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公开(公告)号：CN118301062A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410473768.4
申请日：2024-04-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于虚拟网卡TUN的手机多路径传输加速方法，包括部署一台Linux代理服务器作为代理端，通过命令行完成代理端虚拟网卡TUN的配置和启动；编写客户端程序，调用安卓提供的应用程序编程接口完成客户端虚拟网卡TUN的配置和启动，并对目标数据包进行筛选、路由和截获；在代理端配置客户端已定义的隧道报文特征对应的路由和网络地址转换；编写客户端程序与代理端程序，对客户端与代理端通信传输的隧道协议进行定义；通过安卓的连接管理器获取指定网络，建立多条socket，完成手机多路径传输加速通信。本发明能够提高手机应用在弱网等复杂的网络条件下的网络传输速度和稳定性，提高使用者的使用体验。
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公开(公告)号：CN118175031A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410348221.1
申请日：2024-03-26
Applicant: 东北大学
IPC: H04L41/0803 , H04L41/0894 , H04L41/12 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的网络配置意图解析方法，属于网络配置意图解析领域。该方法首先从用户输入中获取包含网络配置意图的自然语言与网络拓扑，并使用RoBERTa‑DIET模型进行意图分类和实体识别，然后进行槽位填充并返回给用户以获取用户反馈；用户肯定正确的意图获取结果传递给IR生成引擎，结合网络配置综合器的中间表示知识图谱生成符合意图的中间表示，最终生成全网范围内网络设备配置。本发明极大地增强了网络配置意图获取模型的泛化能力，对意图获取的结果很少出现漏报和误报的现象；同时一步即可完成意图分类和实体识别工作。此外，更新支持的网络策略时，只需更新知识图谱，无需终止系统的运行，实现实时更新。
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公开(公告)号：CN118869426A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410844342.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 东北大学
IPC: H04L41/04 , H04L41/0803 , H04L41/142 , G06F40/16 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种网络配置领域生成式大语言模型的实现方法、电子设备及存储介质，属于网络管理领域。本发明首先采取网络配置领域的相关文档对开源大语言模型进行增量预训练，将网络配置的相关知识注入大语言模型，得到增量预训练模型；然后采用高质量的“自然语言，网络拓扑，全网范围内的网络配置”对齐数据，对增量预训练模型进行进一步有监督微调，交给大语言模型如何实现全网配置生成任务，得到有监督微调模型；最后采用有监督微调模型生成的配置作为负样本，训练集中的正确配置作为正样本，对有监督微调模型进行直接偏好优化，提高模型生成的准确率，得到最终的配置领域生成式大语言模型，该模型不仅能理解网络配置的复杂性，还能生成符合实际需求的配置方案。
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公开(公告)号：CN118250161A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410356761.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 东北大学
IPC: H04L41/08 , H04L41/14 , H04L41/0853 , H04L41/084 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06F16/33 , G06F40/30
Abstract: 本发明提出了一种基于预训练模型的网络配置自动化管理方法，属于网络配置管理技术领域。该方法首先收集网络配置相关的原始文本数据，通过对原始文本数据进行数据预处理及数据增强得到用于模型预训练的网络配置数据集；然后通过迁移学习的方式，使用预训练数据集对编程语言预训练模型进行持续预训练，得到网络配置预训练模型；之后通过结合大语言模型与网络配置分析工具获得网络配置生成、配置翻译、配置分析等网络配置管理任务数据；最后使用任务数据，通过多任务学习框架完成模型下游任务训练，得到网络配置管理模型。本发明所述的网络配置管理模型具有强大的网络配置知识与语言理解能力，可以实现多种基于文本转换的网络配置管理任务。
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