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公开(公告)号：CN115549983A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211113114.8
申请日：2022-09-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于时间同步的IPv6网络传输设备的安全认方法，包括以下步骤：S1:控制器模块选取加密方法和初始化密钥信息；S2:同步模块同步网络传输设备间的时间并维护设备间的传输时延信息；S3：认证模块基于IPv6网络层协议创建认证辅助信息并获取同步模块的发送时间戳信息，传输模块通过加密模块进行单向加密后填入认证协议字段并发送数据包；S4：认证模块调用加密模块完成对时间戳的单向加密获取认证辅助信息并根据认证结果决定数据包的传输是否继续。本发明实现对确定性网络中高成本的高精度时间同步能力的充分利用和数据包传输的额外安全保障，以显著减少基于传统网络的数据包对本网络的负载影响。
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公开(公告)号：CN115037958A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210281030.9
申请日：2022-03-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/239 , H04N21/4363 , H04N21/647 , H04N13/194 , H04N13/366 , H04L65/60 , H04L65/80
Abstract: 本发明公开了一种基于5G网络的MEC协作传输VR视频的方法，涉及VR视频传输技术领域。本发明提出MEC协作域，依据地域特征将多个基站划分成一个协作区域，一个协作域域内的MEC相互协作，共同完成对协作域内用户请求内容的处理。一个协作域内存储着一份VR视频的全视角低码率版本，每个MEC独立运行对高码率tile块的缓存策略。具体来说，依据本管辖区域内用户对tile块所属FOV的请求频率和此FOV与管辖区域内用户的偏好相似度来决定是否缓存该tile块的高码率版本。本发明克服单MEC的计算能力和存储能力的限制，协同多个MEC共同来处理用户请求，充分利用多个MEC的计算和存储资源，提升最大可服务的用户数量、降低用户平均内容请求时延以及降低回程链路流量。
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公开(公告)号：CN113657020A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110788390.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于气动数据处理的深度集群神经网络模型构建方法，涉及空气动力学数据处理领域中的深度集群神经网络模型构建技术领域。a、数据集的准备和预处理：首先通过计算流体动力学方法获得气动数据集，提取气动数据集中的主要设计参数和响应参数；然后将数据进行分类，划分为多个子集；对每个子集打上标签；最后将气动数据集划分为训练集、验证集和测试集；b、深度集群神经网络模型构建；c、深度集群神经网络模型训练；d、深度集群神经网络模型验证。采用此方法训练得到的集群神经网络在处理空气动力学数据时，能够弥补样本采样不均或样本分布不均而导致的样本质量不足的环境下传统神经网络模型的缺陷，从而提高了模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN110620937B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201911000061.7
申请日：2019-10-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , H04N21/2347 , H04N21/8547 , H04N21/24 , H04N21/442 , H04N21/845 , H04N21/8543
Abstract: 本发明属于计算机网络安全技术领域，公开了一种基于HTTP的动态自适应加密视频流量分类识别方法，属于网络安全技术领域。包括加密视频流量数据采集及预处理、计算时间序列相似度、通过提出的最近邻和最近类算法进行相似度判断等内容。本发明的优点在于仅使用加密视频流的BPP一个特征，在不解密流量的前提下，识别出其中的视频。该方法不解密流量，不侵犯用户隐私，且取得了较好的准确率。
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公开(公告)号：CN110740063B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201911022926.X
申请日：2019-10-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/24 , H04B17/391 , H04L12/26
Abstract: 本发明公开了一种基于信号分解和周期特性的网络流量特征指标预测方法，涉及计算机网络技术领域。本发明使用EMD信号分解算法，对网络流量特征指标时间序列进行经验模态分解，得到多个分量和一个残余项；计算各个分量的周期，利用快速傅里叶变换计算每个分量各自的周期；各分量的单独预测，根据每个分量的周期，对分量中的周期点进行重新采样，形成新的采样时间序列，并针对该采样时间序列开展回归预测，最后使用回归方法对残余项进行预测；对各分量的预测输出以及残余项预测输出进行逐项求和，得到最终预测结果。本发明组合应用数字信号处理领域的信号分解技术，以及信号周期分析、分量回归预测等技术，实现对网络流量特征指标时间序列的预测。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN112463890A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011435694.3
申请日：2020-12-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/242 , G06F21/64 , G06F21/88
Abstract: 属于区块链网络技术领域，具体涉及一种基于区块链和机器学习的跨系统数据共享方法，包括语义网数据库建立步骤、标准属性值库建立步骤和智能合约数据共享步骤，利用区块链、机器学习来解决跨系统的数据共享问题，区块链技术能保证数据不可篡改和数据的安全，并利用自动化脚本代码组成的智能合约实现数据处理和相关业务的操作，是一种利用机器学习技术、通过机器学习学习标准数据特征，用于识别具有相同语义的文本，从而实现通过区块链网络去第三方的进行多数据库安全共享的方法。
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公开(公告)号：CN110753054A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911022449.7
申请日：2019-10-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/12 , H04L12/723 , H04L12/751 , H04L12/931
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的匿名通信方法，涉及计算机通信技术领域。本发明基于SDN技术，利用SDN交换机可以修改报文IP地址字段的优势，设计实现了绑定MAC、IP、PORT三元组，然后下发三元组形式流表部署在SDN交换机上，将其作为严格的过滤准则，对所到达的数据包提取数据并根据过滤规则，进行转发或丢弃操作，设计了区别于传统匿名通信技术的更为安全、稳定、易配置的匿名通信方法。
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公开(公告)号：CN109246141A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811256021.4
申请日：2018-10-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的反过度爬虫方法，属于信息安全领域，其特征在于，包括以下步骤：a、搭建反爬虫SDN环境；b、部署敏感数据区；通过编写API使SDN控制器会抓取每一个新加入的服务器公开的robots.txt文件，获取制定的爬虫访问规则，并对相同User_Agent规则进行整合，将整合好的的Disallow的页面目录定义为敏感数据区，并把这些信息部署在SDN控制器上；c、黑名单等级限制。本发明通过在数据中心部署特定的SDN网络，针对数据中心的敏感数据区域和具体服务需求，对爬虫进行态势感知，根据服务需求，对非法爬虫采用针对性的防御手段，从而能够有效保障数据中心敏感数据的安全性。
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