基于强化学习的网络主动防御方法及装置

    公开(公告)号:CN110602062B

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN201910794323.5

    申请日:2019-08-27

    摘要: 本发明实施例提供一种基于强化学习的网络主动防御方法及装置,所述方法包括:感知网络安全态势值,所述网络安全态势值用于衡量网络安全态势的变化趋势;将所述网络安全态势值,输入至预设的自适应跳变周期调整算法模型,确定最佳的路由跳变周期。本发明实施例提供的基于强化学习的网络主动防御方法及装置,运用博弈理论,提出一种新颖的网络安全态势感知模型,可以准确感知网络安全态势的变化趋势,提升了网络的防御性能。

    一种车载自组网络数据包传送方法及装置

    公开(公告)号:CN113207124B

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202110287656.6

    申请日:2021-03-17

    摘要: 本发明提供一种车载自组网络数据包传送方法及装置,包括:根据车载自组网络的当前状态信息,结合马尔科夫决策过程模型,构建当前网格的状态空间和当前网格的动作空间;其中,所述当前网格中包括数据包发送节点;根据所述状态空间和所述动作空间,结合联合估计Q学习算法模型,获取所述当前网格中数据包发送节点的最大动作价值收益值,以根据所述最大动作价值收益值确定目标安全网格;基于最小角度选择策略,在所述目标安全网格中选取中继节点,通过所述中继节点进行数据包传送。本发明通过联合估计Q学习算法模型,得到一种安全有效的车载自组网络数据包传送策略,可以抵御多种形式的丢包攻击,提升网络的安全性。

    时间同步方法、节点、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN113259038B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202110473376.4

    申请日:2021-04-29

    IPC分类号: H04J3/06 H04L7/00

    摘要: 本申请实施例提供一种时间同步方法、节点、装置及存储介质。其中该方法应用于第一节点,包括:确定第一节点和第二节点之间的时延偏差;基于时延偏差,对第一节点的本地时钟进行校正。通过本申请实施例提供的时间同步方法、节点、装置及存储介质,对端到端的延时进行分解,定期通过增加块突发传输来优化PTP和NTP报文中的时间戳,计算传输延时的非对称比,从而实现网络频率偏差和时钟偏差的补偿,能够极大地提高时间同步精度。

    时间同步方法、节点、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN113259038A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202110473376.4

    申请日:2021-04-29

    IPC分类号: H04J3/06 H04L7/00

    摘要: 本申请实施例提供一种时间同步方法、节点、装置及存储介质。其中该方法应用于第一节点,包括:确定第一节点和第二节点之间的时延偏差;基于时延偏差,对第一节点的本地时钟进行校正。通过本申请实施例提供的时间同步方法、节点、装置及存储介质,对端到端的延时进行分解,定期通过增加块突发传输来优化PTP和NTP报文中的时间戳,计算传输延时的非对称比,从而实现网络频率偏差和时钟偏差的补偿,能够极大地提高时间同步精度。

    一种车载自组网络数据包传送方法及装置

    公开(公告)号:CN113207124A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110287656.6

    申请日:2021-03-17

    摘要: 本发明提供一种车载自组网络数据包传送方法及装置,包括:根据车载自组网络的当前状态信息,结合马尔科夫决策过程模型,构建当前网格的状态空间和当前网格的动作空间;其中,所述当前网格中包括数据包发送节点;根据所述状态空间和所述动作空间,结合联合估计Q学习算法模型,获取所述当前网格中数据包发送节点的最大动作价值收益值,以根据所述最大动作价值收益值确定目标安全网格;基于最小角度选择策略,在所述目标安全网格中选取中继节点,通过所述中继节点进行数据包传送。本发明通过联合估计Q学习算法模型,得到一种安全有效的车载自组网络数据包传送策略,可以抵御多种形式的丢包攻击,提升网络的安全性。

    基于强化学习的网络主动防御方法及装置

    公开(公告)号:CN110602062A

    公开(公告)日:2019-12-20

    申请号:CN201910794323.5

    申请日:2019-08-27

    摘要: 本发明实施例提供一种基于强化学习的网络主动防御方法及装置,所述方法包括:感知网络安全态势值,所述网络安全态势值用于衡量网络安全态势的变化趋势;将所述网络安全态势值,输入至预设的自适应跳变周期调整算法模型,确定最佳的路由跳变周期。本发明实施例提供的基于强化学习的网络主动防御方法及装置,运用博弈理论,提出一种新颖的网络安全态势感知模型,可以准确感知网络安全态势的变化趋势,提升了网络的防御性能。

    基于深度信念网络的全自主智能路由方法及装置

    公开(公告)号:CN110581802A

    公开(公告)日:2019-12-17

    申请号:CN201910794324.X

    申请日:2019-08-27

    摘要: 本发明实施例提供一种基于深度信念网络的全自主智能路由方法及装置,所述方法包括:获取内容请求节点发送的感兴趣内容,以及可达节点列表,可达节点列表中包含若干个可与内容请求节点直接通信的内容路由节点;根据感兴趣内容,从可达节点列表中确定兴趣转发节点,兴趣转发节点为与内容请求节点属于同一类别的内容路由节点;将兴趣转发节点的列表发送到内容请求节点。本发明实施例提供的基于深度信念网络的全自主智能路由方法及装置,将系统中的内容路由节点划分成不同的类别,当内容请求节点发起内容请求时,仅向同一类的内容路由节点请求感兴趣内容,能够大幅降低网络中的数据发现时延,并显著提升缓存命中率,提高了系统效率。