无码中文av 黄河教授课题组的论文“PatternSketch: General and Runtime Reconfigurable Time-series Network Traffic Pattern Detection”被计算机系统领域国际顶级会议ACM EuroSys长文录用。这是ACM EuroSys会议历史上苏州大学首篇、江苏省高校独立完成的第2篇研究论文。
ACM EuroSys是由ACM SIGOPS（Special Interest Group on Operating Systems）举办的操作系统/计算机系统领域最具影响力的三大顶会（SOSP、OSDI、EuroSys）之一。自2006年创办以来，ACM EuroSys已经出版了众多具有深远影响的学术论文，备受学术界和工业界的广泛关注。众所周知系统领域工作周期长、工程量大，本轮EuroSys 2026春季投稿共有79篇论文入选，录用率仅为16.9%。
论文的研究工作历时近2年，论文所研究的时序流量模式检测(Time-series Traffic Pattern Detection)问题是高速网络流量测量的核心任务之一，目的是检测并报告网络数据流中出现频率随时间变化规律满足特定模式的若干条特征流。该问题在数据流处理、数据库优化和数据挖掘等领域也有着广泛应用。针对如何在计算与存储资源严重受限的可编程交换机上并发检测多种时序流量模式的艰巨挑战，论文提出了一种名为PatternSketch的通用、可运行时重配置的检测框架，不仅能用一套系统精准检测多种时序模式，还能在不下线交换机的情况下灵活切换监控目标，创新性地解决了为不同时序流量模式独立部署检测模块所带来的模块功能冗余、计算存储资源利用率低、需停机更新检测模块等问题。基于多个真实数据集的实验结果显示，PatternSketch在仅使用200KB空间并发检测6种时序模式时可取得超过90%的F1分数，且能够部署于商用Tofino可编程交换机上，实现通用、可运行时重配置的时序模式检测，具有广阔的应用前景。匿名评审专家对论文的内容给予高度认可，其中Meta-reviewer给出了“Your paper impressed the reviewers with its intuitive new abstraction, which could move the needle on the usability of sketches for complex pattern detection.”的评价。
论文作者为杜扬、硕士研究生王丹、黄河（通讯作者）等，该研究工作得到了国家自然科学基金重点项目、面上项目的支持。