面向异常感知的服务迁移方法和装置

    公开(公告)号:CN118631823A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410700696.2

    申请日:2024-05-31

    摘要: 本申请提供一种面向异常感知的服务迁移方法和装置,涉及通信服务技术领域。该方法包括:通过获取不同时间步下目标服务的相关数据,相关数据包括目标服务所在物理网络中的多个网络节点各自的性能数据、不同网络节点之间的物理链路的性能数据、目标服务所属的目标服务组合的运行数据和日志数据;将不同时间步下目标服务的相关数据,输入至预设的Informer模型中,得到目标服务的检测结果;在检测结果为异常服务的情况下,基于多个网络节点各自的环境状态生成目标服务对应的服务迁移策略,并基于服务迁移策略对目标服务执行迁移操作,解决了现有技术中在目标服务异常失效后才进行迁移导致服务迁移的时效性较差的问题,从而有效地提高了服务迁移的时效性。

    命名数据网中基于区块链的可信访问与跨域认证方法

    公开(公告)号:CN113935016B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202111295613.9

    申请日:2021-11-03

    IPC分类号: G06F21/44 G06F16/27

    摘要: 本发明公开了一种命名数据网中基于区块链的可信访问与跨域认证方法,通过基于ECDSA签名算法对设备进行认证,并将认证参数记录上链保管,通过ePBFT算法对认证结果进行共识,实现物联网设备在命名数据网络的跨域认证与高效访问。本发明实现了物联网设备和资源的灵活接入以及物联网设备可信认证,将认证的公共参数放在区块链上共识,实现可追溯、跨信任域、可验证,减少存储和计算资源消耗。此外,本发明引入信誉值以降低恶意节点的概率,同时简化了协商一致提交阶段,减少了广播阶段的流量,提高认证阶段共识效率,对物联网终端更友好。

    一种基于缓存空间优化的告警规则推理方法

    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

    摘要: 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。

    智慧城市网络设备性能异常突变点检测方法及装置

    公开(公告)号:CN114978956B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202210386525.8

    申请日:2022-04-11

    IPC分类号: H04L43/0817 H04L43/50

    摘要: 本发明提供一种智慧城市网络设备性能异常突变点检测方法及装置,该方法包括:基于极值理论根据智慧城市网络设备的性能指标的历史时间序列数据获取第一阈值和第二阈值;其中,所述第一阈值大于所述第二阈值;根据所述历史时间序列数据中大于所述第一阈值或小于所述第二阈值的元素,确定Prophet模型的突变点;基于所述Prophet模型根据所述突变点对所述历史时间序列数据进行拟合,获取所述历史时间序列的拟合曲线;根据所述拟合曲线,判断所述智慧城市网络设备的性能指标的当前数据是否异常。本发明使得Prophet的趋势项可以更好地拟合,提高性能指标异常检测的准确率。

    网络流量分类方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114338437B

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202210039374.9

    申请日:2022-01-13

    摘要: 量分类网络模型识别的准确率。本发明提供一种网络流量分类方法、装置、电子设备及存储介质,将捕获的pcap文件切分为流序列,流序列由多个流量数据包组成;从流序列中提取各个流量数据包的字节特征,得到以流为单位的字节序列;对所述字节序列中的各个字节进行位置编码,并将编码后的所述字节序列输入至流量分类网络模型中,得到所述流量分类网络模型输出的流量分类结果;其中,所述流量分类网络模型是基于以流为单位的样本和样本对(56)对比文件葛宁玲《.基于相关性分析的多维数据融合方法》《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2021,(第05期),全文.王靖华,何迪《.基于数据包字节长度的线性自回归(Autoregression)和支持向量分类机(SVM)的网络流量预测建模与分析》《.微型电脑应用》.2005,(第11期),1-3,23.Yonghua Huo;Chunxiao Song;Sheng Gao;Haodong Yang;Yu Yan;Yang Yang《.NetworkTraffic Prediction Method Based on TimeSeries Characteristics》《.10thInternational Conference on ComputerEngineering and Networks》.2020,全文.

    多智能体协同学习的异构融合网络资源调度方法和装置

    公开(公告)号:CN116647564A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310564610.3

    申请日:2023-05-18

    摘要: 本发明提供一种多智能体协同学习的异构融合网络资源调度方法和装置,该方法包括:根据多个智能体各自对应的状态观测信息和任务执行动作信息,确定各智能体对应的任务执行动作价值信息;针对各任务执行动作价值信息,根据所述任务执行动作价值信息,确定所述任务执行动作价值信息对应的智能体执行的多个任务中各任务对应的贡献信息;根据所有贡献信息中目标贡献信息对应的目标任务,生成任务执行指令,所述任务执行指令用于指示所述智能体执行所述目标任务;将多个任务执行指令发送至对应的智能体。该方法可利用各智能体执行的多个任务中各任务对应的贡献信息,对该各智能体对应的任务进行有效且合理的调度和分配,以提高多智能体的任务完成率。

    一种面向服务的融合网络性能异常检测方法

    公开(公告)号:CN114760190B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202210375177.4

    申请日:2022-04-11

    IPC分类号: H04L41/0631 H04L43/08

    摘要: 本发明提供一种面向服务的融合网络性能异常检测方法,所述方法包括:基于第一数据中的性能指标的概率分布,确定第二数据中的性能指标的异常程度值;第一数据为服务异常发生时间前的融合网络性能数据,第二数据为服务异常发生时间后的融合网络性能数据;基于第二数据中的性能指标的异常程度值,确定异常指标根因。本发明提供的一种面向服务的融合网络性能异常检测方法,通过在服务发生异常前后的时间窗口内采集融合网络性能数据的各项性能指标,基于不同类型性能指标在正常区间中的概率分布,确定所有性能指标的异常程度值,从而输出异常指标根因,实现有效地定位异常指标根因。