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[发明专利]一种面向云系统的高效配置模糊测试系统及方法-CN202310019932.X在审
发明人： 虞红芳;孙罡;李珂瑶;罗发林;李俊强;李森驿 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向云系统的高效配置模糊测试系统及方法，属于云系统测试技术领域，该系统包括配置项分析器、种子生成器、变异器和配置测试器；所述种子生成器分别与配置项分析器、变异器以及与变异器连接的配置测试器连接；所述配置项分析器与变异器连接。本发明解决了云系统配置测试中由输入空间爆炸引起的效率问题。
一种面向系统高效配置模糊测试方法

[发明专利]数据处理方法、装置、计算机设备及可读介质-CN202210232264.4在审
发明人：张启明;熊先奎;蔡伟博;杨树林;虞红芳;朱炫鹏;姚海东 -专利权人：中兴通讯股份有限公司;电子科技大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04L67/1004 文献下载
摘要：本公开提供一种数据处理方法，响应于接收到工作节点发送的携带有所述工作节点的网络吞吐量信息的策略更新请求消息，根据网络吞吐量信息更新全局网络吞吐量信息；在接收到全部工作节点发送的策略更新请求消息的情况下，根据全局网络吞吐量信息确定数据分配信息；响应于根据预设的第一阈值、数据分配信息和历史数据分配信息确定出满足预设策略更新条件，向各工作节点发送携带有数据分配信息的策略响应消息。加速基于广域网的算力网络所承载的分布式应用的数据汇聚和分发过程，提高通信效率；动态地为不同汇聚节点分配不同规模的数据量，实现对当前广域网带宽资源的高效利用。本公开还提供一种数据处理方法、数据处理装置、计算机设备和可读介质。
数据处理方法装置计算机设备可读介质

[发明专利]一种面向物联网的区块链节点低成本部署方法-CN202310552480.1在审
发明人：孙罡;张有弛;罗德宇;虞红芳;罗龙 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向物联网的区块链节点低成本部署方法，其特征在于，包括S1、根据物联网预设参数，计算最小区块链节点个数；S2、基于最小区块链节点个数及恶意节点个数，计算区块链在满足PBFT共识时区块链节点所需的发射功率；S3、按照最小区块链节点个数及其发射功率，对区块链节点进行部署。本发明方法以在满足协议安全性和节点活动性的同时降低节点部署成本。同时，考虑了物联网环境下区块链节点间达成共识等实际问题，为物联网中区块链应用的实际部署提供有益的参考。
一种面向联网区块节点低成本部署方法

[发明专利]自适应边缘计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质-CN202210650235.X有效
发明人：孙罡;宋良均;虞红芳;孙健;任婧 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： H04L67/1014 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应边缘计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质，所述自适应计算卸载方法包括：S101：获取用户任务请求；S102：判断用户任务请求中的服务特征是否存在于MEC服务器中，若是，进入步骤S103，否则，执行可卸载对象预处理方案并进入步骤S103；S103：执行卸载方案并输出计算卸载结果。本发明能够减少边缘服务的缓存空间、降低边缘服务器上的能耗的同时降低任务卸载的决策时间和决策复杂度。
自适应边缘计算卸载方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]面向低轨卫星网络的OSPF路由自治域划分方法及系统-CN202310229286.X在审
发明人：张进;虞红芳;孙罡;谢云寒;马崇喜;陶博;肖畅 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04L45/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向低轨卫星网络的OSPF路由自治域划分方法及系统，其中方法包括获取网络拓扑结构，并采用OSPF收敛模型对网络的平衡分区的大小进行预测；采用平衡分区的大小作为分区约束，并根据节点中心度和链路带宽，选取网络中的骨干节点，得到骨干区域；采用基于图数据的社区检测算法将骨干区域外的网络划分为若干非骨干区域，非骨干区域的大小等于平衡分区的大小；对非骨干区域进行优化，直至骨干区域与非骨干区域不存在断连区域时，输出非骨干区域；选取骨干区域中满足预设条件的节点作为边界节点，并更新边界节点的node_type字段置为ABR得到最终的OSPF路由自治域划分方案。
面向卫星网络 ospf 路由自治划分方法系统

[发明专利]一种分级代理部署方法-CN202210812043.4有效
发明人：罗龙;纪清玮;喻琳鉴;孙罡;虞红芳 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04L67/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种分级代理部署方法，本发明利用分级的代理部署架构，在面向5G/B5G网络中某种特定类型的业务流的传输性能需求时，通过选择最佳的代理部署位置和数量，以形成一个最佳的代理部署方案，实现在满足传输性能需求下最小化代理部署数量，以减少网络开销和资源浪费。
一种分级代理部署方法

