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公开(公告)号：CN102946443A
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201210521584.8
申请日：2012-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种实现大规模数据传输的多任务调度方法，属于计算机网络中的网络数据流量优化领域。所述方法包括：输入数据中心网络拓扑信息和数据中心网间带宽资源开销的预测信息；步骤1，基于对数据中心网间带宽资源开销的预测信息，利用时间延展网络转换方法将具有动态空闲带宽资源的网络转换为静态流网络；步骤2，基于所述静态流网络，对多个大规模数据传输请求建立最大化最小公平多商品流线性规划模型；步骤3，迭代地求解所述最大化最小公平多商品流线性规划模型，得出各大规模数据传输请求的最大传输流量以及对应的数据传输路径。本发明方法大大提高了数据中心网间带宽资源的平均利用率，并缩短了多个数据传输任务的平均传输时间。
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公开(公告)号：CN102739458A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201110080704.0
申请日：2011-03-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种针对IP多媒体子系统实时传输协议威胁的检测方法，包括：监听IMS中的数据流，过滤出RTP数据包，对过滤出的RTP数据包进行解析，提取所述RTP数据包的通话参数；利用通话参数，根据检测策略构造伪造RTP数据包，并发送至通话用户，实现威胁检测。本发明同时公开了一种实现上述方法的针对IP多媒体子系统实时传输协议威胁的检测系统。本发明能主动确定IMS系统中的RTP威胁，大大方便了IMS系统的安全策略的制定，从而提升IMS系统的服务质量。
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公开(公告)号：CN102281329A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110219673.2
申请日：2011-08-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种平台即服务(PaaS)云平台的资源调度方法，PaaS云平台中管理节点检测各子节点的负载情况，对于负载超过阈值的子节点，将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点；本发明同时还公开了一种PaaS云平台的资源调度系统，通过本发明的方案，能够在资源调度时保证应用服务质量，减少应用副本迁移的信令开销，实现PaaS云平台的负载均衡。
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公开(公告)号：CN101964780A
公开(公告)日：2011-02-02
申请号：CN201010103210.5
申请日：2010-01-28
Applicant: 北京邮电大学 , 北京正方兴通信技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种IMS网络脆弱性分析方法，为IMS网络建立脆弱性分析模型，设置IMS网络的脆弱性扫描插件库；方法包括：解析用户输入的描命令，并发送给核心扫描引擎；核心扫描引擎接收到客户端发来的扫描命令后，根据各扫描引擎节点的能力选择相应的扫描引擎去执行扫描命令，所选择的扫描引擎根据扫描命令选择相应的扫描插件，调用扫描插件对目标主机或者子网进行扫描；并将扫描结果通过核心扫描引擎发送给客户端；客户端解析核心扫描模块返回的消息，确定IMS目标网络中存在的脆弱性，并将扫描得到的脆弱性信息存入系统脆弱性信息数据库，同时生成相应的脆弱性扫描结果报表。本发明公开了一种实现上述方法的系统。本发明技术方案实现简单且实用。
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公开(公告)号：CN101394428A
公开(公告)日：2009-03-25
申请号：CN200810226425.9
申请日：2008-11-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种服务定位方法，提供了一种面向语义服务的分布式服务发现系统，该分布式服务发现系统通过本体图分割算法将本体图切割为多个CG，每个CG中的概念语义相似；并将服务的语义描述信息转化为CG序列，即产生变长概念区域组合序列的编码；同时分布式服务发现系统中的节点与概念区域序列相对应，组成有结构的语义P2P网络，通过支持概念区域序列的基于前缀语义路由的策略来实现服务定位，将大规模本体概念描述的大规模服务进行有效的分布式存储与发现，提出的方案具有很强的通用性，不仅仅局限于基于语义的Web服务的发现和管理上，还可以扩展到网络上通用资源的描述、管理和定位发现上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117909505B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410285755.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/34 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06N3/04
Abstract: 本公开提供一种事件论元的抽取方法及相关设备。所述抽取方法包括：获取原始文本；对所述原始文本进行预处理，得到事件文本；利用预设语言模型对所述事件文本进行处理，得到摘要信息、关联信息和命名实体信息；根据所述事件文本，拆分得到语句信息；根据所述摘要信息、所述关联信息、所述命名实体信息和语句信息，利用事件论元抽取模型，确定所述原始文本对应的事件论元；其中，所述事件论元抽取模型为经过训练的神经网络模型。本公开的技术方案，有助于提高事件论元抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN117874261B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410277030.0
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06N5/022 , G06F40/295 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于课程学习的问答式事件抽取方法以及相关设备，包括：获取目标语料，确定所述目标语料的本体信息；获取预先构建的语料抽取模型；其中，所述预先构建的语料抽取模型是基于课程学习的方式训练得到的；将所述本体信息输入到所述语料抽取模型，抽取所述本体信息的事件类型以及与所述事件类型相应的事件论元角色，得到所述目标语料的事件抽取结果。
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公开(公告)号：CN117056501A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310809477.3
申请日：2023-07-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种论元的抽取方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标文本；对所述目标文本进行动态多池化处理，得到所述目标文本的触发词；确定所述目标文本中的若干实体以及所述若干实体间的关系；基于所述触发词所述若干实体以及所述若干实体间的关系，抽取所述目标文本的论元。本公开中，首先获取了待进行论元抽取的目标文本，然后对此目标文本进行了动态的多次池化处理，得到了目标文本的触发词，之后还确定了此目标文本中的实体，进而对这些实体进行了分析得到了实体间的关系，最后通过触发词、实体以及实体间的关系对此目标文本的论元进行了抽取。
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公开(公告)号：CN114358278A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111423212.7
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京邮电大学 , 中国人民解放军32802部队
Abstract: 本公开提供一种神经网络模型的训练方法及装置。所述方法包括：获取与所述神经网络模型的攻击防御需求相应的原始数据集；利用所述原始数据集对所述神经网络模型进行预训练，以得到预训练模型；基于协方差矩阵自适应进化策略CMA‑ES，利用训练数据集对所述预训练模型进行补充训练，以得到目标模型。本公开提供的神经网络模型的训练方法及装置，利用基于协方差矩阵自适应进化策略的神经网络训练算法对神经网络进行补充训练，获得鲁棒神经网络模型，提高神经网络对抗防御的准确性和高效性，确保深度学习相关系统的安全性。
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公开(公告)号：CN114186604A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111241117.5
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本公开提供一种深度神经网络样本木马的构造方法及电子设备，所述方法包括：通过注入后门中毒数据，调整深度神经网络结构以及构造后门攻击触发模式模型的方法，分析后门中毒数据、深度神经网络结构、后门攻击触发模式与深度神经网络中毒攻击成功之间的关系特性；基于所述关系特性，针对特定类别或通用类别数据构造深度神经网络样本木马的后门攻击触发模式；构造嵌入隐形后门的第一水印图案，以及构造校准图像几何变换的第二水印图案；基于优化所述后门攻击触发模式的方法构造所述深度神经网络样本木马。本公开提供的深度神经网络样本木马的构造方法构造的样本木马，具有良好的隐形性以及鲁棒性，能够为后续木马检测研究提供支撑。
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