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公开(公告)号：CN104915371A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510175590.6
申请日：2015-04-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于智能信息处理领域，具体涉及一种利用计算机技术辅助网络信息智能分析和处理的面向多实体稀疏关系的联合挖掘方法。本发明包括：从异构数据中抽取实体、异质关系，两类实体之间的异质关系采用异质关系矩阵表示，进而构建异质关系矩阵集合R；对于每一个异质关系矩阵Ri进行非负矩阵分解；针对每一类实体对应的矩阵分解结果进行融合，得到最终的聚类指示矩阵。本发明在真实数据集上与最近的几种方法进行了对比分析，可知本方法在准确率、纯度、NMI和ARI四个度量指标下都整体优于其他算法。本方法只与规模较小一类的实体相关，因此在大规模数据上具有较好的可扩展性。
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公开(公告)号：CN104767691A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510152352.3
申请日：2015-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/801 , H04L29/06
Abstract: 本发明属于Web防火墙领域，具体涉及一种基于概率转发的Web防火墙拥塞控制方法。本发明包括：每隔τ时间间隔，读取队列当前长度，统计k次，计算τ×k时间内的队列长度的平均值；根据队列的平均长度值lavg计算当前时刻队列对分组的转发或丢弃概率P；根据当前队列增长速度Δλ，对不同阶段的阈值T进行微调；本发明考虑了Web防火墙自身所具有的高速转发功能，采用概率转发的方式，可以提前对系统即将应对的高负载进行预防。避免了溢出造成的抖动性，同时提高了系统的吞吐量，降低了丢包率。
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公开(公告)号：CN104636454A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510054469.8
申请日：2015-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30294 , G06F17/30566 , G06F17/30575 , G06F17/30598 , G06F17/30705 , G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模异构数据的联合聚类方法。包括以下步骤：从异构数据中抽取实体以及实体间的异质关系，得到异质关系矩阵；从将异质关系矩阵对应的两个实体中选择规模小的实体X2，以实体X2的关联关系构建关联矩阵；采用对称矩阵稀疏分解法对关联矩阵C进行分解，得到实体X2对应的聚类指示矩阵B；将矩阵B作为输入，对异质关系矩R进行三分解，得到实体X1对应的聚类指示矩阵，通过实体X1对应的聚类指示矩阵和实体X2对应的聚类指示矩阵，实现实体类别划分。本发明能够降低矩阵的稀疏性，提高了联合聚类方法的准确率。
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公开(公告)号：CN104518930A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201510012386.2
申请日：2015-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于互联网信息安全管理领域，具体涉及一种面向微博的异常用户和消息同时检测方法。本发明包括：(1)数据预处理；(2)交互提取及建模；(3)基于同质交互的异质交互矩阵度量学习；(4)异质交互矩阵三分解；(5)基于先验知识的异常用户和消息识别。本发明从用户和消息两类实体出发，对两类实体产生的同质交互和异质交互进行建模，提出了面向微博的异常用户和消息的同时检测方法。在该方法中，针对异质交互矩阵，采用非负矩阵三分解的方法能够同时给出用户和消息的划分指示矩阵，提高了检测的效率。
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公开(公告)号：CN102970692B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201210506709.X
申请日：2012-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种分布式检测位于事件边界处的无线传感器节点的方法。本发明包括如下步骤：根据待判定节点邻域内邻居节点的密度确定拟合节点的个数；收集待判定节点的所有邻居节点感知属性读数，根据事件发生阈值以及拟合节点个数构建拟合节点集合；根据拟合节点的地理分布情况选择拟合函数；将拟合节点集合中的节点坐标作为拟合点进行曲线拟合，获得边界曲线方程；计算待判定节点到曲线的最短距离，进行边界节点判定。与现有方法相比，本发明提出的基于曲线拟合的边界节点检测方法，以节点与边界的距离作为判定边界的根据，减少了故障节点读数对于检测结果的性能影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104216964A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410416127.1
申请日：2014-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30699 , G06F17/30705 , G06F17/30985
Abstract: 本发明涉及利用计算机技术辅助网络信息智能分析或舆情的一种面向微博的非分词突发话题检测方法。本发明包括：语料预处理，构建动态的微博检测窗口；将微博内容切分成单个汉字，并构建字典；计算突发特征字集合；计算由特征字组成的突发话题；生成有意义词或串，形成由词或串表示的突发话题。本发明提出了一种无须中文分词的微博突发话题检测方法，对中文微博消息内容事先不做中文分词，而是将汉字和英文单词、图片、视频、外部链接等作为单个实体。最后对突发特征实体中的中文汉字构词，能够提高检测方法的整体性能，提高对新词、口语化串的召回率。
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公开(公告)号：CN101795215B
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201010101883.7
申请日：2010-01-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种网络流量异常检测方法及检测装置。包括数据选取单元，用于选取待检测的网络指标数据，建立属性记录；分布分析单元，考察网络中各个主机发起连接和被连接中的所述属性记录的各个属性的分布状况；观测信息熵获得单元，用于当时间间隔到达设定的时间阈值时，根据所述属性分布状况获得观测信息熵；预测单元，根据所述观测信息熵预测下一个时间间隔的网络指标数据的信息熵；置信区间获得单元，根据所述观测信息熵和所述预测信息熵获得异常判决所需置信区间；异常判决单元，分析所述观测信息熵在所述置信区间的分布，根据分析结果确定网络流量是否异常。解决了现有技术用于网络流量异常检测时可操作性不强、灵活性较差的问题。
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公开(公告)号：CN101674264B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN200910073070.9
申请日：2009-10-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/58
Abstract: 本发明提供的是一种基于用户关系挖掘及信誉评价的垃圾邮件检测装置及方法。所述的检测装置的构成包括用户关系建模装置、指纹收集装置、路径挖掘装置、邮件评价装置、邮件输出装置、用户评价装置、信誉更新装置。所述的方法为根据受控网内用户通信关系建立用户关系模型，然后依据用户关系模型挖掘特定路径集，最后通过该路径集上用户的历史评价建立邮件判定记录，识别邮件属性。本发明的优点在于：有很好的垃圾邮件识别能力，能较好的识别恶意用户并抵抗恶意用户的干扰，可部署在邮件服务器、网关、骨干网出入口处，可广泛应用于电子邮件过滤技术等应用领域。
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公开(公告)号：CN101162993B
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN200710144694.6
申请日：2007-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种网络风险分析方法。(1)收集当前网络的拓扑、弱点、服务等信息，构造网络攻击图。(2)根据网络攻击图，计算各个弱点被攻击者成功利用的概率。(3)将各弱点被成功利用的概率与这些弱点对主机服务、数据的影响结合，计算各弱点对主机可用性、保密性和完整性的风险。(4)考虑各主机的安全需求，计算各主机的综合风险。(5)根据各主机的综合风险，计算网络综合风险。本发明的优点在于：(1)充分考虑了弱点间的关联性对主机和网络的安全造成的影响。(2)按照安全需求对主机的风险状况进行量化评估，使得评估结果更加真实、可靠。
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