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公开(公告)号：CN112817752A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110084354.9
申请日：2021-01-21
申请人： 西安交通大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式数据库动态负载均衡方法，通过将分布式数据库划分成多个不同类型的子任务模块，根据子任务模块的类型将用户请求拆分为多个请求子任务，将用户请求的哈希值分别与不同请求子任务进行取模预算得到相应的哈希环数，根据哈希环数查找可以连接服务的数据库服务器；将所有请求子任务所连接的数据库服务器组成该用户请求的数据库服务器集群，将拆分后的多个请求子任务分别传输至与其各自对应连接的数据库服务器进行计算处理，各数据库服务器处理后结果统一反馈至用户，通过根据类型进行划分，能够以更快更高效的对用户请求做出响应并充分的利用分布式数据库中的每一个数据库服务器的性能，同时考虑到动态负载均衡，及时对负载节点的状态进行更新，有效避免出现过载现象。
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公开(公告)号：CN112817752B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110084354.9
申请日：2021-01-21
申请人： 西安交通大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式数据库动态负载均衡方法，通过将分布式数据库划分成多个不同类型的子任务模块，根据子任务模块的类型将用户请求拆分为多个请求子任务，将用户请求的哈希值分别与不同请求子任务进行取模预算得到相应的哈希环数，根据哈希环数查找可以连接服务的数据库服务器；将所有请求子任务所连接的数据库服务器组成该用户请求的数据库服务器集群，将拆分后的多个请求子任务分别传输至与其各自对应连接的数据库服务器进行计算处理，各数据库服务器处理后结果统一反馈至用户，通过根据类型进行划分，能够以更快更高效的对用户请求做出响应并充分的利用分布式数据库中的每一个数据库服务器的性能，同时考虑到动态负载均衡，及时对负载节点的状态进行更新，有效避免出现过载现象。(56)对比文件王诚;李奇源.基于贪心算法的一致性哈希负载均衡优化.南京邮电大学学报(自然科学版).2018,(第03期),全文.
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公开(公告)号：CN112817528A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110083022.9
申请日：2021-01-21
申请人： 西安交通大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC分类号： G06F3/06
摘要： 本发明公开了一种用于系统存取的冷热数据识别优化方法，利用时效表格和访问程度表格分别缓存时效性强的数据和访问频繁程度高的数据，将缓存链表中淘汰的数据保存到辅助链表，根据工作负载来预测最佳冷热数据识别，并进行自适应调整识别调整，以适应系统访问最优化调整，根据调整时效表格和访问程度表格的长度来适应实际中的不同的工作负载，在时效表格和访问程度表格中的数据为热数据，采用辅助链表作为再缓存辅助存储列表，辅助链表中仅存放数据页面信息，不存储具体的数据，大大节省了内存空间，通过结合数据的时效性和访问频繁程度，自适应调整冷热数据识别，从而达到系统存储空间的合理分配，提高系统运行效率，降低系统运行成本。
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公开(公告)号：CN112818044B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110083019.7
申请日：2021-01-21
申请人： 西安交通大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC分类号： G06F16/25
摘要： 本发明公开了异构数据库模式映射方法、系统、设备及可读存储介质，将现有模式映射和映射特征存储到模式映射候选空间中，对给定模式在模式映射候选空间中寻找最佳映射，本方法解决了异构数据库在集成过程中的模式映射生成效率低下问题，在对多个异构数据库进行集中式管理过程中，本发明不仅为异构数据库模式映射提供了新的解决思路，并且能够解决以往数据库管理员手动创建模式映射的低效问题，对异构数据库的集成与透明访问有重大意义，适合应用于企业业务，为企业提供集中的信息智能化服务，降低信息化系统建设成本，实现资源共享，同时减少用户操作，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN112818044A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110083019.7
申请日：2021-01-21
申请人： 西安交通大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司
IPC分类号： G06F16/25
摘要： 本发明公开了异构数据库模式映射方法、系统、设备及可读存储介质，将现有模式映射和映射特征存储到模式映射候选空间中，对给定模式在模式映射候选空间中寻找最佳映射，本方法解决了异构数据库在集成过程中的模式映射生成效率低下问题，在对多个异构数据库进行集中式管理过程中，本发明不仅为异构数据库模式映射提供了新的解决思路，并且能够解决以往数据库管理员手动创建模式映射的低效问题，对异构数据库的集成与透明访问有重大意义，适合应用于企业业务，为企业提供集中的信息智能化服务，降低信息化系统建设成本，实现资源共享，同时减少用户操作，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN117196060A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310932203.3
