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公开(公告)号:CN111966513B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202010895515.8
申请日:2020-08-31
IPC分类号: G06F9/54
摘要: 本发明公开了一种无先验知识Coflow的多级队列调度方法、装置及其调度设备,该方法为:在执行产生Coflow的作业时,选择已经包含执行该作业所需的数据的主机节点和/或网络负载最小的主机节点作为计算节点;在按照多级队列的优先级顺序对Coflow中的流量进行调度时,若主机节点的发送端口产生闲置空间,优先采用闲置空间进行流量调度。本发明基于节点的状态信息为Coflow的流量进行合理放置,并优化主机节点的发送端口在多级队列调度过程中产生的闲置空间,降低整体的Coflow完成时间,提高数据中心的性能。
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公开(公告)号:CN118094443A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410487675.7
申请日:2024-04-23
申请人: 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 王虹岚 , 李静 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 胡游君 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 刘军 , 邱玉祥 , 魏训虎 , 樊泽宇 , 刘皓 , 施健
IPC分类号: G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06F123/02
摘要: 本发明公开了一种基于差分多分辨率分解的时间序列异常检测方法,包括:利用快速傅里叶变换对输入的时间序列进行周期性分析,得到时间序列的周期成分及每个周期成分对应的权重;构建多分辨率分解网络,以分解的方式将不同周期成分分离,将每一层分离出的周期成分的重构表示聚合得到最终的重构表示;其中,在多分辨率分解网络中,基于差分法按周期大小将时间序列分解为差分序列和残差序列两部分,差分序列包含着对应周期的周期性;再通过双路对比学习架构分别对残差序列和差分序列进行时序依赖建模,利用细粒度对比学习方法得到相应的时间表示,组合得到每个周期成分的重构表示。本发明能够有效处理时间序列异常检测中的异常过度泛化问题。
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公开(公告)号:CN116886314A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202311014272.2
申请日:2023-08-11
申请人: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
发明人: 唐跃中 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 方晓蓉 , 何旭东 , 潘晨灵 , 张皛 , 邵佳炜 , 刘文意 , 胡游君 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 刘军 , 邱玉祥 , 魏训虎 , 樊泽宇 , 刘皓 , 施健 , 钱李烽 , 位雪银 , 李静
摘要: 本发明公开了一种基于指纹深度提取技术的物联网设备识别方法及系统,包括流量数据处理、深度信息提取、指纹生成、参数训练和设备分类。首先将pcap文件划分为会话并提取会话信息矩阵,通过基于自学习的图注意力神经网络和基于Inception的时间卷积神经网络分别学习会话信息矩阵不同非隐私信息序列间的依赖关系和会话数据包之间的时间依赖关系,再通过全卷积Transformer进一步提取特征,生成设备指纹,接着基于多分类交叉熵损失函数,利用Adam优化算法更新神经网络参数,最后利用分类器实现设备分类。本发明结合会话信息矩阵多种属性信息,实现了高质量的指纹生成技术,提升了物联网设备识别方法的可扩展性,避免了物联网设备识别方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号:CN110941542B
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN201911076540.7
申请日:2019-11-06
IPC分类号: G06F11/34
摘要: 本发明公开了一种基于弹性网络的集成高维数据异常检测系统,包括对应于高维数据中每一维度的单层系统和与每一维度的单层系统连接的总成集成模块;单层系统包括:数据模块;异常打分模块,第一输入端与数据模块连接;选择模块,输入端与异常打分模块的第一输出端连接;弹性网络模块,输入端与选择模块连接,输出端与异常打分模块的第二输入端连接;单层集成模块,与异常打分模块的第二输出端连接;总成集成模块与每一维度的单层集成模块连接。此方法解决了高维数据异常检测的个体预测误差大,检测精度低和稳定性差的问题,实现了高维数据个体预测模型的小误差、高精度,保证了异常检测的稳定性。
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公开(公告)号:CN111966513A
公开(公告)日:2020-11-20
申请号:CN202010895515.8
申请日:2020-08-31
IPC分类号: G06F9/54
摘要: 本发明公开了一种无先验知识Coflow的多级队列调度方法、装置及其调度设备,该方法为:在执行产生Coflow的作业时,选择已经包含执行该作业所需的数据的主机节点和/或网络负载最小的主机节点作为计算节点;在按照多级队列的优先级顺序对Coflow中的流量进行调度时,若主机节点的发送端口产生闲置空间,优先采用闲置空间进行流量调度。本发明基于节点的状态信息为Coflow的流量进行合理放置,并优化主机节点的发送端口在多级队列调度过程中产生的闲置空间,降低整体的Coflow完成时间,提高数据中心的性能。
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公开(公告)号:CN113342487B
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202110568571.5
