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公开(公告)号：CN111611348A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010449138.5
申请日：2020-05-25
申请人： 河南科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于学习布隆过滤器的ICN网络信息名字查找方法，其查找结构由学习模型和备份布隆过滤器构成，两部分共同组成学习布隆过滤器结构来进行信息名字的查找，首先使用学习模型对信息名字进行查找，但是在提高查找精度的同时会产生一定数量的假阴性，为了将假阴性率降为0，再通过使用备份布隆过滤器来进行进一步的查找。借由上述技术方案，本发明利用了机器学习，将递归神经网络(RNN)与标准布隆过滤器相结合，在每个节点处，利用学习布隆过滤器实现信息名字的快速查找，提高信息名字检索的准确率并降低内存占用量。
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公开(公告)号：CN111585885A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010449124.3
申请日：2020-05-25
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L12/703 , H04L12/707 , H04L12/709 , H04L12/751 , H04L29/06
摘要： 本发明涉及一种基于在线学习的多院区医疗信息安全路由选择策略，包括以下步骤，步骤1、计算发送源AS抵抗前缀劫持攻击的弹性值；步骤2、通过在线学习的方法计算节点的历史性能；步骤3、结合节点弹性值和历史性能两个指标进行加权分配从而获得最佳下一跳节点；步骤4、选择节点权值较高的节点作为下一跳节点。借由上述技术方案，本发明引用了弹性的概念来衡量节点防御Prefix Interception攻击的防御能力，并且利用在线学习的方法来计算路由器节点的历史性能，该安全路由选择策略将计算所得的弹性值和历史性能通过加权计算，从而获得最佳的下一跳路由器，从而保证发送源的数据包能够安全送达正确源。
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公开(公告)号：CN107634911B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201711042453.0
申请日：2017-10-31
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L12/801 , H04L12/803 , H04L12/807
摘要： 本发明提供了一种信息中心网络中基于深度学习的自适应拥塞控制方法，该方法先进行适应性训练，再进行拥塞避免：在自适应阶段将时序数据输入到深网结构中进行训练，时序数据先学习低维特征，低维特征再作为GCRBM模型的输入训练时序数据，深度信念网络DBN积累学习时序数据的特征，并更新网络参数；在拥塞避免阶段，通过自适应训练阶段收集增加量Rt+1的预测信息，通过预测信息计算在t+1时刻队列的加权平均兴趣队列长度Qavg，并与当前队列进行比较从而确定网络的拥塞级，再将拥塞级封装到NACK包中反馈给接收端，接收端根据此信息调整兴趣包的发送速率；本发明可实现提前了解网络状况，动态选择转发路径，从而提高网络传输性能的功效。
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公开(公告)号：CN107249000B
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201710545014.5
申请日：2017-07-06
申请人： 河南科技大学
摘要： 为了克服现有技术中来选择聚类成员容易造成检测结果误报率高的问题，本发明提供了一种移动用户异常行为检测方法，其采用滑动窗口动态的获取数据，以提高用户行为获取的准确性，在传统FC算法的初始聚类和增量阶段之后引入Duun_index概念，对增量后产生的聚类成员进行选择，再将选择后的优质成员用投票算法进行融合得到最终结果，再与用户的正常行为进行相似度对比时引入关联矩阵，利用平均差异度的变化来判断用户行为是否正常，从而达到异常检测高效、准确的目的。
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公开(公告)号：CN108881442B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201810640758.X
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
摘要： 一种基于服务感知的移动云网络资源分配方法，该方法主要是通过一种基于服务感知的资源分配框架来实现的，该资源分配框架包含用户层、请求管理层和资源提供层，所述用户层用来模拟服务请求方，所述请求管理层用来进行请求的优化管理，所述资源提供层用来进行基础资源的管理与分配，其中，请求管理层包括学习分类策略和资源共享策略。本发明通过一个整体框架的设计来实现资源的分配，其中具体内容包含了云基础资源的共享，分配以及动态资源扩展，实现提高资源利用率以及减少时延的联合应用，加速移动云网络的发展。
