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公开(公告)号:CN105740037A
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201610055907.7
申请日:2016-01-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F9/45
CPC classification number: G06F8/445
Abstract: 本发明公开了软件定义网络组合编程动作计算方法、系统、装置及芯片,涉及软件定义网络技术领域,该方法包括将所述软件定义网络中的规则动作链表进行抽象,生成一个或多个节点,所述节点组成节点集合V;向所述节点集合V中的所有所述节点添加有向边,生成有向图,为所述有向图生成汉密尔顿路径,其中所述有向图中每条边的权重之和最小。本发明经过一系列的理论建模,能够保证SDN组合编程中合成规则action list的语义等价性,通过在抽象有向图中搜寻一条哈密顿路径来计算出最终合成规则的action list,因此,该action list能保证其action的数目能最小。
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公开(公告)号:CN103516508B
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201310425109.5
申请日:2013-09-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种修正时钟漂移偏差的方法及系统,用于单向和双向时延抖动测量中获得准确的时延抖动,包括,获得时延抖动测量的n组原始数据样本(i,di),其中,i=1,2,…,n,i为测量次数,di为时延;对n组原始数据样本,用最小二乘法进行线性拟合,得到线性方程y=a+bx,将所述n组原始数据样本的测量次数i代入该线性方程y=a+bx,则得到每次测量的时钟漂移偏差的拟合结果yi=a+bi;将所述n组原始数据样本的时延di减去时钟漂移偏差yi,得到修正后的测量结果作为时延抖动值:Di=di?yi,(i=1,2,…,n);根据时延抖动Di作出折线图,反应时延抖动随时间的变化。
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公开(公告)号:CN105227665A
公开(公告)日:2016-01-06
申请号:CN201510655629.4
申请日:2015-10-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/2852
Abstract: 本发明提供了一种用于缓存节点的缓存置换方法,包括:仅将小于预定的最大大小的缓存对象存入节点;根据节点中存储的缓存对象的参数计算缓存对象的价值;根据节点中的所有缓存对象的价值的大小关系,维护所有缓存对象的优先顺序列表;在所存储的所有缓存对象的总大小等于节点的缓存空间的最大存储量的情况下,从列表中取出优先顺序最低的缓存对象进行置换;其中,用于计算缓存对象的价值的缓存对象的大小的参数值为缓存对象的实际大小值的对数值。本发明的技术方案可以有效提高节点的缓存空间的资源利用率和缓存命中率;提高节点的字节命中率;提高缓存系统的全局命中率。
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公开(公告)号:CN105025525A
公开(公告)日:2015-11-04
申请号:CN201510434117.5
申请日:2015-07-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种多信道无线局域网的信道负载均衡系统,包括接入无线局域网的控制器和部署在N个互不干扰信道的多个接入点;所述接入点用于在接收到终端发出的探测帧时,生成探测帧信息报文并将其上传至所述控制器,探测帧信息报文包括无线信号报头信息和终端MAC地址;接入点还用于在收到控制器下发的响应消息时向终端发送所述探测帧的响应,进而与终端建立连接;控制器用于根据多个所述接入点上传的探测帧信息报文,选定发送原始探测帧的终端接入无线局域网的信道和接入点,并向所选定的所述接入点下发响应消息。本发明还提供了相应的信道负载均衡方法。本发明能够以更低的开销低实现WLAN的信道负载均衡。并且,本发明对是终端透明的,易于推广。
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公开(公告)号:CN104104614A
公开(公告)日:2014-10-15
申请号:CN201410264130.6
申请日:2014-06-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/813 , H04L12/861 , H04L12/751 , H04L12/743
Abstract: 本发明公开了一种命名数据网络中软件定义网络控制器系统及其方法,该系统将命名数据网络的控制平面和数据平面分离,该软件定义网络控制器系统包括:存储模块,用于存储数据平面,维护该数据平面的拓扑结构,规则表,推送表和路由表四个数据结构,该控制平面利用该些数据结构控制命名数据网络中数据流的转发;通信模块,利用自定义的通信格式建立该控制平面的软件定义网络控制器与该数据平面的网络设备之间的连接并维护该连接,接收并处理该命名数据网络发来的数据流;功能模块API,用于将该存储模块功能封装,应用层利用该功能模块API操作存储模块,以控制数据流走向。