[发明专利]一种基于资源效率和拍卖的网络切片接入控制方法及系统-CN202310135798.X在审
发明人：孙罡;代淼;虞红芳;罗龙;孙健 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04W48/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于资源效率和拍卖的网络切片接入控制方法及系统，属于通信技术领域，该方法包括统计当前时隙收到的各类切片请求总数，并初始化当前时隙切片间临时接入决策向量为0向量；基于每种切片，计算在当前累计请求量和累计接入量下的累计接入率，确定累计接入率是否符合不同切片的优先级要求，根据当前可用资源下的占优资源效率，确定尝试接入不同切片的顺序，并得出切片间接入决策；根据确定的切片间接入决策，利用单物品拍卖机制在切片内分配接入名额，完成网络切片接入的控制。本发明解决了多网络切片提供商多上层服务提供商共存场景中网络切片接入控制的最优问题。
一种基于资源效率拍卖网络切片接入控制方法系统

[发明专利]一种基于联盟区块链冲突交易检测与规避系统的方法-CN202010414671.8有效
发明人：徐小琼;代淼;罗德宇;曹恢龙;董刘杨;虞红芳;孙罡 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种联盟区块链冲突交易检测与规避系统及方法，包括：交易分组子系统、交易重处理子系统、交易冲突检测子系统和冲突交易丢弃子系统；在排序阶段实现冲突交易的检测并通过对块内的交易进行重处理以及采用分组整合的方法来将部分冲突的交易转变为非冲突的交易。最后，对于冲突无法避免的交易，采用最小冲突交易集合搜索算法来提前中止冲突的交易，减少交易的丢弃率来提高用户的满意度。同时，通过缩短无效交易的执行流程，减少其对系统性能的损耗，从而实现Fabric联盟区块链性能的优化。
一种基于联盟区块冲突交易检测规避系统方法

[发明专利]一种面向非独立同分布数据的分层用户训练管理系统及方法-CN202110959654.7有效
发明人：曾晟来;李宗航;何易虹;张讯;虞红芳;孙罡 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向非独立同分布数据的分层用户训练管理系统及方法，该方法包括联邦学习用户数据分布相似性评估方法、分组方法和训练方法，在保护用户标签的前提下通过计算节点数据分布和全局分布的相似性对用户进行评分，其中全局参数服务器根据用户评分进行合理的分组处理，使组间数据分布近似均匀，解决非独立同分布问题。同时，可根据用户的需求设置并行度增长曲线，使训练从串行向并行转化，在保证模型收敛速度和精度的情况下保证模型的并行度，节省训练时间，本发明将全同步算法与序列联邦学习算法相结合，在保证模型并行度的前提下大幅度提高训练精度和收敛速度、显著减少通信负载、节省计算资源，提高联邦学习的训练效果。
一种面向独立分布数据分层用户训练管理系统方法

[发明专利]一种面向微云中分布式机器学习的模型更新同步方法-CN202111163268.3有效
发明人：张煜晨;金琦轩;罗龙;孙罡;虞红芳 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F8/65 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向微云中分布式机器学习的模型更新同步方法，通过在所有微云中确定出中间聚合点集；然后确定出每一个工作节点对应的中间聚合点，并将所有工作节点中的本地模型上传至对应的中间聚合点，以使中间聚合点将接收到本地模型进行聚合得到聚合模型；将所有中间聚合点中的聚合模型上传至参数服务器中，以使所述参数服务器根据所有聚合模型确定出全局模型，将所述全局模型分发给所有工作节点，避免了使参数服务器成热点，减小了模型更新同步的延时，实现了快速地对微云中分布式机器学习模型参数进行更新与同步。
一种面向微云中分布式机器学习模型更新同步方法

[发明专利]一种多模态联邦学习任务处理方法及系统-CN202310107997.X有效
发明人：曹行健;孙罡;虞红芳;孙健 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态联邦学习任务处理方法及系统，属于联邦学习技术领域。本发明方法包括：多模态数据的线性嵌入，基于线性嵌入的模态迁移联邦训练和采用同模嵌入结果进行联邦学习任务训练。本发明还公开了一种多模态联邦学习任务处理系统。本发明用于提升机器学习数据资源利用率和机器学习模型的质量。本发明支持具有不同数据模态参与方进行联邦学习训练以得到相比本地训练更优质的模型，支持模态差异较大的多模态联邦学习，支持模态缺失的参与方，不需要每个参与方都具有所有数据模态就能执行训练，提高了多模态联邦学习的实用性；采用联邦学习方式训练不同模态的线性嵌入映射矩阵模态迁移模型，保证了不同参与方的模态迁移的一致性。
一种多模态联邦学习任务处理方法系统

