一种网络被动性能测量系统及其方法

    公开(公告)号:CN103997429A

    公开(公告)日:2014-08-20

    申请号:CN201410184291.4

    申请日:2014-05-04

    IPC分类号: H04L12/26 H04L29/06

    摘要: 本发明公开了一种网络被动性能测量方法,该测量方法应用于网络通信的端节点、中介节点或网络通信的通信路径中,对网络中不同协议和/或业务的被动性能进行测量,该测量方法包括:基本指标测量步骤和指标汇总步骤,基本指标测量步骤用于根据不同协议和/或业务的特征、层次、输出方式和测量内容,组合测量不同协议和/或业务的被动性能的基本指标,指标汇总步骤用于对被动性能的基本指标进行汇总统计得到不同协议和/或业务的汇总指标。本发明还公开了一种网络被动性能测量系统。

    一种单向和双向时延抖动测量中修正时钟漂移的方法及系统

    公开(公告)号:CN103516508A

    公开(公告)日:2014-01-15

    申请号:CN201310425109.5

    申请日:2013-09-17

    IPC分类号: H04L7/04 H04L12/26

    摘要: 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。

    无线流量判别方法
    43.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101917732A

    公开(公告)日:2010-12-15

    申请号:CN201010232753.7

    申请日:2010-07-16

    摘要: 本发明提供一种无线流量判别方法,包括:捕获网络中的数据包,将所捕获的数据包匹配到相应的数据流上;为所述数据流计算J-IAT归一化熵值,所述J-IAT归一化熵值用h(J)表示,所述其中J为所述数据流上相邻的两对非重发的数据包时间间隔Δ之差的绝对值,P={P1,P2...PN}是J-IAT参数向量J={J1,J2...JN}的概率向量,N是J-IAT参数向量基数;将计算得到的数据流的J-IAT归一化熵值与第一阈值加以比较,当所述数据流的J-IAT归一化熵值小于该第一阈值时,所述数据流为有线流量,否则为无线流量。本发明中的判定规则明确,复杂度低,易于实现,且具有良好的检测效果。

    基于共享内存实现的数据包捕获方法

    公开(公告)号:CN100477643C

    公开(公告)日:2009-04-08

    申请号:CN200610113329.4

    申请日:2006-09-22

    IPC分类号: H04L12/56 H04L12/26

    摘要: 本发明公开了一种基于共享内存实现的数据包捕获方法,包括:网卡加载并初始化驱动程序;创建字符设备;设置监测端口网卡为混杂模式;接收数据包,判断接收端口,若为监测端口,执行下一步,否则将数据包交给操作系统;判断数据包可否写入数据信息域中,若可以,则输送到缓存单元中,执行下一步;否则,丢弃数据包;初始化管理信息域中的管理单元;运行流量监测分析程序;打开字符设备,获取指针;提取数据包;若全局引用计数值不为0且标识字段中有标识为未被处理的位,执行下一步,若全局引用计数值为0,忽略数据包,挂起流量监测分析程序;执行流量监测分析程序,改变全局引用计数值,同时访问标识字段的标识位设置为已处理,重新提取数据包。

    基于共享内存实现的数据包捕获方法

    公开(公告)号:CN1925465A

    公开(公告)日:2007-03-07

    申请号:CN200610113329.4

    申请日:2006-09-22

    IPC分类号: H04L12/56 H04L12/26

    摘要: 本发明公开了一种基于共享内存实现的数据包捕获方法,包括:网卡加载并初始化驱动程序;创建字符设备;设置监测端口网卡为混杂模式;接收数据包,判断接收端口,若为监测端口,执行下一步,否则将数据包交给操作系统;判断数据包可否写入数据信息域中,若可以,则输送到缓存单元中,执行下一步;否则,丢弃数据包;初始化管理信息域中的管理单元;运行流量监测分析程序;打开字符设备,获取指针;提取数据包;若全局引用计数值不为0且标识字段中有标识为未被处理的位,执行下一步,若全局引用计数值为0,忽略数据包,挂起流量监测分析程序;执行流量监测分析程序,改变全局引用计数值,同时访问标识字段的标识位设置为已处理,重新提取数据包。

