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公开(公告)号：CN107507020A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710625670.6
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0242
Abstract: 本发明提供了一种获取网络传播影响力竞争优势最大化的方法，包括以下步骤：步骤一：输入网络G(V,E)，B产品的第二种子集SB，时间限制τ，A产品种子集中的种子数目k，维度均为|V|的向量ΔInf和ID；其中，V表示网络中的节点集，E表示有向边的集合，同时每一条有向边均对应一个激活概率；|V|表示网络中的节点数；ID向量内存储节点序号。ΔInf与ID相关联，表示加入相应节点的优势影响力增益值，即若IDi＝j，那么ΔInfi表示在某一轮的选择中，加入节点j之后所获得的优势影响力增益。本发明速度更快，性能也很好。
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公开(公告)号：CN107220486A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710335414.3
申请日：2017-05-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于局部影响力计算的影响力阻断最大化方法，包括如下步骤：确定负影响范围；构造节点局部影响区域；计算节点局部负激活概率；计算节点阻断负影响；迭代选择阻断负影响最大的节点作为正种子；更新节点的阻断负影响。本发明针对社交网络规模大的特点，提出局部负激活概率近似计算动态规划方法，基于计算的局部负激活概率计算节点阻断负影响，基于阻断负影响选择正面种子，适合于快速选择使负影响阻断最大的正种子群。
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公开(公告)号：CN106899586A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710093763.9
申请日：2017-02-21
CPC classification number: H04L61/1511 , G06F8/22 , G06K9/00006 , G06K9/6256 , H04L63/0861
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的DNS服务器软件指纹识别系统和方法，所述系统由输入模块、特征提取模块(查询/响应→抽取特征)、本地预先训练生成的决策树分类模块、以及输出模块组成。本发明以用户所要检测的目标DNS服务器域名作为输入，系统在后台运行程序获得目标DNS服务器的请求/回包的特征记录，在训练好的预测模型中识别判断，最终输出目标DNS服务器的软件版本信息。本发明所述的基于机器学习的DNS服务器软件指纹识别系统和方法，采用机器学习的方式，检测和识别DNS服务器软件版本信息，提高DNS服务器的安全性。
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公开(公告)号：CN106599090A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611052197.9
申请日：2016-11-24
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/3089 , G06Q50/01 , H04L41/14
Abstract: 本发明提供了一种基于结构中心性的网络社区发现方法，其能有效揭示复杂网络中固有的社区结构。根据节点的局部交互信息及节点间全局信息，提出了一种节点中心性度量，以定位网络中的局部结构中心节点，同时确定社区聚类数量；基于识别的结构中心，本发明采用一种启发式的局部搜索策略，从结构中心向边缘扩展的方式揭示完整的社区结构。同时，本发明通过对社区结构定义一个边界区域，有效识别出了网络社区中不同的节点角色，以揭示网络群体结构特征。通过大量实验证明了本方法能有效揭示网络中的社区结构，普适性较强，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN105721467A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610087673.4
申请日：2016-02-16
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L51/32
Abstract: 本发明提供了一种社交网络Sybil群体检测方法，可以用于特殊群体检测及舆情监控。其首先根据用户属性与Sybil属性中心之间的欧式距离来计算属性可信度值，对Sybil用户的属性值范围进行统计并找出属性值范围中心，根据用户属性与该值的远近计算用户为Sybil的可能性值，并将该值作为一个重要参数进行用户真实度计算。然后根据真实用户几乎不会向Sybil用户发送关注请求进行真实度权值传播，得到Sybil分类结果。从社交网络中采集较新的实验数据，并手动标注Sybil节点进行分析建模，与最近发表若干检测方法作对比，结果表明基于属性可信度的行为特征的检测算法具有更高的检出率和更低误检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105389980A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510757405.4
申请日：2015-11-09
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G08G1/0129 , G08G1/065
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆递归神经网络的短时交通流预测方法。该方法包括以下步骤：根据短时交通流的预测时间间隔，对输入的历史交通流数据进行聚合；对聚合后的历史交通流进行预处理；对长短时记忆递归神经网络设置合理的参数；使用预处理后的数据训练该神经网络预测模型；调用预测模型预测指定时间间隔的交通流量并评估预测误差。本发明利用了长短时记忆递归神经网络能够长时记忆输入历史数据的优势，可以得到更高的预测精度，且对不同的预测间隔有较好的扩展性。
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公开(公告)号：CN104933103A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510288090.3
申请日：2015-05-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种整合结构聚类和属性分类的多目标社区发现方法，包括如下步骤：建立网络邻接矩阵和属性矩阵；构建衡量社区划分结构质量的目标函数模块度；构建衡量社区划分属性质量的目标函数均质性；初始化网络社区划分种群；使用交叉和变异操作更新社区划分种群；组合变异社区划分种群和外部支配种群；找出最终的社区划分种群中的所有支配社区划分。本发明基于香浓信息熵原理，设计了衡量节点属性分类质量的函数，将属性分类问题建模为目标函数最优化问题。利用多目标优化策略同时优化衡量结构聚类质量的模块度函数和衡量属性分类质量的均质性函数，得到一组社区结构，它们对应于结构聚类和属性分类之间不同的平衡，适用于不同的应用。
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公开(公告)号：CN101562610A
公开(公告)日：2009-10-21
申请号：CN200910052133.2
申请日：2009-05-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种信息安全技术领域的检查项可定制的网络访问控制方法，包括：检查项定制，生成检查项脚本；生成网络访问控制规则；实施网络访问控制。本发明通过设计一套检查项特征描述语言，进而实现检查项的定制，检查项的定制仅通过一般性的文本配置完成。基于本发明实现的网络访问控制系统，在因安全需求改变等原因需要针对新的协议字段进行检查控制时，并不需要重新开发或二次开发该系统，只需进行相应的配置，该系统就能支持对该新协议字段的检查控制。这种新检查项支持方式既节约了网络访问控制系统的维护和升级成本，又能对用户的新安全检查需求做出快速的响应。
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公开(公告)号：CN1305271C
公开(公告)日：2007-03-14
申请号：CN200410018017.6
申请日：2004-04-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于代理映射的网络安全隔离与信息交换系统及方法。用于信息安全、网络数据交换领域。本发明系统内、外网处理单元分别连接着内网和外网，隔离交换单元包括隔离切换控制器和隔离存储器，内、外网处理单元通过高速数据传输线与隔离切换控制器相连，隔离切换控制器还连接着隔离存储器，内、外网处理单元只能有一个访问隔离存储器，内外网处理单元通过隔离交换单元交换信息，内网处理单元包含一个代理存根，外网处理单元包含一个代理引擎。本发明方法通过代理存根和代理引擎调用内部定义的传输接口并通过隔离交换单元来完成内、外网处理单元间的数据交换，从而以代理映射的方式建立一条内网客户端与外网服务器之间的信息交换通路。
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