[发明专利]面向5G网络功能虚拟化的自定义VNF部署系统及方法-CN202110719767.X有效
发明人：谢景昭;苏益帆;胡讯沛;虞红芳;孙罡 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向5G网络功能虚拟化的自定义VNF部署系统及方法，属于通信技术领域，通过用户态DPDK技术将网络功能的实现从内核中剥离，降低开发门槛，提高可定制程度；提供了一类模块化方法实现数据包处理流程，进一步减小开发难度，提升实现效率；并在用户态数据包处理过程中预设了监控点，可通过简单的配置获取数据包和数据流级别的监控指标，以支撑VNF的功能性验证和性能评估；最后该工具集支持容器化部署方式，可通过容器镜像封装，对外提供统一的虚拟网络接口和简洁的控制接口，从而加快从功能交付到服务部署的流程，且上手简单，逻辑清晰，定制化程度高，易于部署和管理，并且提供内生的监控功能便于VNF性能指标的获取。
面向网络功能虚拟自定义 vnf 部署系统方法

[发明专利]一种区块链联邦学习系统及拜占庭攻击检测方法-CN202010963388.0有效
发明人：李宗航;虞红芳;李晴;周天遥;罗龙;范末婵;孙罡 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种区块链联邦学习系统及拜占庭攻击检测方法，其中区块链联邦学习系统包括数据持有者、验证器、矿工和任务发布者；若干个验证器构成验证器组，每个验证器组与一个矿工相连接构成边缘云，每个数据持有者随机与附近边缘云的验证器组中的任一验证器相连接；所有边缘云的矿工构建区块链网络，并通过区块链网络与任务发布者相连。本区块链联邦学习系统可部署于包含移动边缘计算、微数据中心、微云在内的多种边缘计算场景中，利用边缘基础设施的充足计算、通信、存储资源来均衡验证负载，从而减小验证时延，提高系统效率。本方法可以容忍负精度增益的本地模型，能够在保障模型精度无损的前提下取得高检测率。
一种区块联邦学习系统拜占庭攻击检测方法

[发明专利]一种可定制点到多点数据传输完成时间的传输方法-CN202210682972.8有效
发明人：罗龙;张煜晨;喻琳鉴;孙罡;虞红芳 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L45/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种可定制点到多点数据传输完成时间的传输方法，在系统运行前先对数据中心广域网的网络拓扑中的网络节点进行聚类分组，在系统运行中，首先根据网络拓扑中网络节点的聚类结果，对每个新传输请求的目的节点进行分组，并建立每个节点到其余所有分组的多播树；然后根据每个传输请求对传输完成时间的需求偏好，建立对应的传输模型并求解，得到每个多播树的速率分配方案；最后将每个传输请求对应的多播树及其速率分配方案作为决策结果发送至数据发送端，执行相应操作。本发明为不同传输完成时间需求偏好的一点到多点数据传输需求提供了可定制的网络传输方案，满足了不同类型的一点到多点数据传输需求的个性化要求。
一种定制多点数据传输完成时间传输方法

[发明专利]一种黑盒模糊测试方法、系统、电子设备及存储介质-CN202111393163.7有效
发明人：李森驿;虞红芳;申香中;张洁怡;王晓楠;孙罡 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种黑盒模糊测试方法、系统、电子设备及存储介质，属于黑盒模糊测试技术领域，该方法包括：获取神经网络模型和与其匹配的数据集；搭建智能计算框架；将神经网络模型作为初始种子放入种子模型中，并将其与匹配的数据集一并作为初始测试用例；通过层变异、权重变异和API变异三种模型变异方法生成变异的神经网络模型，并将变异的神经网络模型结合匹配的数据集形成测试用例；启动智能计算框架，将测试用例中的变异的神经网络模型和数据集进行加载，使加载完的变异的神经网络模型在数据集上进行计算；对智能计算框架的运行结果以及执行过程的输出进行分析。本发明能够更全面的覆盖神经网络模型的可变异范围，实现高效的模型生成。
一种黑盒模糊测试方法系统电子设备存储介质

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