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公开(公告)号：CN105763573A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610297845.0
申请日：2016-05-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1408 , H04L63/1416 , H04L63/1441
Abstract: 本发明提供的是一种降低WEB服务器误检率的TAPS优化方法。首先计算待检测主机的IP与端口的比值或者反比，然后通过与阈值进行比较，分两种情况进行每个源IP地址的比率值的计算，再将比率值与阈值进行比较，提取出疑似扫描机的集合；最后在疑似扫描机的集合中筛选出WEB服务器，得到新的扫描机集合。本发明主要用于解决现有的TAPS方法会将WEB服务器误当成扫描主机的问题。通过实验验证了TAPS方法会将WEB服务器误当成扫描主机，同时本发明可以正确的检测出WEB服务器，从而降低误检率。
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公开(公告)号：CN104166726A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410424542.1
申请日：2014-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/2705
Abstract: 本发明涉及互联网信息管理领域，尤其涉及一种面向微博文本流的突发关键词检测方法。本发明包括：实时采集微博数据，针对实时微博数据流建立基于动态滑动窗口机制的消息会话模型；从消息会话模型中抽取用户信任属性，根据设定的信任窗口大小构建动态信任模型，计算用户的信任度；根据设定的消息窗口大小对实时微博消息流进行切分，融合用户信任度计算每个时间窗口中关键词的权重，形成突发关键词的权重序列；针对突发关键词的权重序列，采用基于动力学模型的突发关键词发现算法计算关键词的突发权值，如果关键词的突发权值大于系统设定的突发阈值则该词为突发关键词。此方法能够降低人类作息时间的影响，提高检测突发关键词的准确度。
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公开(公告)号：CN101860529B
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201010153486.4
申请日：2010-04-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种P2P节点存活性定期探测系统及方法。信息收集模块，收集最近一个探测周期内节点连接信息，并初始化路由表节点状态属性；信息处理模块根据路由表节点状态属性确定在下一个探测周期内哪些节点应该被探测，哪些该延迟探测；探测模块，当下一探测周期到来，向已确定需要探测的节点发出探测，并更改所有连接表内所有节点的标志位，继续收集返回的连接信息，更新路由表节点状态属性；回应模块，节点在收到探测信息后相应的进行回应，以便其他节点进行更新。本发明充分考虑了网络上节点之间通信的联系，对过去的连接信息进行统计并决定是否进行探测。减少了探测次数，节省了网络带宽。
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公开(公告)号：CN101772013B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010101072.7
申请日：2010-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于投票机制的WSN抗攻击节点定位方法。使用典型的距离矢量交换协议，使网络中所有节点获得距信标节点的最小跳数；信标节点通过获得其他信标节点的位置和相隔跳距来计算网络平均每跳距离，并将其作为校正值广播至网络中；未知节点收集信标节点的位置参考信息，建立位置参考集，划分子集，在子集中利用三边测量法进行位置估算；未知节点对部署区域进行网格划分。将部署区域看成一个二维平面，划分成相同大小的网格，对每个网格进行标识；未知节点将参考子集中的位置估算映射到网格中，计算未知节点的位置坐标。本发明具有较强的抗攻击性，有效的解决了DV-Hop定位机制抗攻击性弱，定位误差大，精度低的问题。
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公开(公告)号：CN101488960A
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200910071486.7
申请日：2009-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于并行处理的TCP协议及其数据还原装置及方法。其装置包括网络报文捕获装置、TCP协议分析与重组装置、重组数据存取装置和应用层数据通知装置。其方法包括网络报文捕获步骤、TCP协议分析步骤、TCP数据重组步骤和应用层通知步骤。通过本发明可以利用单点计算平台即可满足大流量网络环境下的TCP协议数据分析需求，无需额外增加软硬件环境，具有很高的性能价格比；TCP数据重组策略可以根据实际环境进行定制，更为有效地利用系统资源，使其利用率达到最大化；最终实现的报文分析技术具有很强的移植性，可以满足目前绝大多数的运行环境配置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119271904A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411301425.6
