一种适用于拟态架构的确定性时延保障方法和装置

    公开(公告)号:CN117376203A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311135371.6

    申请日:2023-09-04

    IPC分类号: H04L43/0852 H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种适用于拟态架构的确定性时延保障方法和装置,输入代理接收到数据时,在数据中添加时间信息,然后发送至各执行体;各执行体在收到数据帧后对数据进行处理,处理产生的结果数据送至裁决器,执行体结果数据携带对应输入数据帧的时间信息;裁决器根据当前时间以及执行体结果数据中时间信息计算该数据在拟态架构中的处理时间,并据此选取裁决方案;裁决器将裁决的最终数据结果发送至输出代理,输出代理将数据结果的时间信息去掉,将结果输出;调度器根据裁决器上报的裁决异常信息进行执行体的调度。本发明能够有效解决拟态架构应用于时延敏感系统面临的时延保障问题。

    多模态网络跨域组网系统及其跨域互联的高速汇聚方法

    公开(公告)号:CN117729069A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311763750.X

    申请日:2023-12-20

    摘要: 本发明提供一种多模态网络跨域组网系统及其跨域互联的高速汇聚方法。该组网系统包括:第一多模态网络域、骨干网络域和第二多模态网络域;第一多模态网络域中包括第一协处理机,骨干网络域中包括节点机,第二多模态网络域中包括第二协处理机;第一协处理机,用于识别待传输报文的网络模态,根据待传输报文的网络模态为待传输报文进行封装,并将封装后的报文转发至节点机;所述节点机,用于识别待传输报文的网络模态,根据待传输报文的网络模态将待传输报文映射至对应的硬管道以转发至第二协处理机;第二协处理机,用于接收来自节点机的待传输报文,对所述待传输报文进行解封装以还原出原网络模态的待传输报文。

    一种智能无人系统集群安全防护方法

    公开(公告)号:CN117395150A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311131571.4

    申请日:2023-09-04

    摘要: 本发明属于智能无人系统集群技术领域,公开一种智能无人系统集群安全防护方法,包括:获取集群任务需求;基于任务需求,使用异构网络基础资源,基于异构冗余机制进行任务规划,构建集群网络拓扑;实时感知集群状态,周期性或依事件触发对集群任务进行基于异构冗余机制的动态规划以及集群网络拓扑重新构建;重复执行,直到集群任务完成。本发明将动态异构冗余作为整个集群构造的底座或主线,基于异构网络基础资源,进行集群系统的任务规划,构建异构冗余网络拓扑,同时周期性或应事件触发进行集群系统的任务动态规划,动态变换集群网络拓扑,在保证集群鲁棒性的同时,使得集群对外呈现测不准效应,从构造上提高集群的安全增益。

    基于主动交互的无人蜂群关键控制参数逆向分析方法

    公开(公告)号:CN117930646A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311786478.7

    申请日:2023-12-22

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开一种基于主动交互的无人蜂群关键控制参数逆向分析方法,包括:假定无人蜂群的运动模型已知,但参数未知;分析蜂群内部控制策略哪些控制参数是可以被观测计算的;基于稳态系统运行轨迹,构建动态优化问题,计算可被观测的参数;引入干扰节点对蜂群进行干扰,以破坏蜂群稳定状态,促使蜂群做出更具启发性的行为;分析不可计算参数部分中现在是否存在可观测计算的参数,是则进行计算;若仍存在不可计算的参数则继续对蜂群进行干扰;重复执行,直到模型中参数均计算完成。本发明引入部分可观测性的概念,当蜂群处于不完全可观测的稳定状态时,通过引入干扰节点,使得蜂群行为呈现更多的可观测性,继而能够计算出蜂群关键参数。

    基于分层和DDPG的多智能体集群运动方法

    公开(公告)号:CN117471974A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311562445.4

    申请日:2023-11-20

    IPC分类号: G05B19/042

    摘要: 本发明公开一种基于分层和DDPG的多智能体集群运动方法,包括:采用五元组建立多智能体集群运动任务模型;设计多智能体分层控制方案;定义动作空间、状态空间和奖励函数;基于多智能体分层控制方案、动作空间、状态空间、奖励函数和DDPG设计多智能体集群运动算法进行训练;使用训练完成的网络模型实现多智能体集群运动。本发明针对通信距离较短的环境,提出了领导者‑跟随者的分层控制方案,基于DDPG算法设计了针对不同层级的跟随者的深度强化学习算法,通过对多智能体的分布式控制实现了跟随者向领导者聚集并跟随其运动,解决了在通信距离较短时通信拓扑易断开的问题。

    基于虚假拓扑生成的网络防护方法及系统和系统架构

    公开(公告)号:CN112769771A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202011550227.5

    申请日:2020-12-24

    IPC分类号: H04L29/06

    摘要: 本发明属于网络安全技术领域,特别涉及一种基于虚假拓扑生成的网络防护方法及系统和系统架构,该方法包含:依据网络相关信息为网络中不同真实主机节点分别构建不同的虚假网络拓扑,其中,网络相关信息至少包含蜜罐信息、子网数及真实主机节点信息;根据目的主机节点在虚假网络拓扑中位置来调整目的主机节点应答报文时延及链路带宽;结合传输至蜜罐的相关数据包并利用SDN控制器对SDN交换机的流规则流量统计来识别恶意流量来源主机,将识别到的主机进行隔离。本发明针对现有静态网络中易被网络侦查得到真实网络配置等问题,利用拟态防御的思想通过构建虚假网络拓扑来欺骗内部攻击者,以保护网络中良性主机,提升网络运行稳定性和可靠性。

    基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118276492A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410423057.6

    申请日:2024-04-09

    IPC分类号: G05B19/042

    摘要: 本发明属于无人机集群和深度强化学习技术领域,特别涉及一种基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制方法及系统,该方法包括初步构建无人机集群通信网络拓扑;获得2‑连通无人机集群通信网络拓扑;定义基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制算法的动作空间、状态空间和奖励函数;设计基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制算法并训练网络模型;使用训练完成的网络模型得到优化的2‑连通无人机集群通信网络拓扑。本发明提出的基于SAC的无人机集群通信网络拓扑控制算法首先为每个无人机确定2个目标无人机,然后每个无人机通过移动位置与2个目标无人机保持连通,同时与通信范围内的其他无人机保持安全距离,最终得到了具有连通性和容错性的网络拓扑。