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公开(公告)号：CN104166630B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410382200.8
申请日：2014-08-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F12/0813
Abstract: 本发明属于网络技术领域，具体涉及一种可用于内容中心网络中数据缓存的面向内容中心网络中基于预测的最优化缓存放置方法。本发明包括：将缓存放置方案编码为二进制符号串，1代表缓存对象，0代表不缓存对象，随机产生初始种群；计算每种缓存放置方案的收益值，找出最大收益值存入数组max；基于个体适应度划分的选择运算；基于个体相关性的交叉运算；基于基因块的变异运算；产生新的种群，即新的缓存放置方案；判断数组max是否趋于稳定，如果稳定，得到最大收益缓存放置。本发明有效降低了用户访问延迟，减少了内容重复请求率和网络内容冗余，增强了网络数据多样性，显著提高了全网缓存性能，具有更高的缓存效率。
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公开(公告)号：CN105243328A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510616341.6
申请日：2015-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种基于行为特征的摆渡木马防御方法。包括以下步骤，步骤一：通过内核层的注册表操作监控、文件操作监控、进程操作监控、网络操作监控获取摆渡木马的行为特征；步骤二：将内核层获取的行为特征与行为特征库的规则进行匹配，使用灰色模糊判定的方法完成摆渡木马的判定；步骤三：根据判定结果对摆渡木马进行相关的隔离处理，对行为规则库进行实施更新。本发明在现有针对病毒木马程序监控技术和行为分析方法的基础上，设计并实现了一个通过摆渡木马行为特征完成对摆渡木马的防御技术方案。
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公开(公告)号：CN113051574B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110265675.9
申请日：2021-03-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于区块链智能合约安全检测技术领域，具体涉及一种智能合约二进制代码的漏洞检测方法。面向复杂漏洞类型，本发明采用动静态结合的检测方法，使用符号执行方法帮助减少模糊匹配方法的开销。针对一般漏洞，本发明提出基于关键指令的静态检测方法，首先反编译字节码生成控制流图CFG，同时为不同类别的漏洞定义了不同的关键指令及规则，使用Z3约束求解引擎进行符号表达式建模，解决了EVM中数据长度为符号表达式的指令的符号建模问题，并通过提取关键路径生成可能利用漏洞的执行路径。本发明解决了智能合约漏洞检测技术手段单一、漏洞检测大多针对合约源代码问题，实现了在仅给定一个合约二进制代码的情况下对其进行漏洞检测。
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公开(公告)号：CN113065693B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110301075.3
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于人工智能以及分布式学习技术领域，具体涉及一种基于径向基神经网络的车流量预测方法。本发明针对RBF的缺乏通用性参数设置问题，将RBF与APSO算法进行融合，将RBF的网络中心、中心半径以及连接权值映射到粒子的运动位置当中去，通过粒子的寻优过程达到了对参数的优化效果。本发明引入基于健康度的PSO算法，通过粒子的健康度的判断，将粒子划分为状态优秀、一般以及状态差的粒子，对健康度处于差的粒子进行了特定的全局搜索策略优化，对健康度处于优秀的粒子进行了特定的局部策略优化。最后在基于Spark并行平台的基础上，通过主副节点对粒子的更新，输出了用于车流量预测的RBF神经网络模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114153985A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111424146.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于元学习与知识表示学习技术领域，具体涉及一种基于小样本学习的知识图谱实体链接预测方法。本发明利用元学习的方式在一个任务中只利用少数三元组信息完成关系信息的提取以及快速更新；考虑数据集中的三元组会存在复杂的头尾实体数量对应关系，通过预先统计出完整三元组中的头尾实体数量，根据头尾实体所占比例确定负样本的生成方式；通过知识表示学习的传统评分函数将实体向量和关系向量以共处同一平面的方式进行数学计算。本发明通过将更新后的关系信息向量映射到超平面，并将实体向量进行超平面投影分解，使得模型能够有效缓解训练过程中过度收敛的情况。
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公开(公告)号：CN104166630A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410382200.8
申请日：2014-08-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F12/08
Abstract: 本发明属于网络技术领域，具体涉及一种可用于内容中心网络中数据缓存的面向内容中心网络中基于预测的最优化缓存放置方法。本发明包括：将缓存放置方案编码为二进制符号串，1代表缓存对象，0代表不缓存对象，随机产生初始种群；计算每种缓存放置方案的收益值，找出最大收益值存入数组max；基于个体适应度划分的选择运算；基于个体相关性的交叉运算；基于基因块的变异运算；产生新的种群，即新的缓存放置方案；判断数组max是否趋于稳定，如果稳定，得到最大收益缓存放置。本发明有效降低了用户访问延迟，减少了内容重复请求率和网络内容冗余，增强了网络数据多样性，显著提高了全网缓存性能，具有更高的缓存效率。
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公开(公告)号：CN114881192B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210306812.3
申请日：2022-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/006 , G06N20/10 , G06F18/214 , G06F18/2411 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了基于改进麻雀算法优化SVM参数的入侵检测方法，在麻雀算法基础上，提出基于Levy飞行、模拟退火、改进因子、正余弦算法的四种改进方法，进而提高麻雀算法的性能，使其跳出局部最优并稳定收敛。本发明麻雀搜索算法的发现者更新过程中加入正余弦算法和改进因子减小陷入局部极值的可能性，避免发现者与整个群体停滞不前的现象；在加入者更新过程中加入模拟退火算法和Levy飞行，提高全局和局部寻优能力，进而为SVM提供更好的参数，达到更好的分类效果，解决入侵检测系统精度不够问题。
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公开(公告)号：CN114841318B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210474802.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于跨模态知识蒸馏的智能合约漏洞检测方法,涉及区块链技术领域，针对现有技术中无法将两种模态的特征信息融合并加以处理的问题，与现有技术相比，本申请针对当前仅分析一种模态的逻辑信息作为智能合约漏洞检测的基础，提出基于跨模态知识蒸馏的智能合约漏洞检测方法。本申请的漏洞检测方法可有效地发现大量智能合约存在的漏洞，且准确度较高。本申请提出的漏洞检测方法有助于在智能合约漏洞造成损失之前发现和预防漏洞，避免不可估量的经济损失。
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公开(公告)号：CN114153640A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111421597.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于分布式流处理系统容错技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的系统容错策略方法。本发明将深度强化学习技术应用于分布式流处理系统的容错问题中，能够将容错问题中数据备份的分配问题表述为资源分配问题，构建以任务和任务之间的联系为顶点和边的神经网络模型，并经过多层次的训练，有效的使当前系统容错问题处理效果更优秀，同时能够为分布式流处理系统容错问题提供一种基于深度强化学习的可行的方法。本发明所提供的技术方案可恰当分配备份资源，对系统容错开销进行评价，从而降低当前主要以上游备份为主要方案进行处理的复杂度，提高系统容错的效率，降低现有方法的容错开销。
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