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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103995866A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410211574.3
申请日：2014-05-19
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q30/0202
Abstract: 本发明公开了一种基于链路预测的商品信息推送方法，包括：确定选取的在线社会网络具备多社团属性时，确定待推荐用户的所有关联用户；构建所述待推荐用户及所述关联用户到商品的二部分图；判断所述待推荐用户在所述二部分图中是否存在映射节点，确定存在映射节点时，基于二部分图算法确定向所述待推荐用户推送的商品信息；根据所述待推荐用户输入的选择信息，再次构建所述待推荐用户及所述关联用户到商品的二部分图，并基于更新的二部分图确定向所述待推荐用户推送的商品信息，再根据所述待推荐用户输入的选择信息重复上述处理过程。本发明还同时公开了一种基于链路预测的商品信息推送装置。
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公开(公告)号：CN119728129A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311267213.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京邮电大学 , 绿盟科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了互联网领域一种木马病毒检测方法及装置，所述方法包括：配置木马病毒环境，并在所述木马病毒环境下搜集流量数据；针对所搜集的流量数据按照五元组进行双向流量划分，并进行特征提取，获得流量特征数据；获取针对所述流量特征数据进行处理后得到的训练集数据，以利用所述训练集数据训练机器学习模型，获得木马病毒识别模型；其中，所述处理包括：对流量特征数据进行归一化处理；利用所述木马病毒识别模型识别木马病毒的隐匿方式以及木马活动阶段。本发明实现了在高隐匿情况下，检测木马的流量，锁定木马的隐匿方式，识别木马的活动阶段。
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公开(公告)号：CN119520008A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411283871.9
申请日：2024-09-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征融合的云API异常流量检测方法及系统，云API安全领域。所述检测方法包括：基于用户采集API端点的流量数据，建立调用图并生成调用图的邻接矩阵，计算API端点特征并提取流量统计特征；基于GCN构建包括GCN模型和特征融合模型的云API异常流量检测模型，GCN模型根据调用图的邻接矩阵和API端点特征矩阵得到图级别的向量表示，特征融合模型将图级别的向量表示和流量统计特征进行融合得到融合特征；对检测模型训练完成后，采集当前用户的流量数据，并输入训练完成的云API异常流量检测模型中，对异常流量进行检测。本发明提高了API端点表示的抽象级别和表达能力、模型泛化能力，降低了误判率，提高了检测效果。
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公开(公告)号：CN105207951B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201410247252.4
申请日：2014-06-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/851 , H04L12/725
Abstract: 本发明公开了一种广域网流量优化控制方法，包括：获取网络中各节点间的所有可选路径，并保存所述可选路径至可选路径数据库；确定所述网络发生拥塞时，获取所有拥塞链路上的数据流，并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流；从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。本发明还同时公开了一种广域网流量优化控制装置。
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公开(公告)号：CN105207951A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201410247252.4
申请日：2014-06-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/851 , H04L12/725
Abstract: 本发明公开了一种广域网流量优化控制方法，包括：获取网络中各节点间的所有可选路径，并保存所述可选路径至可选路径数据库；确定所述网络发生拥塞时，获取所有拥塞链路上的数据流，并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流；从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。本发明还同时公开了一种广域网流量优化控制装置。
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