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公开(公告)号：CN112468414A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011229753.1
申请日：2020-11-06
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 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
发明人： 刘军 , 刘赛 , 张磊 , 张敏杰 , 晁凯 , 杨勰 , 宋凯 , 吴垠 , 胡楠 , 杨清松 , 杨文清 , 胡游君 , 邱玉祥 , 高雪 , 叶莹 , 卢仕达 , 陈琰 , 张露维 , 陈晓露 , 顾荣斌
IPC分类号： H04L12/869 , H04L12/865 , H04L12/851
摘要： 本发明提供一种云计算多级调度方法，包括选择接收节点并通知Coflow的发送节点，以使得发送节点将被调度的Coflow中的流量发送到被选择的接收节点；接收发送节点发送来的每个Coflow已发送的数据流大小信息，根据接收到的信息确定不同Coflow的优先级，将所述Coflow的优先级发送给发送节点，以使得发送节点根据接收到的所述Coflow的优先级在本地的多级队列中对Coflow进行调度。本发明通过优化云计算多级调度，可以提升云环境内部网络通信效率，可以更好的发挥云计算的计算价值。
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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：CN112468414B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202011229753.1
申请日：2020-11-06
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 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
发明人： 刘军 , 刘赛 , 张磊 , 张敏杰 , 晁凯 , 杨勰 , 宋凯 , 吴垠 , 胡楠 , 杨清松 , 杨文清 , 胡游君 , 邱玉祥 , 高雪 , 叶莹 , 卢仕达 , 陈琰 , 张露维 , 陈晓露 , 顾荣斌
IPC分类号： H04L47/50 , H04L47/6275 , H04L47/2425 , H04L47/2441
摘要： 本发明提供一种云计算多级调度方法，包括选择接收节点并通知Coflow的发送节点，以使得发送节点将被调度的Coflow中的流量发送到被选择的接收节点；接收发送节点发送来的每个Coflow已发送的数据流大小信息，根据接收到的信息确定不同Coflow的优先级，将所述Coflow的优先级发送给发送节点，以使得发送节点根据接收到的所述Coflow的优先级在本地的多级队列中对Coflow进行调度。本发明通过优化云计算多级调度，可以提升云环境内部网络通信效率，可以更好的发挥云计算的计算价值。
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公开(公告)号：CN116760742B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310749445.9
申请日：2023-06-21
申请人： 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 , 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： 胡游君 , 刘金锁 , 邱玉祥 , 刘军 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 顾亚林 , 李马峰 , 张俊杰 , 邱文元 , 施健 , 刘皓 , 谢伟 , 唐跃中 , 张王俊 , 卢士达 , 张露维 , 冯天波 , 何旭东 , 卲佳炜 , 王虹岚 , 时宽治 , 李静 , 羊麟威
IPC分类号： H04L43/0823 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L43/0888
摘要： 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。
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公开(公告)号：CN116760742A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310749445.9
申请日：2023-06-21
申请人： 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 , 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： 胡游君 , 刘金锁 , 邱玉祥 , 刘军 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 顾亚林 , 李马峰 , 张俊杰 , 邱文元 , 施健 , 刘皓 , 谢伟 , 唐跃中 , 张王俊 , 卢士达 , 张露维 , 冯天波 , 何旭东 , 卲佳炜 , 王虹岚 , 时宽治 , 李静 , 羊麟威
IPC分类号： H04L43/0823 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L43/0888
摘要： 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。
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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：CN113342487A
公开(公告)日：2021-09-03
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：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：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：CN117319015A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311216211.4
申请日：2023-09-19
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： 刘金锁 , 李马峰 , 潘安顺 , 张俊杰 , 刘军 , 蔡世龙 , 胡游君 , 周忠冉 , 顾亚林 , 邱文元 , 富思 , 邱玉祥 , 谢伟 , 唐跃中 , 卢士达 , 陈宇 , 彭巍 , 刘逸逸 , 王亮 , 何旭东 , 位雪银 , 李静
摘要： 本发明公开了一种基于可信标识的终端载体自动辨识方法，包括：采集待辨识的终端载体的硬件信息、用户信息、历史登录信息和历史交互信息；构建用户分类模型，得到用户所属类型；对待辨识的终端载体的硬件信息和用户信息进行哈希处理，将得到的第一标识与可信标识库中的第一历史标识进行比对，根据比对结果对终端载体进行辨识；如果比对失败，对待辨识的终端载体的硬件信息、用户信息和用户所属类型进行哈希处理，将得到的第二标识与可信标识库中的第二历史标识进行比对，根据比对结果对终端载体进行辨识。本发明能够对请求连接的电力物联终端载体进行自动辨识，降低系统资源消耗。
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