申请日:2021-05-24
申请人: 南京航空航天大学 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于在线容错的云计算资源调度方法。在线容错包含静态容错和动态容错两个方面,针对反应容错方法备份成本高的问题,静态容错通过马尔科夫模型,筛选出关键组件,对其进行备份,提高备份组件的准确性,仅对少数组件备份便可达到很好的容错效果,即对使用频率高、功能重要的组件进行备份;针对主动容错监控成本高,动态容错通过数学建模的方式,分析各个组件的可靠性,可以通过少量指标就可以获得组件的实时状态,在故障发生时,迅速选择监控组件进行替换;以此提高了云计算系统的可靠性并减少云计算容错过程的成本开销。
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公开(公告)号:CN117354251A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311282952.2
申请日:2023-09-28
申请人: 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
发明人: 谢伟 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 吴金龙 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 邹徐熹 , 邱玉祥 , 高雪 , 刘赛 , 万明 , 赵华 , 张磊 , 宋凯 , 张华锋 , 李静
IPC分类号: H04L47/2441 , H04L47/2483 , H04L43/0876 , H04L9/40 , H04L41/16 , H04L9/32 , H04L69/22 , H04L41/0894 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/35 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06F18/23 , G06F18/243 , G06N3/084 , G06N3/092
摘要: 本发明公开了一种电力物联终端特征的自动化提取方法,包括:对电力物联终端的流量信息进行识别;设定特征分级规则,对设备特征信息进行分类并打标签,分为浅层特征和深度特征;在边缘节点提取设备的浅层特征,在云端提取设备的深度特征;分析各个标签的异常特性,对提取的特征进行相关度分析,筛选出相关度高的特征值;构建多种模式的特征提取模型;结合工作流自动化编排构建得到的多种模式的特征提取模型。本发明在对报文实现解析的基础上,对设备上传的流量进行检测和分级,根据业务实际情况,在边缘终端和云端按需执行不同的特征信息提取,并且将特征提取的流程自动化,能够提升计算效率,降低网络时延影响,减少云端计算和存储成本。
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公开(公告)号:CN110943974A
公开(公告)日:2020-03-31
申请号:CN201911076577.X
申请日:2019-11-06
摘要: 一种DDoS异常检测方法及云平台主机,根据CPU利用率和网络流量数据,采用基于窗口的时间序列分析方法和单类分类检测方法进行异常检测。本发明可以实现更高的准确率和较低的误报率,同时也能记录攻击的过程,有利于人工的进一步分析并且将攻击后的行为与正常工作下的负载高峰进行区分。
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公开(公告)号:CN118301092A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410303496.3
申请日:2024-03-15
申请人: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
发明人: 邹徐熹 , 刘军 , 魏训虎 , 胡游君 , 刘金锁 , 周忠冉 , 邱玉祥 , 李马峰 , 蔡世龙 , 沈耀威 , 刘赛 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思 , 樊泽宇 , 刘皓 , 施健 , 万明 , 赵华 , 方晓蓉 , 张皛 , 李静 , 王虹岚 , 李飞
IPC分类号: H04L47/2483 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/098
摘要: 本发明公开了一种基于联邦学习的分布式物联网设备识别方法及系统,包括流量数据预处理、深度指纹提取、基于知识蒸馏的设备识别、生成式知识蒸馏和模型聚合五部分。本发明在边缘设备方面,提出了轻量级设备指纹识别模型,提取网络流量会话中的时序信息以及特征间信息以生成可识别的指纹,并训练一个高效的分类器实现指纹识别;在中央服务器方面,设计了基于生成式知识蒸馏的异构联邦学习算法,通过训练变分生成器以无代理数据的方式集成本地信息并利用集成知识指导局部模型,从而解决分布式场景下的统计异构问题。提升分布式物联网设备识别的效果和可行性。
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公开(公告)号:CN118093439A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410487715.8
申请日:2024-04-23
申请人: 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 位雪银 , 李静 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思
摘要: 本发明公开了一种基于一致图聚类的微服务提取方法和系统,包括单体程序结构依赖视图构建、单体程序语义视图构建、基于一致图增强图Transformer的特征嵌入表示学习、基于k‑means聚类算法的微服务提取。本发明通过提取单体程序中类之间的依赖关系和创建类的过程中使用的文本信息,构建结构依赖视图和语义视图,再通过一致图增强图Transformer生成一致图,实现单体程序结构信息和语义信息的统一建模,最后基于得到的一致图,利用k‑means聚类算法实现对单体程序的拆分。本发明结合单体程序多视图信息,构建一致图增强图Transformer,实现了微服务提取在功能性和模块性方面性能的提升。
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