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公开(公告)号：CN104518930B
公开(公告)日：2017-11-21
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：CN104767808A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510152354.2
申请日：2015-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于计算机网络和数据通信领域，主要涉及一种基于支持AJAX的WEB代理方法。本发明包括：系统接受服务器发送的网页源代码信息；找到AJAX调用，根据原型机制创建请求方法，替换掉原内置请求方法；将修改后的内容发送给客户端，客户端浏览器执行修改后的AJAX请求被发送到代理系统；代理从客户端发送的AJAX请求的请求地址中提取真实的请求地址并向服务器请求数据。本发明针对AJAX这种通过动态代码动态生成的请求不能有效代理的问题，以原型机制为基础设计了一种对已封装的内置方法进行重写的方法达到了修改请求地址的目的，进而实现了对于AJAX动态请求的代理功能。
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公开(公告)号：CN104267439A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410409808.5
申请日：2014-08-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种无监督人体检测与定位方法，发送机发送信号，信号经过监测区域，由接收机接收；实时采集信道状态信息数据，对滑动时间窗口内所有数据的子载波振幅求平均值，获取一个包含所有子载波振幅均值的向量，将其作为信号特征；从滑动窗口中提取检测信号的信号特征，计算检测信号特征与静态标准信号特征的相关性，如果每根接收机天线上的相关性大于设定的阈值，表示有人体出现在监测区域，对人体位置进行定位，否则继续对监测区域进行信号检测；读取定位模型参数文件中的参数信息，然后计算检测信号特征在各个可定位位置处的概率，最大概率相关的位置即为人体最有可能位于的地方。
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公开(公告)号：CN102984800A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210506602.5
申请日：2012-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: Y02D70/122
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，尤其涉及一种可用于复杂环境中的随机部署无线传感器网络的定位方法。本发明包括如下步骤：（1）网络初始化；（2）统计局部邻居节点信息；（3）决策下一步信标移动方向；（4）计算信标移动步长；（5）移动信标节点。与现有方法相比，本发明提出的自适应密度感知定位方法，以双信标移动方式降低了未知节点定位中信标参考节点的共线度，信标以具有一定规律的螺旋式路径遍历整个网络，具有较少的交叉路径和重复路径，节省了信标节点的能量开销。
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公开(公告)号：CN101853284A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010179684.8
申请日：2010-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的是一种面向互联网的有意义串的提取方法及装置。提取方法包括提取重复字符串，通过串内分析过滤所述字符串，通过串外分析过滤所述字符串，通过串间分析过滤所述字符串步骤；提取装置包括依次串接的重复串发现模块、串内分析模块、串外分析模块和串间分析模块。本发明能够有效的提取新闻网页和论坛上的有意义串。本发明可广泛应用于网络舆情管理、互联网智能信息处理等应用领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101692642A
公开(公告)日：2010-04-07
申请号：CN200910073047.X
申请日：2009-10-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明一种基于交换层树形网络的多子网拓扑发现装置及发现方法。包括地址转发表收集装置、最大集计算装置和拓扑生成装置。地址转发表收集装置收集交换机上的地址转发表信息；最大集计算装置根据最大集理论和初始的地址转发表信息，计算出每一个交换机各个端口的最大集；拓扑生成装置根据得到的最大集和交换机各端口间的关系，绘制拓扑图。本发明克服了现有技术的不足，采用最大集，最大集利用交换机不完整的地址转发表，通过集合的迭代运算，从而得出完整的拓扑结构。
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公开(公告)号：CN101668006A
公开(公告)日：2010-03-10
申请号：CN200910073048.4
申请日：2009-10-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供的是一种用于异常检测的自适应网络流量采样方法。基于时间分层的思想，把时间分成一些预先确定的、不重叠的称为块或层的间隔。同一个时间间隔内，用同一概率对属于相同流的所有数据报文进行采样，并实时检测流是否期满。时间间隔结束时，用当前时间间隔采样到的报文数目和采样概率估计流大小，并预测下一个时间间隔的流大小分布，然后把预测的流大小作为确定下一个时间间隔的采样概率的重要参数，同时结合强制采样方法对较小流的数据报文进行强制采样。与现有技术相比，本发明的优点是：算法简便、灵活，能为异常检测提供正确的数据源，同时能够提高处理速度和节约存储空间。
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公开(公告)号：CN101488150A
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200910071484.8
申请日：2009-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的是一种实时多角度网络热点事件分析装置及分析方法。分析装置的构成包括网络事件数据收集装置、网络事件数据预处理装置、事件中心处理装置和输出装置。分析方法包括网络事件信息采集步骤、网络事件发现步骤、网络事件中心初始化步骤、网络事件相似度比较步骤、网络事件多中心生成步骤和热点事件输出步骤。通过本发明可以实时发现目前发布到互联网上的热点事件信息，并且从多个角度展现该事件的发展过程，以帮助网络管理人员能够更为全面地了解网络热点事件的态势。
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公开(公告)号：CN120031097A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510064154.5
申请日：2025-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种针对离线强化学习的隐蔽数据投毒攻击方法、系统、程序、设备及存储介质，属于离线强化学习技术领域。本发明方法采用关键时间步动态投毒攻击方法，通过对重要性较高的样本进行动态扰动，实现高效隐蔽的攻击效果。该方法首先通过理论分析发现时序差分误差对于模型学习过程的重要影响，分析得出时序差分误差较大的时间步代表离线强化学习的薄弱环节，将其作为投毒目标选择的依据。然后又提出了基于双目标优化的投毒方法，在最小化扰动幅度的同时，最大化攻击对模型性能产生的负面影响，为每个投毒样本生成最优扰动幅度。本发明以极低的攻击成本，实现了对离线强化学习模型的有效干扰，并确定了其在实际应用中的有效性和可行性。
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公开(公告)号：CN116170138B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202310131205.2
申请日：2023-02-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/10 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于线性变换的K‑means聚类的隐私保护外包方法，所述方法包括如下步骤：1、数据拥有者使用密钥生成算法随机生成一个密钥；2、数据所有者对D中每条记录对应的索引顺序和属性顺序进行置换得到D'，数据所有者使用密钥将D'转化为D”并发送到云端；3、云执行K‑means均值聚类任务，并返回K‑means聚类结果和每个聚类的质心给数据拥有者；4、数据拥有者对聚类结果进行验证；5、数据所有者在验证成功云返回的聚类结果后，通过π1恢复D”中每条记录对应的索引顺序，得到真实的K‑means聚类结果。该方法通过高效的线性变换技术能够实现100％的准确率、安全性、高效性和可验证性。
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