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公开(公告)号:CN113656073B
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202110947992.9
申请日:2021-08-18
申请人: 哈尔滨工业大学
摘要: 本发明提出一种大模式集下基于并行调度模式重组方法、计算机及存储介质,属于人工智能技术领域具体包括,首先,对模式集划分为模式子集,选取最优划分模式子集作为结果;其次,利用优化的遗传退火算法将模式子集调度到多核中;再其次,对模式子集进行评估,判断是否需要对运行时间长的子集进行二次重组,最后,根据评估结果,对不满足评估条件的模式子集进行模式重组。本发明能够适应长度分布不同的多种模式集特征,细粒度地对模式集划分、调度、评估与重组。解决现有技术中存在的检测预定义模式集运行时间长的技术问题。实现了检测预定义模式集运行时间短的效果。
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公开(公告)号:CN118484481A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410663869.8
申请日:2024-05-27
申请人: 哈尔滨工业大学
IPC分类号: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要: 一种基于时空信息提取的轨迹相似度分析方法、电子设备及存储介质,属于城市智能计算和数据挖掘技术领域。为更全面准确地评估轨迹相似性,本发明采集时空轨迹数据,进行数据清洗、编码预处理,得到预处理后的时空轨迹数据输入到具有位置代码层的Transformer模型中进行处理,输出时空轨迹表征结果;将时空轨迹表征结果,通过余弦相似度进行T‑SNE降维处理,然后再进行K‑Means聚类,得到基于时空信息提取的轨迹相似度分析的可视化结果。本发明将复杂的轨迹数据转化为易于处理的向量形式,进而利用相似度分析算法对轨迹数据进行高效的比对和分类。这不仅能够提高数据分析的效率,还能够提升分析的准确性和可靠性。
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公开(公告)号:CN113709156A
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202110994850.8
申请日:2021-08-27
申请人: 哈尔滨工业大学
IPC分类号: H04L29/06
摘要: 本发明提出一种NIDS网络渗透检测方法、计算机及存储介质,属于智能检测技术领域。具体包括,首先,检测TCP状态机攻击模型中的NIDS到服务端的TTL字段值;其次,判断接收报文数据包的类型,当报文数据包为控制报文时执行控制报文数据攻击检测,当报文数据包为数据报文时执行数据报文攻击检测;再其次,检测TCP状态机攻击模型中控制报文;最后,检测TCP状态机攻击模型中数据报文数据包。本发明通过对TCP状态机攻击伪数据包的识别,解决了绕过NIDS检测的TCP状态机攻击的技术问题。
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公开(公告)号:CN118485181A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410663873.4
申请日:2024-05-27
申请人: 哈尔滨工业大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06Q50/26
摘要: 一种基于时空轨迹表征挖掘的轨迹序列预测方法、电子设备及存储介质,属于城市智能计算和数据挖掘技术领域。为提高处理时序轨迹序列数据的效率和准确性,本发明包括采集时空轨迹数据,对时空轨迹数据进行预处理后,采用填充技术将所有预处理后的时空轨迹数据的长度补齐至采集的轨迹数据最长长度,然后进行掩码操作,得到掩码处理的时空轨迹数据;进行位置编码,得到位置编码的时空轨迹序列输送到Transformer模型中的基于结合多头注意力的全连接网络层进行训练,输出自注意力层的输出结果输送到前馈神经网络层中进行处理,得到包含输入轨迹数据的时空特征表示结果输送到解码器中,输出轨迹预测结果。本发明预测准确。
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公开(公告)号:CN113709156B
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202110994850.8
申请日:2021-08-27
申请人: 哈尔滨工业大学
IPC分类号: H04L9/40
摘要: 本发明提出一种NIDS网络渗透检测方法、计算机及存储介质,属于智能检测技术领域。具体包括,首先,检测TCP状态机攻击模型中的NIDS到服务端的TTL字段值;其次,判断接收报文数据包的类型,当报文数据包为控制报文时执行控制报文数据攻击检测,当报文数据包为数据报文时执行数据报文攻击检测;再其次,检测TCP状态机攻击模型中控制报文;最后,检测TCP状态机攻击模型中数据报文数据包。本发明通过对TCP状态机攻击伪数据包的识别,解决了绕过NIDS检测的TCP状态机攻击的技术问题。
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公开(公告)号:CN113656073A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110947992.9
申请日:2021-08-18
申请人: 哈尔滨工业大学
摘要: 本发明提出一种大模式集下基于并行调度模式重组方法、计算机及存储介质,属于人工智能技术领域具体包括,首先,对模式集划分为模式子集,选取最优划分模式子集作为结果;其次,利用优化的遗传退火算法将模式子集调度到多核中;再其次,对模式子集进行评估,判断是否需要对运行时间长的子集进行二次重组,最后,根据评估结果,对不满足评估条件的模式子集进行模式重组。本发明能够适应长度分布不同的多种模式集特征,细粒度地对模式集划分、调度、评估与重组。解决现有技术中存在的检测预定义模式集运行时间长的技术问题。实现了检测预定义模式集运行时间短的效果。
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