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公开(公告)号：CN114844767B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210452164.2
申请日：2022-04-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/142 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及网络告警领域，具体涉及一种基于对抗生成网络的告警数据生成方法。首先，预处理输入数据，包括去除无用信息、编码、填充等操作。然后用交叉熵损失函数预训练生成器及判别器。在对抗训练阶段，引入强化学习方法及结合Bandit算法的上限置信区间搜索算法，完成对离散数据训练过程的参数更新传递及不完整序列的模拟。在经过多轮训练过后，最终，使用训练完成的生成器生成一批告警数据。本发明针对判别器难以分辨不完整序列是否为真实数据的问题，引入结合Bandit算法的上限置信区间搜索算法，将不完整序列模拟为完整的告警数据，从而可以在生成器生成数据的任意时刻都可以通过判别器得到奖励值。
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公开(公告)号：CN116527516A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310550317.1
申请日：2023-05-16
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种融合多种通信手段网络空间数据模型的建模方法，属于信息网络技术领域；其具体步骤如下：步骤1，具备空间坐标属性的节点标识一个网络组网物理实体；步骤2，通过线路承载节点间的数据通信；步骤3，指定场景中节点和线路的集合作为平面；步骤4，利用不同平面间的节点的可展开特性，实现平面与平面间的关联，建立最终模型。本发明具有比传统的网络管理信息模型结构清晰、抽象度高、便于开展综合管理应用等特点。
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公开(公告)号：CN115914070A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211281558.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国人民解放军63921部队 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L45/00 , H04L45/02 , H04L43/12 , H04L43/0852
Abstract: 本公开实施例公开了一种反向还原式流量路径实时追踪方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取从源端设备到目的端设备之间的预设节点上采集的网络流量信息；所述预设节点上部署有流量探针，由所述流量探针各自采集所述网络流量信息；基于测试流的所述网络流量信息中的TTL值或者所述测试流从所述源端到目的端的平均延时值确定所述网络流量信息在所述源端到目的端之间的流向，并基于所述流向确定多个所述流量探针之间的先后部署位置；基于多个流量探针的所述先后部署位置在拓扑视图上呈现所述测试流的传输路径。该技术方案能够按照探针先后部署位置在拓扑视图上还原流量轨迹呈现流态势图，为资源优化调控提供决策支撑。
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公开(公告)号：CN114818928A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210450930.1
申请日：2022-04-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及网络流量分类领域，具体涉及一种改进GRU模型的网络流量流特征分类方法。本发明以流数据包长度序列为输入，以改进的GRU神经网络模型提取流量数据代表性特征，降低模型复杂度、减少模型训练时间、提高分类模型的准确率。在传统GRU的计算过程中融入了另外的门控机制，允许信息高速无障碍得通过深层神经网络的各层，有效避免了可能出现的梯度问题，提升了模型分类准确率。
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公开(公告)号：CN116527517A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310550334.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L41/14 , H04L43/0805
Abstract: 本发明公开了一种面向用户的网络效能评估方法，属于信息网络服务能力评估的应用技术领域。其对获取的用户点位入网率、用户点位网络带宽占用率、用户点位传输数据合法率和用户点位传输数据丢包率进行归一化处理，取值区间为0至1，根据各指标重要性，为指标评估权重赋值，用户点位网络传输效能评估值＝∑(各指标数据×对应评估权重)；通过计算各用户点位网络传输效能值平均数获得用户系统的网络效能评估值，其为∑(各用户点位网络传输效能评估值)/用户系统应用内用户点位数量。本发明从信息网络服务对象的角度量化评估网络工作效能，能够准确反映信息网络对服务对象的服务能力和服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114866400A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210464267.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/0631 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及网络告警领域，具体涉及一种基于缓存空间优化的告警规则推理方法，本发明是基于Heuristically‑Annotated‑Linkage(HAL)规则匹配算法，并对它进行了一定的改进。HAL与其他规则推理算法相比，主要强调了类而不是规则的定义，由于类是在系统初始化阶段就可以基本被确定的，不会像规则一样随着数据的流入而频繁地更改，因此更加适合像告警数据这样实时性高、动态性强的数据。通过对告警规则推理的过程中产生的部分匹配的中间结果及时回收以及按优先级进行告警实例与类节点的匹配，解决了传统启发式标注链接匹配算法在告警规则匹配中缓存空间占用较大、匹配速度较慢的问题，减小告警规则推理过程中的缓存压力。
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公开(公告)号：CN114844767A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210452164.2
申请日：2022-04-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/142 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及网络告警领域，具体涉及一种基于对抗生成网络的告警数据生成方法。首先，预处理输入数据，包括去除无用信息、编码、填充等操作。然后用交叉熵损失函数预训练生成器及判别器。在对抗训练阶段，引入强化学习方法及结合Bandit算法的上限置信区间搜索算法，完成对离散数据训练过程的参数更新传递及不完整序列的模拟。在经过多轮训练过后，最终，使用训练完成的生成器生成一批告警数据。本发明针对判别器难以分辨不完整序列是否为真实数据的问题，引入结合Bandit算法的上限置信区间搜索算法，将不完整序列模拟为完整的告警数据，从而可以在生成器生成数据的任意时刻都可以通过判别器得到奖励值。
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公开(公告)号：CN114818928B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210450930.1
申请日：2022-04-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及网络流量分类领域，具体涉及一种改进GRU模型的网络流量流特征分类方法。本发明以流数据包长度序列为输入，以改进的GRU神经网络模型提取流量数据代表性特征，降低模型复杂度、减少模型训练时间、提高分类模型的准确率。在传统GRU的计算过程中融入了另外的门控机制，允许信息高速无障碍得通过深层神经网络的各层，有效避免了可能出现的梯度问题，提升了模型分类准确率。
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公开(公告)号：CN114860540B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210464136.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
IPC: G06F11/30 , G06F18/23213
Abstract: 本发明设计了一种云数据中心服务器健康度评估方法。首先，收集构成服务器状态的各项属性和实时数据，对其进行特征工程，得到服务器历史特征数据；其次，设计了一种服务器健康度的评估方式，该方式通过计算待评估样本到正常样本以及故障样本的各类中心的距离，得出待评估样本的健康程度；最终，将计算的健康度与设定的阈值相比较，若健康度高于阈值，则判断服务器在未来一段时间为正常状态，否则判断将会发生故障。与传统的基于单项属性阈值的健康状态评估方法相比，本方法能够综合考虑到各项属性对服务器健康状态的影响。
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公开(公告)号：CN114866400B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210464267.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/0631 , G06N5/04 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及网络告警领域，具体涉及一种基于缓存空间优化的告警规则推理方法，本发明是基于Heuristically‑Annotated‑Linkage(HAL)规则匹配算法，并对它进行了一定的改进。HAL与其他规则推理算法相比，主要强调了类而不是规则的定义，由于类是在系统初始化阶段就可以基本被确定的，不会像规则一样随着数据的流入而频繁地更改，因此更加适合像告警数据这样实时性高、动态性强的数据。通过对告警规则推理的过程中产生的部分匹配的中间结果及时回收以及按优先级进行告警实例与类节点的匹配，解决了传统启发式标注链接匹配算法在告警规则匹配中缓存空间占用较大、匹配速度较慢的问题，减小告警规则推理过程中的缓存压力。
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