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公开(公告)号：CN118740711A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410945399.4
申请日：2024-07-15
申请人： 清华大学
IPC分类号： H04L45/00
摘要： 本申请提出了一种适用于一般偏序选路标准的路由方法及装置，该方法包括：将一般的路由问题网络建模成有向图并构建路由代数；对于满足单调性但不满足保序性的路由代数，对其进行最大右保序归约，以获得右保序性；针对获得右保序性后的路由代数，使用占优链路状态算法进行路由，得到从源节点到任意节点的占优权重与占优路径，并从占优路径构成的集合中选择最优路径。本申请针对不具有保序性的一般路由问题，通过适当的保序归约和有效的占优路径计算，确保了在处理复杂路由问题时的收敛性和最优性，同时考虑到路由算法的性能和效率，可以实现在各种网络环境下的可靠路由决策。
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公开(公告)号：CN112286966B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011011802.4
申请日：2020-09-23
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/2458
摘要： 本申请实施例提供一种数据流处理、恢复方法以及设备和存储介质，该数据流处理方法包括：基于主哈希表所存储的计数值、以及辅哈希表所存储的计数值、状态值和辅助计数值，确定主哈希表中是否存储有不活跃数据流的流记录项信息；状态值用于表征辅哈希表存储的哈希值所表示的流标识符对应的数据流的活跃状态；辅助计数值用于记录当一个数据包导致辅哈希表存储的哈希值发生变化时，这个数据包的流标识符在主哈希表中所映射的哈希桶中存储的最大计数值；若主哈希表中存储有不活跃数据流的流记录项信息，则将不活跃数据流的流记录项信息和待处理数据包的流标识符输出至数据服务器。如此，能够提高网络测量的性能。
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公开(公告)号：CN115022214A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210405544.0
申请日：2022-04-18
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种大规模准确高效的路由源验证部署测量方法和装置，其中，该方法包括：从BGPStream中接收路由信息，利用RPKI数据库中的路由源授权信息，基于控制平面过滤得到路由信息中的非法路由；利用数据平面的探针进行对照探测，对非法路由的自治系统路径进行路径标记得到非法路由自治系统路径；利用贝叶斯模型对非法路由自治系统路径进行建模，基于贝叶斯模型将每个非法路由自治系统部署路由源授权的概率作为随机变量；将标记的非法路由自治系统路径作为观测数据，求解得到随机变量的后验概率分布，基于后验概率分布判断每个非法路由自治系统是否部署路由源授权信息。本发明可以对ROV的部署进行了准确高效的测量。
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公开(公告)号：CN113177784B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110604211.6
申请日：2021-05-31
申请人： 清华大学
摘要： 本申请实施例提供一种地址类型识别方法及装置，该方法包括：将无标签的第一地址数据作为预测模型的输入，以使预测模型输出第一地址数据对应的第一地址类型。根据第一地址数据以及第一地址数据对应的第一地址类型进行扩充处理，得到多个扩充地址数据，各扩充地址数据分别对应各自的扩充地址类型。根据多个扩充地址数据对预测模型进行多轮迭代训练，直至得到输出准确率大于或等于预设准确率的目标模型，其中，目标模型用于输出地址数据对应的地址类型。通过对获得地址类型的第一地址数据进行扩充处理，得到多个扩充地址数据，这扩大了有标签地址数据的数据量。同时，根据多个扩充地址数据对进预测模型进行多轮训练，提高了预测模型的预测准确率。
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公开(公告)号：CN114389972A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210171121.7
申请日：2022-02-22
申请人： 清华大学
IPC分类号： H04L43/0829
