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公开(公告)号：CN109067737A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810848636.X
申请日：2018-07-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 天津市滨海新区信息技术创新中心
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1441
Abstract: 本发明涉及网络空间安全防护技术领域。本发明公开一种输出非同步保序条件下的拟态判决装置，包括写入控制器、存储器和判决器；所述写入控制器用于接收异构功能等价体的处理结果数据，根据处理结果数据得到存储器对应的存储地址，并将处理结果数据存储到对应的存储地址中；所述存储器用于暂存异构功能等价体的处理结果数据；所述判决器用于读取存储器里的处理结果数据，并进行判决输出。本发明还公开一种输出非同步保序条件下的拟态判决方法。本发明使得乱序到达的数据也能够方便地完成比对和判决。
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公开(公告)号：CN108920339A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810807006.8
申请日：2018-07-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 天津市滨海新区信息技术创新中心
IPC: G06F11/32
Abstract: 本发明属于芯片系统异常上报处理技术领域，特别是涉及一种系统异常上报方法及装置,接收功能模块发送的异常指示信号；根据所述功能模块的异常指示信号，在所述功能模块中选取待上报异常模块；获取待上报异常模块的异常信息，所述异常信息至少包括待上报异常模块的信息和异常类型；将待上报异常模块的异常信息上报至中央处理器。这种方式可以从发生异常的模块中选择需要上传的模块，提高了异常上传的效率，降低了中央处理器的占用率，综合提升了用户体验度。
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公开(公告)号：CN118916051A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410858897.5
申请日：2024-06-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F8/65 , G06F11/263
Abstract: 本发明涉及芯片测试技术领域，特别涉及一种高速serdes集成ecpu的芯片测试ATE固件加载方法及系统，针对ecpu加载固件时发出的固件读取指令，基于固件读取指令生成写有固件编码信息的的ATE测试向量，所述ecpu集成在待测试芯片高速serdes中，所述固定读取指令包括地址信息、时钟信息及片选信号时序信息；利用ATE测试向量模拟外部内存对ecpu响应，并按时序约束将固件相关数据写入ecpu，所述时序约束包括依据片选信号时序信息设置的等待时钟周期数和固件加载时间段。本发明利用ATE替代外置memory完成ecpu固件加载，提高芯片调试效率，降低芯片测试成本。
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公开(公告)号：CN117574823A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311482261.7
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F30/34
Abstract: 本发明公开一种哈希算法硬件可重构架构，该架构由输入部分、组合逻辑、输出部分三部分组成；所述输入部分包括多个输入单元，输出部分包括多个输出单元，输入单元和输出单元的数量相同，组合逻辑位于输入部分和输出部分之间；所述组合逻辑包括多路复用器Mux、逻辑单元、第一移位单元、加法单元、P0、第二移位单元、第三移位单元、异或单元，组合逻辑各组成单元间通过互连线相连；所有单元可处理的数据宽度均为64bit；通过修改Mux和其他组合逻辑单元的处理参数，该架构形成不同的数据通路和处理过程，从而重构为特定的哈希算法功能电路。本发明可以高效的完成哈希算法的重构和计算。
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公开(公告)号：CN117119073A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310928828.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L69/08 , H04L67/561 , H04L41/40
Abstract: 本发明公开一种面向协议转换的软件定义报文处理方法及装置，通过构建元数据归一化处理流程，利用ram缓存解析键值、匹配键值组装指令、会话信息表项，赋予报文处理软件定义属性，在硬件层面实现面向协议转换的软件定义报文处理。本发明支持多种异构协议的转换报文处理，相对于桥接芯片，同为硬件电路设计，在性能相当的情况下，具有较高的灵活性；且在能支持多种异构协议转换报文处理的情况下，具有较小的延迟等性能；本发明具有软件可定义属性，软件可定义属性体现在解析键值、匹配键值组装指令、会话信息表项等可以软件定义，与基于FPGA的报文处理相比，具有灵活配置的情况下，可以在线实时配置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112162866B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202010897173.3