    一种基于模板的抽象应用层业务行为回放方法

    公开(公告)号:CN1889584A

    公开(公告)日:2007-01-03

    申请号:CN200610099394.6

    申请日:2006-07-19

    IPC分类号: H04L29/08

    摘要: 本发明公开了一种基于模板的抽象应用层业务行为回放方法,包括如下步骤:1)确定不同的回放方法和使用各种回放方法进行回放时所需要的关键字,从而构建一个规则库;2)根据用户使用该框架时基于规则库指定的规则,建立一个规则链表;3)根据建立的规则链表进行业务回放。本发明提高了应用程序的灵活性和可重用性。

    一种支持IPV4和IPV6双协议栈网络通信模块的实现方法

    公开(公告)号:CN1870654A

    公开(公告)日:2006-11-29

    申请号:CN200610089344.X

    申请日:2006-06-21

    IPC分类号: H04L29/06 H04L12/66

    摘要: 本发明公开了一种支持IPv4和IPv6双协议栈网络通信模块的实现方法,该方法包括:A.设计和实现支持IPv4和IPv6协议网络通信程序设计所需的抽象接口父类;B.在所实现抽象接口父类的基础上,分别设计和实现支持IPv4和IPv6协议通信功能的接口类。利用本发明,满足了在开发支持IPv4和IPv6双协议栈网络应用程序或系统过程中,对统一底层通信功能接口的迫切需求,很好的屏蔽了底层利用IPv4协议与IPv6协议通信的差异,使上层开发人员能直接使用该套统一的接口进行开发,而无需关心和处理IPv4协议与IPv6协议通信的差别。

    网络流量数据分布式测量调度方法、系统和介质

    公开(公告)号:CN115225528B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202210656146.6

    申请日:2022-06-10

    IPC分类号: H04L43/08 H04L43/50

    摘要: 本发明提出一种基于张量填充的网络流量数据分布式测量调度方法和系统,包括:将历史流量数据划分为T‑1周期和T周期,计算分布式网络中所有OD对关于T‑1周期和T周期的JS散度;把三维张量形式的网络数据使用CP分解得到三个因子矩阵,矩阵的每一行为一个因子,得到三个因子矩阵分别对应的三个因子集V1、V2、V3,根据OD对的JS散度进而得到V1和V2中每个因子的JS散度,综合V1和V2中每个因子的JS散度和方差,得到每个因子的重要度,选择重要度最高的因子和V3中因子构建线性方程,以采样一个样本,以所有采样样本构成的采集方案,对新数据进行采集,用历史采样数据和新采样数据共同确定的因子矩阵恢复出全量数据,作为分布式网络的流量测量结果。

    一种网络数据包处理任务的定时执行方法及系统

    公开(公告)号:CN117076063A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202310603490.3

    申请日:2023-05-25

    IPC分类号: G06F9/48 H04L69/28

    摘要: 本发明实施例提供了一种网络数据包处理任务的定时执行方法,该方法包括:响应于预设的高频事件,获取高频事件的时间戳,其中,高频事件与网络数据包处理任务定时执行的时间粒度相匹配;基于高频事件的时间戳、网络数据包处理任务定时执行的预设起始时间以及执行周期对应的预设单位时间间隔,计算高频事件的时间戳所处的执行周期,并在高频事件的时间戳所处的执行周期为当前执行周期的下一执行周期时,执行网络数据包处理任务。本发明提高了网络数据包处理任务的执行时间精度,并且该方法不涉及对Linux操作系统的内核代码的修改,因此也具有很强的通用性,可以应用在不同的操作系统中执行周期性任务。

    一种基于深度强化学习的MPTCP动态编码调度方法和系统

    公开(公告)号:CN113595684B

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202110783870.0

    申请日:2021-07-12

    IPC分类号: H04L1/00 H04L69/04 G06V10/82

    摘要: 本发明提供一种网络动态编码调度系统,所述网络包括多条子流,所述系统包括编码器、调度器和深度多路径编码调度装置,所述深度多路径编码调度装置包括DDPG深度神经网络和Transformer深度神经网络,其中,所述Transformer深度神经网络用于对所述子流的网络状态空间进行转换,输入到所述DDPG深度神经网络,得到用于数据包的编码率和分配比率,编码器用于根据输入的编码率进行编码,调度器用于根据输入的分配比率将编码后的数据包分配给各子流。基于本发明的实施例,可以实现编码器和调度器能力的完美融合,从而更加适应动态复杂的多路径网络环境。