Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 中国科学院信息工程研究所王进法获国家专利权

中国科学院信息工程研究所王进法获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于流量的深层次内网拓扑结构推断方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119676141B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411575211.8,技术领域涉及:H04L45/02;该发明授权一种基于流量的深层次内网拓扑结构推断方法及系统是由王进法;张晓峰;郑春阳;费海强;李文豪;朱红松设计研发完成,并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于流量的深层次内网拓扑结构推断方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开一种基于流量的深层次内网拓扑结构推断方法及系统,属于网络拓扑构造技术领域。所述方法包括:获取流量的NTP流量特征和TCP流量特征;根据NTP流量特征推断每一层次内网的Windows设备规模和Linux设备规模;基于TCP流量特征和各层次内网的Windows设备规模和Linux设备规模对TCP流量进行分层特征聚类,得到按主机设备分类的TCP数据包数组;基于所述按主机设备分类的TCP数据包数组进行主机设备关系推断,以构建深层次内网拓扑结构。本发明可以准确推断深层次局域网的网络层次。

本发明授权一种基于流量的深层次内网拓扑结构推断方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于流量的深层次内网拓扑结构推断方法,其特征在于,所述方法包括: 获取流量的NTP流量特征和TCP流量特征; 根据NTP流量特征推断每一层次内网的Windows设备规模和Linux设备规模; 基于TCP流量特征和各层次内网的Windows设备规模和Linux设备规模对TCP流量进行分层特征聚类,得到按主机设备分类的TCP数据包数组; 基于所述按主机设备分类的TCP数据包数组进行主机设备关系推断,以构建深层次内网拓扑结构; 其中,所述NTP流量特征包括:NAT路由器捕获到NTP数据包的时间、NTP数据包的模式、NTP数据包的生存时间值和NTP数据包的目的IP; 所述根据NTP流量特征推断每一层次内网的Windows设备规模和Linux设备规模,包括: 利用NTP数据包的生存时间值对NTP数据包按层进行分类,以得到每一层次内网的设备总规模; 基于NTP数据包的目的IP区分每一层次内网中设备,并结合该层次内网的设备总规模,得到该层次内网的Windows设备规模和Linux设备规模; 所述TCP流量特征包括:NAT路由器捕获到TCP数据包的时间、TCP数据包的延迟时间和TCP数据包的生存时间值,所述TCP数据包的延迟时间为TCP三次握手数据包中第二次和第三次握手包的捕获时间差值的一半; 所述基于TCP流量特征和各层次内网的Windows设备规模和Linux设备规模对TCP流量进行分层特征聚类,得到按主机设备分类的TCP数据包数组,包括: 根据TCP数据包的生存时间值,对TCP数据包按层进行分类; 以所述TCP数据包的延迟时间为特征值,以每一层次内网的Windows设备和Linux设备的总规模为聚类数量,分别对每一层次的TCP数据包进行聚类,并根据聚类结果,生成按主机设备分类的TCP数据包数组; 基于所述按主机设备分类的TCP数据包数组进行主机设备关系推断,以构建深层次内网拓扑结构,包括: 基于主机设备的时延数组,构建两两主机设备之间的关联时延数组;其中,所述主机设备的时延数组为按主机设备分类的TCP数据包数组; 根据所述关联时延数组计算主机设备之间的相关系数; 计算时延数组的相似度,并结合所述主机设备之间的相关系数,构建深层次内网拓扑结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院信息工程研究所,其通讯地址为:100085 北京市海淀区树村路19号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。