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公开(公告)号：CN115032656B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210365544.2
申请日：2022-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多无人机协同定位的GPS欺骗自适应检测方法，本发明通过无人机集群在特定的频率下每架子机向集群局域内广播当前时刻自身GPS接收器收到的位置信息，集群内部采用AdHoc网络通过洪泛广播模式实现子机间的通信，使集群内的每架子机在广播的有效距离内共享其余所有子机的广播信息；当有至少两架的飞机广播了相同的位置，可以判定任务环境中至少存在一个GPS欺骗信源；触发相对安全机最优标定机制，锁定集群中相对安全的子机，进而定位出受欺骗攻击的子机。本发明计算量级轻、实时性强、且打破了前人的条件约束，在创新的前提下同样具有很强的应用价值。
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公开(公告)号：CN119721292A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411781011.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于分割联邦学习技术领域，具体涉及一种结合设备聚类和提前梯度聚合的高效分割联邦边缘学习方法、程序、设备及存储介质。本发明设计的基于设备聚类的模型分割算法，将能力相似的设备分配到同一组，组内所有设备采用相同的模型分割策略，从而使中间服务器仅需保存一份服务器端模型，降低了中间服务器的负载。本发明设计的基于提前梯度聚合的局部模型聚合算法，使中间服务器只需要保存一份服务器端模型，从而大幅降低了内存消耗，缓解由于设备不稳定性和设备间模型同步带来的通信延迟，从而提升了模型训练效率。
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公开(公告)号：CN119272919A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411301402.5
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06Q50/26 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征序列的社会搜索热点传播预测方法、系统、程序、设备及存储介质。本发明考虑了事件序列中的时间信息、事件类型信息、用户信息以及用户属性信息，利用Transformer模型对社会搜索热点事件序列进行表示学习，将学习出来的表示向量作为Hawkes过程的输入，使其更好的捕捉事件之间的相互影响关系。本发明依据历史事件的强度函数对事件序列进行预测：短期预测是预测下一事件发生的时间与事件类型，长期预测是事件在给定时间区间内的传播大小，以取得更好的序列数据拟合与序列预测效果。
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公开(公告)号：CN119271906A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411301441.5
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供的是一种面向符号社会网络正面信息最大化传播方法、程序、设备及存储介质。本发明使用基于符号潜在因子的链接预测模型来进行链接预测，补全网络链接关系的缺失。在此基础上通过采用基于符号的PageRank算法选择种子节点传播信息，使得正面信息影响力最大化。本发明考虑到当前网络中用户关系缺失以及关系复杂这些问题，能够通过链接预测技术对网络结构进行完善，基于完整的网络结构，通过种子节点选择算法选择最有影响力的种子节点传播信息，从而使得信息的正面信息影响力最大化。
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公开(公告)号：CN115766522B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202211369734.8
申请日：2022-11-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L43/0876 , H04L43/04 , G06F18/2415 , G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及的是一种网络流量识别场景，针对目前应用最广泛的移动终端应用和加密网络流量而提出了基于深度学习和注意力机制的面向移动终端加密流量的应用识别方法。现阶段基于深度学习模型，都是使用不同数量CNN和LSTM通过并行或者串行的方式进行流量识别，识别对象为针对加密流量的国外应用数据集，不适用于国内应用环境并且识别效果有待提高。而本发明使用的数据集是针对国内常用应用采集并准确标记的，并且在CNN和LSTM的基础上使用注意力机制进行应用识别，能够有效的进行国内应用的识别，并且识别效果优于单纯的深度学习模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118520070A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410508778.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的是一种基于语义增强的仇恨言论检测方法、系统及存储介质。本发明提出了基于语义增强的仇恨言论检测模型HSIBSE。其中包括信息嵌入层装置、文本嵌入层装置、编码层装置和输出层装置。通过使用仇恨言论词典，对文本进行分类，将其划分为含有负面性词语和不含负面性词语的两个类别。对每个词语，本发明将其与负面性词语词典中的词汇进行匹配，以确定其是否属于负面性词语。能够更准确地识别和分析仇恨言论，并为仇恨言论检测提供重要线索。本发明设计了一种基于语义增强的仇恨言论检测系统及方法，加强上下文理解，分析仇恨言论中的情感倾向，增强信息关联，有助于识别某些文本中的隐含信息，可广泛应用于社交网络中的互仇恨言论检测。
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公开(公告)号：CN118473716A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410508805.0
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于匿名网络隐私保护技术领域，具体涉及一种网站指纹识别防御系统、方法、程序、设备及存储介质。本发明是一种零延迟低开销的防御，可以实现在不需要延迟用户数据包且仅填充少量虚假数据包的情况下，对网站指纹攻击的有效防御；此外，考虑防御的实际可行性，本发明提出的防御是一种不需要先验知识的网站指纹防御策略，能够在不需要知道用户访问的网站以及历史流量序列的情况下实施防御。本发明通过在网络流量中注入不同分布的数据包，破坏了网站固有模式，大幅度降低了了网站指纹识别的有效性，可部署在匿名网络系统中，并适用于多种匿名网络场景中的网站指纹识别防御。
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公开(公告)号：CN118449729A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410508796.5
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种基于图神经网络与稳定学习思想的恶意流量识别系统、方法、程序、设备及存储介质。本发明采用网络流量图建模的方式实现了对网络通信行为的有效表达，利用基于有偏采样的子图划分机制去除数据分布偏移情况下目标边邻域内可能产生的伪同质关系，使用改进的GraphSAGE将学习网络流量的高维嵌入，保留其流量统计特征及结构属性。本发明能够实现对网络流量通信行为交互模式的显式表达，进而全面表征流内统计性特征及流间关联性特征，能够在显式去除流间伪同质性的同时，隐式消除流量表征的虚假统计相关性，以获得稳定鲁邦的流量表示。
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公开(公告)号：CN118349748A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410508779.1
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 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种跨网络数字取证的锚链接预测方法、系统及存储介质。将不同的社交网络视为具有不同网络结构的不同客户端，并对每个客户端执行UNSE以获得潜在特征空间，以突出节点的不确定性，使其更适合跨网络任务，再基于联邦学习框架，并使用基于可观察锚链接的对抗性学习来减少潜在特征空间之间的语义差异。本发明对锚链接进行二值分类预测，根据跨网络链路的特点，将跨网络链路分为锚链路和非锚链路，将不同的社会网络纳入表征学习，产生更有效的跨网络特征，从而可以更好地识别锚链接。本发明通过FSFN方法放大了相邻节点的识别，减少了潜在特征空间之间的差异，构建了有效的公共潜在特征空间，从而提高了锚链预测的性能。
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公开(公告)号：CN118332201A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410508793.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供的是一种面向符号社会网络正面信息最大化传播方法、系统及存储介质。本发明使用基于符号潜在因子的链接预测模型来进行链接预测，补全网络链接关系的缺失。在此基础上通过采用基于符号的PageRank算法选择种子节点传播信息，使得正面信息影响力最大化。本发明考虑到当前网络中用户关系缺失以及关系复杂这些问题，能够通过链接预测技术对网络结构进行完善，基于完整的网络结构，通过种子节点选择算法选择最有影响力的种子节点传播信息，从而使得信息的正面信息影响力最大化。
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