申请日：2020-08-31
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开基于相对时间的异构执行体程序同步方法及装置，该方法包括：异构执行体向调度器发送同步申请消息；调度器接收同步申请消息，返回同步响应消息；若异构执行体在等待时间内未收到调度器发送的同步响应消息，则再次以相同的同步申请次数SNs发送同步申请消息给调度器，以定时器事件最小到时时间为IO复用检测函数的等待时间；异构执行体若在等待时间内收到调度器发送的同步响应消息，则先判断SNr与SNs是否相等，若SNr＝SNs，则根据RTr进行计算，将定时器事件的超时事件加入Qready中，同时判断RDr与ENr是否相等，若相等则将读事件加入Qready中，程序处理Qready；若SNr≠SNs，则将同步响应消息丢弃。本发明可有效解决定时器事件、read事件执行顺序不一致导致的状态机失步的问题。
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公开(公告)号：CN115473862A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210496095.5
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L49/90 , H04L49/111 , H04L49/201 , H04L47/62 , H04L47/6275
Abstract: 本发明公开一种避免交换芯片组播包队头阻塞的方法及系统，该方法包括：在交换芯片输入端口内部依据接收到的数据包的路由目的端口建立N+2个VOQ并共享Tag节点缓存，其中，包括N个单播队列和2个组播队列(组播队列1、组播队列2)；将新接收的组播包加入组播队列1，在组播队列1头部组播包的一个或多个目的端口发生堵塞之前，组播队列2始终为空，当组播队列1头部组播包的一个或多个目的端口发生堵塞时，将该发生堵塞的组播包从组播队列1中移出并放入组播队列2；调度处理逻辑按照调度算法从N+2个VOQ中选择满足调度条件且优先级最高的队列进行调度。本发明有效解决了组播包的队头阻塞问题，同时不影响队列节点缓存的共享使用。
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公开(公告)号：CN111158636B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201911220379.6
申请日：2019-12-03
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 天津市滨海新区信息技术创新中心
Abstract: 本发明提供了一种可重构计算结构及乘累加计算处理阵列的路由寻址方法、装置。该结构中，可重构计算模块包括至少一个乘累加计算处理阵列，每个乘累加计算处理阵列包括ram单元和算式生成器，每个ram单元由四个ram块拼接而成，每个ram单元均由相应的计算算粒与其对应，用来完成典型的乘累加运算，每个算式生成器有四个接口，可通过接口与周边的ram单元连接。本发明提出的可重构计算结构，通过构建包含ram单元和算式生成器的乘累加计算处理阵列，每个阵列内部和阵列之间可通过算式生成器将各个ram单元互联，进而将将若干个乘累加计算处理阵列形成网状结构，相比传统的总线型或crossbar型互联结构而言，本互联结构逻辑电路设计简单。
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公开(公告)号：CN114257519A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111290449.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络空间安全防护技术领域，特别涉及一种多功能等价执行体系统的异构度评估方法及装置，该方法包括将拟态系统建模为五元组形式，对功能等价执行体进行组件划分；计算任意两个功能等价执行体之间各个组件的异构度；根据不同类别的网络环境对不同组件类异构度进行权重分配；根据所处的网络环境和各个组件的异构度计算任意两个功能等价执行体之间的异构度；根据功能等价执行体之间的异构度计算出服务集的异构度。本发明利用加权调和平均数避免了局部最大值对整体安全性错误判断问题，再者，对所处的网络环境进行分类，来动态赋予不同组件类异构度不同的权重，提高了系统的动态性。
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公开(公告)号：CN113537284A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110627364.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，特别涉及一种基于拟态机制的深度学习实现方法及系统，针对已训练的不同类型深度学习网络模型，将每个类型的深度学习网络模型作为执行体，构建异构执行体池；利用预设选择策略从异构执行体池中选取多个深度学习网络模型对目标数据进行检测分类，并依据检测分类结果确定用于最终检测分类输出的正确分类结果及用于重训练的异常分类结果；针对异常分类结果的深度学习网络模型进行下线，通过重训练来更新网络模型参数后再输送至异构执行体池进行上线。本发明将拟态防御应用于人工智能深度学习算法，利用不同算法间的异构性克服算法自身存在的脆弱性，进而提升算法整体的安全性，有效提升深度学习抗干扰攻击能力。
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