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公开(公告)号：CN109639734B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910067413.4
申请日：2019-01-24
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明提供一种具有计算资源自适应性的异常流量检测方法，属于计算机网络和机器学习的交叉领域。该方法包括模型训练和在线识别两部分，目的在于可以根据当前CPU资源情况，动态调节模型的参数，在满足准确率的情况下，提高识别的速度，同时可以降低内存占用率。本发明构建了一个动态获取参数方法，由此实现根据当前CPU占用率的情况，通过建立好的模型得到相应的参数，再利用该参数用深度学习模型对流量进行检测。
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公开(公告)号：CN106656846B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710030607.8
申请日：2017-01-17
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： H04L12/803 , H04L12/869 , H04L12/911
摘要： 本发明提供了一种SDN体系架构中协调层的构建方法，属于计算机应用技术领域。本方法在控制层和转发层之间添加了一层集中式的协调层，即OpenFlow协调器，使得控制层中的多个SDN控制器彼此合作分担控制层业务负载，实现OpenFlow控制流在多个应用异构型控制器间灵活调度，从而满足管理者在实际网络中的需求，提升整个SDN系统的可用性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109861881A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910067412.X
申请日：2019-01-24
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种基于三层Sketch架构的大象流检测方法，属于计算机网络技术领域。本发明首先获取网络流量数据，然后对获取的实时或离线的网络流量数据进行解析，将解析得到的网络流量数据的五元组信息作为Sketch的输入。接着设计了一种三层Sketch架构，通过哈希操作和特定的置换方法，对输入的网络信息进行统计和测量。最后根据查询三层Sketch架构而得到测量结果，并将结果与预设的大象流阈值进行比较，从而实现大象流的检测任务。本发明对已有的大象流检测方法进行创新，其优势在于不增加内存消耗的情况下可以大大提高大象流检测的准确度。
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公开(公告)号：CN108667924A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810419285.0
申请日：2018-04-18
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种提供边缘计算服务的网关设备建立方法属于物联网技术以及应用领域。根据Raspberry Pi自身的特性，结合Home Assistant系统自身的特点，在普通Raspberry Pi中构建无线路由器模块、数据分析模块和设备管理模块，得到提供边缘计算服务的网关设备，实现路由器功能、数据分析功能、设备管理功能。所述的Raspberry Pi中无线路由器模块用于实现IOT设备的上网功能，并可以与云服务器中心、其他设备终端通信；数据分析模收集IOT设备产生的数据，在数据抵达云中心之前对其进行分析处理；设备管理模块实现对传感器数据作出对应的设备控制响应。本发明不仅具有狭义的路由器，同时承担了为边缘计算提供服务的任务，能够满足未来物联网网关设备发展的要求。
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公开(公告)号：CN107040416A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710225860.9
申请日：2017-04-12
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明提供了一种基于Cairngorm框架的虚拟数据中心可视化管理方法，属于计算机应用技术领域。本方法应用Cairngorm框架，使用flex技术作为前台开发语言，ActionScript为逻辑处理语言语言，应用于虚拟数据中心的资源管理或软件定义网络的实验场景中，提供可视化的Web前端，集成多种SDN主流控制器并展示虚拟数据中心的全局网络拓扑。通过Web前端可以控制网络拓扑中每一个组件的生命周期，完成OpenFlow流表下发、访问组件控制台、访问不同SDN控制器的UI界面等工作。
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公开(公告)号：CN109376797B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201811380024.9
申请日：2018-11-20
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2413 , H04L47/2441
摘要： 一种基于二进制编码器和多哈希表的网络流量分类方法属于计算机网络和机器学习的交叉领域。本发明首先通过网络流量数据采集模块获取网络流量数据，然后提取网络流统计特征并进行预处理，得到特征数据之后，需要对网络流量构建无监督二进制编码器并得到其二进制编码，接着在哈希索引模块针对网络流量数据创建多个子串的哈希表，即创建哈希索引，最后采用机器学习方法即基于多哈希表的KNN分类模块对得到的哈希编码进行分类。本发明无需反复对分类器进行学习训练，能够提高分类算法的运行速率及可扩展性；利用二进制编码降低流量数据所占用的存储空间和流量分类所消耗的计算资源。本方法更适用于解决当前新应用层出不穷的互联网环境下的流量分类问题。
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公开(公告)号：CN108737163B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810375977.X
申请日：2018-04-18
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种基于OpenFlow协议的SDN控制器应用性能分析方法属于计算机应用技术领域，该SDN控制器应用性能分析方法逻辑功能上由控制器及北向应用管理模块，南向底层设备管理模块，以及性能数据提取分析模块三部分组成。本发明解决了现有的控制器应用测试工具Cbench无法对应用进行实质有针对性的问题，允许开发者在测得延迟和吞吐量数据之外，进一步得到集群初始化时间、分布式集群中主控制器更换的时间、Packet‑in报文的处理时延、主动模式的流建立速度、被动模式的流建立速度、端到端的流建立时间等数据，使开发者可以得到对所开发应用更有针对性的分析数据。
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公开(公告)号：CN110423631A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910070088.7
申请日：2019-01-24
申请人： 易高环保能源研究院有限公司 , 大连理工大学
摘要： 本发明公开了一种动植物油脂直接加氢制备高十六烷值柴油的方法，属于环境保护和能源技术领域。将废弃的动植物油脂先闪蒸除水，再经吸附去除杂质和金属离子，处理后的动植物油脂经与补硫剂混合经加压与氢气混合进入加氢精制塔，加氢精制塔上层装带有一定异构功能的精制催化剂，下层装补充精制催化剂。加氢处理后产物经气液分离成水相、油相和气相，气相经处理后返回加氢精制塔入口，调节CO2浓度，有效提高液体烃收率；油相经蒸馏分汽油和柴油，部分柴油作为循环油。本发明具有工艺简单，催化剂活性高，稳定性好，所得柴油十六烷值高，冷滤点低，具有良好的经济效益及工业应用前景。
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公开(公告)号：CN107133083A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710230445.2
申请日：2017-04-13
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明提供一种基于虚拟化技术的虚拟数据中心资源提供方法，属于计算机应用技术领域。在物理服务器上最大可能的部署该虚拟数据中心中的多个虚拟机，使虚拟机之间的链路消耗最小化。在进行虚拟数据中心映射时，从能耗和带宽消耗的角度来看，虚拟数据中心中所有的虚拟机要尽可能整合，占用尽可能少的物理服务器。该方法实现对于物理资源的管理和网络的虚拟化，用户利用本项发明提供的前端页面实现如下功能：简单快速的生成虚拟数据中心的模板并向系统提交；修改目前已有的虚拟数据中心的配置；删除目前已有的虚拟数据中心。使初学者能够简单方便地使用基于虚拟化的网络资源，并在其上部署SDN交换机与控制器，快速的搭建出一套虚拟数据中心环境。
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公开(公告)号：CN111200564B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201911345503.1
申请日：2019-12-24
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： H04L47/2483 , H04L47/22 , G06N3/04
摘要： 一种基于多通道卷积神经网络的高效网络流量识别方法，属于计算机网络和机器学习的交叉领域。首先对我们要识别的流量进行预处理操作，根据流量数据的结构信息对其进行划分，将数据划分成六个部分；其次，将六个部分字节长度跟阈值作比较，以多通道的形式送入网络；最后，通过预先用数据集训练好的卷积网络对流量进行识别。本发明的优势在于通过多通道的方式，有效的提高了计算效率，从而降低了识别时间，使得流量识别更加高效。本方法更适用于解决当前新应用层出不穷的互联网环境下的大型流量检测问题。
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