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公开(公告)号:CN103714134A
公开(公告)日:2014-04-09
申请号:CN201310698101.6
申请日:2013-12-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种网络流量数据索引方法及系统,方法包括:实时捕获网络流量数据;在内存中通过对所述网络流量数据的每个索引字段维护一棵位图-字典树来建立并存储所述网络流量数据的索引结构,进而更新所述索引字段的索引结构;根据用户的查询请求来查询所述网络流量数据的索引结构从而获得网络流量数据的存储位置信息,将该存储位置信息返回给用户,用户根据该存储位置信息获取响应的数据。由此,提供一种能有效地支持实时高速流量记录的索引建立工作的网络流量数据索引方法及系统,即使在较小索引磁盘空间消耗的情况下,也能支持快速的索引查询操作。
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公开(公告)号:CN101282251A
公开(公告)日:2008-10-08
申请号:CN200810106058.9
申请日:2008-05-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种应用层协议识别特征挖掘方法。该方法包括下列步骤:步骤A,对训练数据包集合进行第一次过滤,以及进行编码,提取准协议识别特征数据信息;步骤B,从提取的准协议识别特征数据信息中进行第一次挖掘,得到多级频繁项集;步骤C,对所述多级频繁项集进行第一次过滤,对第一次过滤后剩余的多级频繁项集的频繁度进行修正和第二次挖掘后,对其进行第二次过滤,得到最终协议识别特征;步骤D,若所有最终协议识别特征的字节识别率达到要求,或者数据包识别率总和达到要求时,则不再挖掘第二个及以后数据包的数据;否则循环挖掘第二个及以后数据包,直到总识别率达到要求。其能够对数据包集合进行分析、挖掘,可提取出相应应用层协议的所有识别特征,极大的提高了特征提取效率和总体识别率。
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公开(公告)号:CN1687941A
公开(公告)日:2005-10-26
申请号:CN200510011605.1
申请日:2005-04-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/60
Abstract: 本发明涉及软件技术领域的软件项目风险评估技术中的人员流动风险的定量评估。步骤:S1:选择过程模型,决定模型系数S2:根据采用的过程模型,划分项目为n个阶段系数S3:根据定理3、4、5,由专家评估关键人员流入、流出、更换风险系数;S4:设定阶段数初值j=1;S5:记录阶段j的全部人员数;S6:根据各阶段开始时关键人员情况,决定阶段j的人员流入、流出、更换风险系数;S7:求阶段j的人员流动风险值并记录S8:阶段数j自加,j=j+1;S9:判定是否已经计算到最后阶段(j>n?),判定为Yes进入S10,判定为No,进入S5;S10:将阶段1~n的人员流动风险值相加,得到整个项目的人员流动风险值。
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公开(公告)号:CN1477554A
公开(公告)日:2004-02-25
申请号:CN03133100.9
申请日:2003-07-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及计算机网络技术领域技,是一种自适应网络数据采集方法,采样的速率与被测指标当前变化程度密切相关。根据被测指标的动态性,自动调节采样的速率。在实现反映被测指标的前提下,显著减少由于数据采集过程中所产生的额外流量对网络资源的占用和对被测指标本身有效性的影响,或者在同等的数据采样代价情况下,实现对被测量指标较细致准确的反映。与基于概率的数据采集方法相比,自适应采集所实际生成的样本数具有更好的稳定性。该方法可以应用于主动、被动或基于MIB库采集的网络性能测量与建模应用中。
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公开(公告)号:CN113505040B
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202110811149.8
申请日:2021-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/30 , G06F18/214 , H04L41/0677 , H04L41/14
Abstract: 本发明提供一种用于网络功能过载诊断模型的训练方法,包括以下步骤:步骤100:获得静态变量环境下的不同动态变量环境下的延迟和硬件指标;步骤200:根据所述延迟对所获得的硬件指标进行分类;步骤300:对每种动态变量环境下的所述硬件指标根据其与过载诊断的关联度进行筛选;步骤400:对同一静态变量环境下的不同动态变量环境下筛选出的硬件指标进行合并,形成供训练用的数据集;步骤500:使用所述数据集训练所述过载诊断模型。相对于已有的网络功能过载诊断方法,本方法具有诊断准确率高、数据测量简单和可以进行根因分析的优点。
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