分布式的预测活跃IPv6地址的方法及相关设备
公开
摘要
本申请提供一种分布式的预测活跃IPv6地址的方法及相关设备。其中，方法包括：基于网络中的各个参与终端的活跃IPv6地址的种子集，利用联邦机器学习的方式训练预先得到的全局活跃IPv6地址关联初始模型，各个参与终端将训练完成后得到的更新模型，上传至中央服务器中，中央服务器对各个所述更新模型进行聚合得到全局活跃IPv6地址关联模型；根据所述全局活跃IPv6地址关联模型预测新的活跃IPv6地址。训练过程中，各个参与终端只将更新的模型参数上传至中央服务器，保护原始数据，同时能够使得预测的IPv6地址更加符合各个参与终端实际的扫描需要，依据预测得到的新的活跃IPv6地址进行扫描，就可以缩小扫描的范围，提高扫描的效率。
基本信息
专利标题 ：
分布式的预测活跃IPv6地址的方法及相关设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297941A
申请号 ：
CN202111680468.6
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄小红李丹丹常皓赵昱祁
申请人 ：
北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 ：
北京风雅颂专利代理有限公司
代理人 ：
陈莉
优先权 ：
CN202111680468.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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