申请日：2023-07-27
IPC分类号： G06N20/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F21/62
摘要： 本发明提供一种面向隐私保护的纵向联邦学习非对齐样本预测方法及系统，属于网络安全技术领域，获取待预测的非对齐样本；利用预先训练好的特征编码器对非对齐样本预测联合特征表示；利用预先训练好的顶部模型对联合特征表示进行处理，得到预测结果；其中，所述预先训练好的顶部模型。本发明不会影响原始VFL系统的表现，并具有隐私保护能力；可与任何利用非对齐数据训练VFL模型的方法相结合，提高原始VFL的表现；为VFL系统提供了针对非对齐样本的预测功能，极大的扩展了纵向联邦学习系统的应用范围。
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公开(公告)号：CN114157446B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111205672.2
申请日：2021-10-15
申请人： 西安交通大学 , 绿盟科技集团股份有限公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种抵抗骨干链路DDoS攻击的方法、系统、设备及可读存储介质，根据获取的网络路由数据计算要攻击的目标链路集，使用流量工程的方法来分发或重路由非目标链路上的流量，使攻击者的收益最小化，计算攻击者针对使用流量工程的方法来分发或重路由非目标链路上的流量的防御策略作出的攻击，采用回溯法计算防御者针对该攻击的防御策略，最大化防御者的收益，充分考虑攻击者可能采用的暴力攻击防御者部署的使用流量工程的链路，使用基于博弈论的方法，考虑攻击者与防御者各自都想最大化自己利益的情况下，得到防御者最佳的防御策略，能够有效防御骨干链路DDoS攻击。
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公开(公告)号：CN113094399B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110437311.4
申请日：2021-04-22
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06N5/00 , H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种网络流量多序列匹配方法、系统、设备及可读存储介质，将所有待匹配序列进行压缩，减少计算序列的总长度，然后提取所有待匹配序列中的向量，对提取的向量进行去重，同时建立双向连接指针，统计去重后的所有向量的各个维度的出现次数，按照出现频率建立一棵基于信息增益的多叉决策树，将被匹配序列的每个向量依次送入多叉决策树，得出向量匹配结果，解耦了向量匹配与序列匹配，分别设计、优化了向量匹配方法与多序列匹配方法，以更快速的对多条序列特征进行匹配，加速算法的计算过程，减小传统算法的时空复杂度。在进行大规模网络流量多序列匹配的情况下，能够在保证匹配效果的情况下大量减少计算量，节省模型特征生成的时间成本。
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公开(公告)号：CN113285953B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110605421.7
申请日：2021-05-31
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了可用于DDoS攻击的DNS反射器检测方法、系统、设备及可读存储介质，通过计算已知IP地址集合的DNS递归服务器攻击潜能函数，对获取的攻击潜能函数进行排序，取前N个DNS反射器作为潜在可用于DDoS攻击反射器，并对已知位置的攻击目标进行DDoS攻击，使用攻击效果函数对DDoS攻击的攻击效果进行评估，本发明通过在探测网络中的DNS反射器，并对其威胁程度进行评估，从而检测出潜在可用于DDoS攻击的DNS反射器，本发明能够提前发现网络中潜在的攻击资源，提前做好DDoS攻击防护，保障网络安全；本发明提出的检测方法能够发现网络中DNS服务器配置的异常，从而网络管理员及时处理异常的DNS服务器配置，减少网络中的潜在攻击资源，降低网络攻击风险。
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公开(公告)号：CN113141364B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110438554.X
申请日：2021-04-22
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种加密流量分类方法、系统、设备及可读存储介质，基于流的分类模型中每一棵决策树的判定结果的叶子结点的索引，组成一个同时携带其对应流的双标签的k维向量，以其作为输入训练K‑最近邻分类算法计算得到原始加密流量样本以及流的L2I值，对于任意一个给定的加密流量样本分类时，将提取的所有流的元特征向量输入到基于流的分类模型中并预测其加密流量类型标签得到预测标签，计算标签对应的L2I值之和，然后对照原始加密流量样本以及流的L2I值，实现基于流双标签机制的加密流量分类，能够实现一个完整的网站访问分类，能够防止访问过程中流量的交叉，适用于面向网页，面向流的网络行为进行加密流量分类，能够实现一个完整的网站访问分类。
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