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实推理的社交网络知识感知推荐方法、程序、系统及存储介质。本发明所述的系统包括反事实数据生成装置、数据筛选装置、奖赏反馈装置、推荐装置。所述的方法将反事实推理引入到基于知识图谱的知识感知推荐系统中，利用知识图谱中的项目特征信息生成更多元化的反事实数据，将反事实推理从顺序推荐任务推广到更广泛的应用场景中，通过减轻知识感知推荐系统中虚假相关性的影响，同时作为一种数据增强方法缓解数据稀疏问题，使模型达到更优的效果，可广泛应用于社交网络场景下数据推荐等应用领域。
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公开(公告)号：CN118568361A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410508782.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发公开了一种基于属性补全的社交网络社区搜索方法、系统及存储介质。本发明针对顶点属性信息缺失问题，通过考虑顶点多类型对属性补全的影响以及借助元路径引导的随机游走获取优质高阶邻居提升属性补全的性能；在此基础上，根据上述属性补全方法，通过属性约束描述个性化搜索需求，通过关系约束描述不同类型顶点之间的细粒度连接需求，设计并实现了多种属性关系社区搜索算法。本发明考虑属性补全的社区搜索能够提高社区搜索的性能，考虑属性约束社区搜索既能够完成个性化的搜索需求又能提高社区成员的属性相似度，可部署在各服务器机房后端，可广泛应用于社交网络场景下网络舆论监管等应用领域。
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公开(公告)号：CN118349749A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410508802.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于社交网络技术领域，具体涉及一种面向社交网络兴趣推荐的联邦学习数据中毒检测系统、方法、程序、设备及存储介质。本发明通过基于深度自编码器的检测模型，使用深度自编码器的降维功能解决联邦学习中对数据中毒攻击的检测和防御问题，可以将客户端更新的高维模型参数降维，并突出恶意客户端的模型更新特征，通过检测并剔除恶意的攻击者，保护联邦学习中全局模型的安全。本发明设计了基于深度自编码器的联邦学习数据中毒检测模型，用于客户端中毒模型的检测和剔除，可部署在互联网服务提供商机房处，可广泛应用于用户侧互联网流量测量与分析等应用领域。
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公开(公告)号：CN118332200A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410508783.8
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于k‑truss嵌套索引的社区搜索方法、系统及存储介质。本发明所述的系统包括数据采集装置、索引构造装置、单节点搜索装置、个性化社区搜索装置。所述的方法采用k‑truss社区模型作为社区的结构约束条件。CSKNI方法能够高效率地在普通网络与符号网络上完成索引构建，并利用索引进行社区搜索，获得指定的连通k‑truss社区或具有基本内聚特征的社区。同时，本研究针对网络数据中边与节点的增加、删除情况，设计了相应的索引维护算法，保证索引可以高效正确地应对数据变化，以满足社区搜索的正确性和实时性。本发明可部署在各服务器机房后端，可广泛应用于社交网络场景下社区搜索等应用领域。
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公开(公告)号：CN118296596A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410508808.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于数据投毒技术领域，具体涉及一种针对离线强化学习的数据投毒攻击系统、方法、程序、设备及存储介质。本发明通过对离线强化学习过程中的关键时间步添加微小的扰动，运用非常低的攻击代价，实现被攻击算法模型学习到较差的目标策略的效果，并确定攻击的有效性和可行性。本发明能够在离线强化学习过程中确定对学习任务有重大影响的轨迹，针对关键时间步进行投毒，极大程度降低了攻击代价，提升了攻击效率；本发明提出的扰动方法能够对数据集动态添加符合自身比例的微小扰动，与原数据相比改动幅度非常小不易察觉，改动幅度小于其自身数据的0.05倍，提升了攻击的隐蔽性。
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