摘要： 一种丢包检测方法，应用于设置有第一缓冲区的源端，所述第一缓冲区包括至少一个存储单元，所述存储单元存储有计数值，所述丢包检测方法包括：所述源端获取待发送的数据包，根据预设生成方式为所述数据包生成索引值，根据所述索引值将所述数据包按预设映射方式映射到所述第一缓冲区的一个存储单元，称为第一目标存储单元，更新所述第一目标存储单元的计数值：在该第一目标存储单元的已有计数值上增加一次计数作为所述第一目标存储单元更新后的的计数值；所述源端将所述第一目标存储单元更新后的计数值加入到所述数据包的包头，发送所述数据包。本实施例提供的方案，通过在源端维护计数值和在目的端维护计数值，比较二者的计数值，实现丢包检测。
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公开(公告)号：CN114039937A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111350800.2
申请日：2021-11-15
申请人： 清华大学
IPC分类号： H04L47/80
摘要： 本申请公开了一种网络资源管理方法及相关设备。该方法包括：在至少一个第一请求接入网络的情况下，获取所述至少一个第一请求的可用性；基于所述至少一个第一请求的可用性，确定第一网络场景的资源分配信息，其中，所述第一网络场景为第一预设时段内的多个网络场景中的任一网络场景；基于所述第一网络场景的资源分配信息，对所述第一网络场景下各所述第一请求分配资源。如此，能够依据接入网络的请求的可用性对请求分配资源，减少网络资源浪费，提高网络利用率，保障了应用的高可用性。
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公开(公告)号：CN114024726A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111244852.1
申请日：2021-10-26
申请人： 清华大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L47/2483 , G06K9/62
摘要： 本申请公开了一种在线检测网络流量的方法及系统，获取设定时间窗内的网络流量样本，得到对应不同网络属性特征类别的网络流量样本空间；采用分割熵方式进行计算，得到低、中概率联合空间的样本熵向量集合，及得到高、中概率联合空间的样本熵向量集合；通过生成式抵抗网络(GAN)进行扩充，得到扩充的低、中概率联合空间的样本熵向量集合及扩充的高、中概率联合空间的样本熵向量集合；训练得到对应网络属性特征类别的正常低熵范围及正常高熵范围；当在线检测网络流量时，从网络中获取设定时间窗内的网络流量，计算得到低、中概率联合空间的熵向量集合，及计算得到高、中概率联合空间的样本熵向量集合后，基于训练得到的对应网络属性特征类别的正常低熵范围及正常高熵范围进行判断，得到对应的网络属性特征的异常检测结果；基于所述异常检测结果对应的网络属性特征，确定得到网络异常类型。这样，本申请实施例在线检测网络流量，得到准确的网络异常类型。
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公开(公告)号：CN112468487A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011336688.2
申请日：2020-11-25
申请人： 清华大学
摘要： 本文公开一种实现模型训练的方法、装置、实现节点检测的方法、装置、计算机存储介质及终端，本发明实施例将良性数据源图作为样本集合训练子模型，训练出第一个子模型之后，根据最新训练的子模型输出的分类结果信息确定错误分类的节点，以错误分类的节点训练新的子模型，直至最新训练出的子模型确定不存在错误分类的节点时结束训练；将训练获得的所有子模型组合为用于异常节点检测的第一组合模型。除第一个子模型外，通过确定出的错误分类的节点训练，使子模型针对错误分类的节点进行行为信息的学习，具备对其学习到的节点类别的检测能力，组合的第一组合模型具备了各子模型学习到的所有类别节点的检测能力，提升了异常节点检测的效率。
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公开(公告)号：CN109922004B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910334748.8
申请日：2019-04-24
申请人： 清华大学
IPC分类号： H04L12/801 , H04L29/12 , G06N3/04
摘要： 一种基于部分部署分段路由的IPv6网络的流量工程方法，包括：获取IPv6网络的网络拓扑、初始的网络链路权重矩阵、设定时长内的多个流量矩阵；基于设定时长内的多个流量矩阵，计算设定时长内的代表流量矩阵；基于网络拓扑、初始的网络链路权重矩阵以及代表流量矩阵，对深度强化学习网络进行M次训练，根据深度强化学习网络的第M次训练，确定优化后的网络链路权重矩阵、分段路由节点集合以及对应的最小化的最大链路利用率；其中，M为大于0的正整数。
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