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公开(公告)号：CN113657429A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110736231.9
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京邮电大学 , 中国雄安集团数字城市科技有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种面向数字孪生城市物联网的数据融合方法及装置，方法包括：获取物联网终端的异常类别的完整命题识别框架和物联网终端的系统属性数据支持度；根据完整命题识别框架中各个命题的支持区间，将系统属性数据支持度转化为DS证据理论中的证据；基于有序加权平均OWA算子融合证据。所述装置用于执行上述方法。本发明根据物联网应用终端构建完整命题识别框架及系统属性数据支持度，基于完整命题识别框架中各命题的支持区间，将系统属性数据支持度转化为证据后应用OWA算子完成数据的融合，有效解决证据之间存在较大冲突问题的同时，保证了冲突证据持有一定权重，能够显著提高对物联网终端异常预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113657429B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110736231.9
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京邮电大学 , 中国雄安集团数字城市科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向数字孪生城市物联网的数据融合方法及装置，方法包括：获取物联网终端的异常类别的完整命题识别框架和物联网终端的系统属性数据支持度；根据完整命题识别框架中各个命题的支持区间，将系统属性数据支持度转化为DS证据理论中的证据；基于有序加权平均OWA算子融合证据。所述装置用于执行上述方法。本发明根据物联网应用终端构建完整命题识别框架及系统属性数据支持度，基于完整命题识别框架中各命题的支持区间，将系统属性数据支持度转化为证据后应用OWA算子完成数据的融合，有效解决证据之间存在较大冲突问题的同时，保证了冲突证据持有一定权重，能够显著提高对物联网终端异常预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113657428A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110734331.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京邮电大学 , 中国雄安集团数字城市科技有限公司 , 国网河南省电力公司信息通信公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种网络流量数据的抽取方法及装置，方法包括：根据原始网络流量数据集中样本的样本密度信息，确定样本所属类别的类密度信息；根据所述类密度信息，确定样本信息量和类信息量；根据所述样本信息量和所述类信息量，确定抽取的代表样本集。所述装置用于执行上述方法。本发明通过根据原始网络流量数据集中的样本的信息携带量来计算类的信息携带量，依照样本信息量和类信息量来抽取用于合成的代表样本，解决了只依靠多数类和少数类的数量比难以表明两者之间信息不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN113657428B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110734331.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京邮电大学 , 中国雄安集团数字城市科技有限公司 , 国网河南省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/2321 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供一种网络流量数据的抽取方法及装置，方法包括：根据原始网络流量数据集中样本的样本密度信息，确定样本所属类别的类密度信息；根据所述类密度信息，确定样本信息量和类信息量；根据所述样本信息量和所述类信息量，确定抽取的代表样本集。所述装置用于执行上述方法。本发明通过根据原始网络流量数据集中的样本的信息携带量来计算类的信息携带量，依照样本信息量和类信息量来抽取用于合成的代表样本，解决了只依靠多数类和少数类的数量比难以表明两者之间信息不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN119544744A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411637342.4
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/568 , H04L67/5682 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供一种物联网边缘服务器服务缓存方法及装置，所述方法包括：获取物联网中各用户设备对应的各边缘服务器的缓存信息，获取各边缘服务器之间的链路状态，以所述各边缘服务器的缓存信息为各节点，以各链路状态为各边构建拓扑关系图；获取各用户设备的当前时间步的第一任务信息以及当前时间步之前的至少部分时间步的第二任务信息，基于所述第一任务信息和第二任务信息生成任务序列，将所述拓扑关系图和所述任务序列输入至训练好的服务缓存预测模型中预测得到各用户设备的下一时间步的第三任务信息；基于各所述用户设备对应的第三任务信息以及各边缘服务器的缓存信息确定服务缓存策略。该方法提高了服务缓存效率以及系统性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119341809A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411457346.4
