开(公告)号：CN115271833A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211191739.6
申请日：2022-09-28
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种共享单车需求量预测方法及预测系统，方法包括：获取各共享单车站点的历史需求量数据，得到历史需求量特征矩阵，以及根据历史订单数据，生成表示站点邻接关系的邻接矩阵；将历史需求量特征矩阵和邻接矩阵输入图卷积神经网络，获取包含邻居站点需求量信息的特征矩阵，输入深度自注意力网络，提取共享单车需求量时域信息矩阵；将共享单车需求量时域信息矩阵输入卷积神经网络、残差结构和全连接层，输出下一时间段各个共享单车站点的需求量预测值。本发明中深度自注意力网络原生的多头注意力机制对时域特征和空域特征中的目标兴趣特征做更好的学习，在一定程度上提升需求量预测的准确率，更好地解决短时共享单车需求量预测问题。
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公开(公告)号：CN114240937A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210168866.8
申请日：2022-02-24
Applicant: 武汉烽火凯卓科技有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于CT切片的肾结石检测方法及系统，该方法包括：获取CT扫描设备扫描得到的肾脏CT断层切片，解析所述CT断层切片；通过三维区域生长法获取CT断层切片中所有包含肾结石的区域；根据肾结石的体积约束筛选所述包含肾结石的区域；对所述CT断层切片基于二维区域生长跟踪得到肾脏区域的第一掩膜，并基于深度学习模型得到肾脏区域的第二掩膜；根据肾脏的第一掩膜、第二掩膜从包含肾结石的区域中筛选出肾结石，得到肾结石的CT坐标。通过该方案可以实现肾结石的精准定位，为智能体外碎石机提供可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN113642029B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111188034.4
申请日：2021-10-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种度量数据样本与模型决策边界相关性的方法及系统，属于物联网数据保护领域，方法包括：从物联网中获取待评估模型的输入样本后，首先在模型决策边界处生成初始对抗样本，并进行梯度估计，得到垂直与决策边界的法向量，并求出输入样本到初始对抗样本的差异向量与法向量的相关性，进行决策边界上样本的更新，最后通过计算最终样本与输入样本的距离，得到各个样本到深度学习训练过程中各个模型决策边界的距离矩阵，以此来度量各个数据样本与模型决策边界的相关性。如此，本发明在无需深度学习模型内部信息及对模型训练流程进行修改的条件下，能够实现数据的隐私保护，具有极高的实用性和通用性。
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