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公开(公告)号：CN108965395A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810640709.6
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 一种基于遗传算法的任务联合执行方法，该执行方法用到的执行系统，包括用户模块、服务模式选择模块和遗传算法优化模块，该执行方法包括以下步骤：用户模块的工作过程；服务模式选择模块的工作过程；遗传算法优化模块的工作过程；首先，本发明提出了一种新的时间序列匹配方法，以获取与用户请求相一致且时间间隔最小的用户请求历史记录，为未来服务模式的选择提供指导；其次，本发明提出了映射级服务模式和云端级服务模式，实现服务的无缝切换，保证服务的可靠性；最后，遗传算法被用来寻找最优任务联合执行策略。本发明能够有效地实现低能耗和高可靠的目标，避免了移动终端资源局限的固有缺陷，向用户提供了更低耗、连续、优质、可靠的服务。
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公开(公告)号：CN108769252A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810640878.X
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L29/08
CPC分类号： H04L67/2847 , H04L67/2852
摘要： 本发明提供一种基于请求内容关联性的ICN网络预缓存方法，本发明中，通过分析ICN网络中用户请求内容块之间的联系特性，利用用户请求内容块之间的相关性，设计了一种节点之间协作的预缓存策略。该策略针对现有缓存策略没有充分考虑用户多次请求之间关系的特性，引入了预缓存的方式，在一定程度上降低了用户的请求时延问题,同时，根据请求内容的流行性问题，逐步的将流行的内容放置在网络的边缘。
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公开(公告)号：CN103795723B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410040847.2
申请日：2014-01-28
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开一种分布式物联网安全态势感知方法，包括运用工具从物联网中提取事件特征，将所提取的特征按顺序组合为相应的特征集合，采用主成分分析法对步骤一中得到的特征集合进行特征约简，采用Help-Training算法对约简之后的特征进行机器学习，将要感知的信息输入机器学习引擎，输出为安全事件类型，将安全事件类型映射为一个具体态势值，设置一个时间阈值，节点按照固定的时间间隔交互信息，在时间到达后，节点采用距离向量算法向邻近的感知节点发送训练数据集；本方法采用主成份分析约简安全事件属性特征，降低属性特征维数，对约简后的属性特征采用增量自学习方法进行数据训练，从而减少系统训练时间，提高系统的泛化能力。
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公开(公告)号：CN105245594A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510636062.6
申请日：2015-09-30
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L29/08
CPC分类号： H04L67/327
摘要： 一种ICN网络信息命名方法，包括以下步骤：1）查找需要命名信息所在主服务器的域名和提供信息的主体，生成提供者段；2）根据需要命名信息所在主服务器的分类，生成分类段；3）根据需要命名信息的情况选择直接命名法或者属性值对命名法命名，生成名称段；4）将需要命名的信息按照提供者/分类/名称作为输入，利用数字签名算法，生成验证码段；将提供者、分类、名称和验证码4段通过段分隔符连接起来形成信息的命名；本发明融合层次化命名和平面化命名的优点，可以提高ICN网络信息路由的效率。
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公开(公告)号：CN105224872A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510635848.6
申请日：2015-09-30
申请人： 河南科技大学
CPC分类号： G06F21/566 , G06K9/6267
摘要： 本发明公开一种基于神经网络聚类的用户异常行为检测方法，首先将用户的行为数据集矩阵进行SVD分解及去噪，然后将去噪后的矩阵输入到神经网络的输入层，接着在神经网络的隐含层进行各用户所有属性的权重并将其进行标准化，在输出层将其输出，最后分别计算各用户与正常行为模型数据库中各用户的相似度和阈值的大小，如果大于阈值的直接为异常行为并进行相应的提示及防范措施，反之为正常行为，将其合并到正常模型数据库中进行实时更新数据库；本发明通过各部分的配合有效实现了高的检测率和低的误报率。
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