申请日：2024-10-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/045
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于数据处理单元的网络安全检测方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取网络审计日志数据；对所述网络审计日志数据进行预处理，得到预处理后的网络审计日志数据；基于所述预处理后的网络审计日志数据生成审计图；将所述审计图输入网络安全评估模型，得到网络安全类别行为。本技术方案，通过分析系统日志数据及其相互关系的审计图结构，能够直观地揭示和识别复杂的攻击模式和异常行为，以提高网络安全检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119248747A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411294942.5
申请日：2024-09-14
Inventor： 郝佳恺 , 金明 , 李宇婷 , 朴天高 , 高鹏 , 白昊洋 , 杨静 , 袁政利 , 胡鑫 , 郭少勇 , 温明时 , 李俊芹 , 王萍萍 , 海天翔 , 庞迪 , 董旭 , 董峥 , 王涵 , 张展鹏 , 郝汉卿 , 赵紫君 , 李宏鉴 , 刘晓宸 , 谭静 , 林超 , 吴凡 , 张伍伟
Abstract: 本发明公开了一种数据迁移方法、装置、非易失性存储介质和计算机设备。其中，该方法包括：接收待处理数据的处理请求；基于处理请求，确定待处理数据的更新后的状态信息和初始存储层级的更新后的存储状态信息；获取存储池中除初始存储层级外的存储层级对应的存储状态信息；根据待处理数据的更新后的状态信息、初始存储层级的更新后的存储状态信息和存储池中除初始存储层级外的存储层级对应的存储状态信息，确定待处理数据的目标存储层级；将待处理数据从初始存储层级移动至目标存储层级。本发明解决了传统分布式存储调度算法的性能与资源利用率不能满足分离式数据中心存储系统的要求的技术问题。
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公开(公告)号：CN119182719A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411294967.5
申请日：2024-09-14
Inventor： 郝佳恺 , 李宇婷 , 金明 , 董旭 , 白昊洋 , 董峥 , 王涵 , 杨静 , 庞迪 , 陈锦前 , 任殷林 , 郭少勇 , 李宏鉴 , 薛昆 , 王小瞳 , 丁一鸣 , 刘晓宸 , 卻鑫运 , 郝汉卿 , 张展鹏 , 李晨 , 恽珺
Abstract: 本发明公开了一种网络拥塞控制方法、存储介质及电子设备。涉及网络通信技术领域，该方法包括：在发送端将目标数据包经由交换机发送至接收端的过程中，基于交换机集成的带内遥测功能测量元数据，其中，元数据用于指示链路的状态信息，链路用于指示数据包从发送端经过交换机到达接收端的传输路径；基于元数据检测链路的拥塞状态；在拥塞状态为存在拥塞的情况下，将链路的拥塞信息发送至发送端，用于发送端基于拥塞信息，调整数据包发送速率。本发明解决了相关技术中存在的拥塞识别存在精准度低、网络链路带宽浪费多的技术问题。
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公开(公告)号：CN118921236A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411384737.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 国网北京市电力公司 , 北京邮电大学 , 北京博瑞翔伦科技发展有限公司
Inventor： 李宇婷 , 郝佳恺 , 董峥 , 朴天高 , 张伍伟 , 申铜博 , 孙俨 , 郭少勇 , 白昊洋 , 高鹏 , 姚晓明 , 王磊 , 闫磊 , 杨静 , 金明 , 高鑫 , 王雷 , 董旭 , 庞迪 , 王涵 , 张展鹏 , 卻鑫运 , 薛飞宇
Abstract: 本发明公开了一种数据处理方法、装置、非易失性存储介质和计算机设备。其中，该方法包括：接收目标数据，并获取传输目标数据的网络流量数据；根据网络流量数据，确定目标处理方式，以及在预先设定的多个安全算法中选择目标安全算法，其中，目标处理方式为加密或解密；根据目标处理方式，按照目标安全算法对应的流水线，对目标数据进行处理，得到目标处理结果。本发明解决了相关技术中DPU仅实现单独的安全算法加密，无法适应设备对不同类型安全算法的需求的技术问题。
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公开(公告)号：CN118802362A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411085886.4
申请日：2024-08-08
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应响应大规模模型的网络流量分析方法，其通过网络嗅探器来实时监测网络流量值，并利用基于深度学习的人工智能技术对网络流量数据进行时序分析，基于历史时间段的网络流量时序特征模式，推理出理想状态下当前时间段的网络流量时序特征，进而基于推理出的网络流量时序特征与实际网络流量时序特征之间的对比分析，从而智能判断是否存在网络异常。这样，可以提高网络流量异常检测的准确性和效率，有效应对大规模网络流量的实时分析，增强网络安全防御能力。
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