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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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公开(公告)号：CN112035545B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202010891298.5
申请日：2020-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/00 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于社会网络分析和数据挖掘技术领域，具体涉及一种考虑非活跃节点和社区边界的竞争影响力最大化方法。本发明解决了以往研究中存在的对非激活节点影响力的忽略以及基于社区的影响力最大化算法中社区的同质性对信息传播会产生阻塞等问题。本发明提出了一种新的竞争环境下的传播模型CIMWIB，该模型能够有效地模拟社会网络中非活跃用户在信息传播中的作用。为了解决社区的同质性对信息传播的阻塞问题，本发明提出了一种新的评价节点影响力的指标BI。在上述研究的基础之上，本发明提出了一种二阶段种子节点选择算法CBCIM，该算法可以帮助商家在竞争环境下更好推广自己，利用口碑效应得到更高的效益。
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公开(公告)号：CN113283778B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110639879.4
申请日：2021-06-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q40/03 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，具体涉及一种基于安全性评价的分层汇聚联邦学习方法。本发明针对基于区块链的联邦学习的过程中验证各节点所造成的通信成本过高的问题，通过研究针对无用或恶意节点的验证机制及其安全性与通信成本，结合竞争的投票验证方法与聚合算法，提供了在联邦学习过程中的双层聚合模型。本发明在保证节点安全性的基础上降低训练的通信成本，可应用于基于区块链的架构下带有安全评估功能的分层汇聚联邦学习中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113297500B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110697470.8
申请日：2021-06-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/06 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络链接预测技术领域，具体涉及一种社交网络孤立节点链接预测方法。本发明针对社交网络链接预测中的孤立节点预测任务，提供了采用辅助信息进行的半监督链接预测的一种社交网络孤立节点链接预测方法。本发明通过已知网络中节点的属性向量与拓扑向量学习一个映射模型；利用此模型将待预测节点的属性向量映射成拓扑向量；基于半监督的生成对抗网络并使用待预测节点的拓扑向量与当前网络节点的拓扑向量完成链接预测任务，并在社交数据集上验证模型的可行性和优势。本发明可用于处理在社交网络链接预测过程中孤立节点的预测问题，并在预测过程中一定程度上摆脱对含标签样本的依赖。
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公开(公告)号：CN111626174B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010438367.7
申请日：2020-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/2431 , G06F18/2131
Abstract: 本发明属于单用户姿态鲁棒技术领域，具体涉及一种基于信道状态信息的姿态鲁棒动作识别方法。智能化的生活是人们未来追求的目标，准确的实现人机交互是当前亟待解决的问题。现有基于信道状态信息的动作识别方法针对同一用户不同时刻的动作识别准确率不高。本发明通过引入提取稳定特征的方法来改善现有方法的不足，提取改变甚微的稳定特征，提高识别准确率。
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公开(公告)号：CN111581489B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010438372.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/13 , G06F16/172 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , H04L47/2483
Abstract: 本发明属于流量采样技术领域，具体涉及一种基于共享计数树的存储空间优化采样方法。本发明旨在节约采样设备存储空间，具体包括根据采样判断机制决定是否对到来的数据包进行采样；如果决定对到来的数据包进行采样，在哈希流跟踪表中对该数据包所属流节点进行检索；若未检索到采样数据包所属流节点，则为该数据包在流跟踪表中新建流节点；当对某条流终止采样时，将该流在流节点和共享计数树集合中存储的特征值还原并导入到有序流特征记录缓冲区中；待缓冲区已满，将采样流特征记录写入到文件中。
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公开(公告)号：CN109871669B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201910194189.5
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/30 , G06F21/31 , G06F21/45 , H04L67/1097
Abstract: 本发明属于资源汇聚领域，具体涉及一种基于区块链技术的数据共享解决方法，包括以下步骤：数据模型架构设计；业务智能合约设计；权限管理与身份认证设计；访问控制机制设计；数据存储结构设计。本发明提出了支持海量数据分级授权交易的多层区块链模型，采用链下存储的方式，极大地节省了区块链的存储空间消耗。通过对比实验验证相对于比特币、以太坊本数据模型在数据存储于访问控制方面有极大优势；提出了基于消息队列kafka的联盟链共识算法与基于改进PBFT算法的私有链共识算法。
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