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公开(公告)号：CN116341497A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310122098.7
申请日：2023-02-16
Applicant: 四川大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开的一种基于多特征融合与文本感情分析的日志异常检测方法，包括预处理步骤、分词处理步骤、词嵌入处理处理、特征提取处理步骤、多特征融合处理步骤、输出前处理步骤。所述日志向量分别经过局部特征提取以及长距离特征提取后，将两部分特征融合，在融合前后均应用注意力机制获得准确度高的日志预测。与现有技术相比，从结果来看精确率提高到96.36％‑98.6％。此外，在选取的模型双向GRU隐藏层维度数为192能获得96.36％‑98.06％的精准度，相比现有技术达到了从未有过的日志检测精准率高度。
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公开(公告)号：CN115809327B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310081963.8
申请日：2023-02-08
Applicant: 四川大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种多模融合和话题的实时社交网络谣言检测方法，将谣言检测任务分为推文追踪、潜在传播事件检测和谣言真实性检验三个部分，推文追踪模块通过社交媒体API获取实时发布推文，并根据潜在传播事件检测模块的指令对已有部分事件持续监测转发结构和传播相关信息并写入数据库中，对部分事件停止追踪并删除数据库中相关信息；潜在传播事件检测模块利用有限层次自动状态机模型将谣言的演化映射为分析和描述复杂行为的数学模型，并将推文的传播阶段映射到有限层次自动状态机中的各个状态并定义相关状态转化机制，以在传播事件发展至爆发阶段之前，挖掘出潜在的传播事件；而后谣言真实性检验模块对潜在的传播事件进行谣言的真实性分类。
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公开(公告)号：CN115694947A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211316059.2
申请日：2022-10-26
Applicant: 四川大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于对抗生成DQN的网络加密流量威胁样本生成机制方法，通过数据预处理，将原始网络加密流量数据包中的数据转换为对抗生成DQN威胁样本生成模型所需数据格式；将所得的数据输入到类别标注处理程序中进行类别标注；对网络加密流量威胁样本生成方法，将其分解为一系列模块，最后一步为输出生成的网络加密流量威胁样本数据；其中改进样本生成模块根据初始候选环境所相关的信息选择相应的下一步行动，然后再根据行动选择下一个和原始的网络加密流量数据相近的候选环境，将行动经验存入经验空间进行神经网络的训练学习，重复以上步骤直到改进样本生成模块能产生和原始的网络加密流量数据相似的网络加密流量威胁样本数据。
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公开(公告)号：CN102571976A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201210024268.X
申请日：2012-02-05
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明针对计算机硬盘进行地理位置定位，该方法首先从计算机硬盘中抽取HTTP协议头信息；然后构建地理位置名称树和二维权重值链表，扫描HTTP协议头的Cookie数据域，对于每一个Cookie数据域，遍历地名树与其进行匹配，如果匹配成功则对结点的权重做加操作；之后构建数据字典，对其按权重值大小排序；最后扫描HTTP协议头中的Date数据域，获取该计算机硬盘出现在某一地理位置的时间。该方法可以获取硬盘的历史地理位置信息及出现在某一历史位置的时间，从而为刑侦工作提供有力的物证。本发明的取证过程无需人工干预，能自动完成磁盘扫描，计算，生成最终结果，运行成本低，部署简单，适用于计算机硬盘数字取证领域，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN101354708A
公开(公告)日：2009-01-28
申请号：CN200810045679.0
申请日：2008-07-29
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明提出了一种远程文件快速同步方法，属于计算机网络技术领域。该方法通过快照技术在客户端保存文件集合的新旧版本，避免差异计算时对服务器的数据请求，对客户端的文件复制或移动操作，服务器重放该操作，不传输文件内容。该方法具有差异计算快，网络通信量较小，差异重放快等特征，加快了客户端，服务器之间的文件同步速度，在文件备份与恢复、Web缓存等方面具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118134484A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410118906.7
申请日：2024-01-29
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种区块链支付通道网络中的虫洞攻击防御方法，包括付款方请求支付；收款方使用变色龙哈希函数得到付款方所需信息并发送；付款方向支付通道网络运营商发起计算路由请求，得到路由信息；付款方以及中转节点沿着支付路径，两两创建变色龙哈希双时间锁合约；收款方以及中转节点沿着支付路径的反方向，依次向前一相邻节点履行变色龙哈希双时间锁合约；付款方直接对所有中转节点分别发送支付成功确认信息，受到虫洞攻击的中转节点使用该确认信息履行合约。本发明在尽量保证较好交易效率的前提下，解决了区块链链下支付通道网络中交易会受到虫洞攻击的问题。
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公开(公告)号：CN117556830B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410039083.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 四川大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于潜在热点话题与传播过程的谣言检测方法，通过神经主题模型以及热度模型实现了对社交网络中的信息进行过滤与聚类，得到潜在热点话题，并通过图注意力网络分析其传播过程，达到检测谣言的目的，包括下述步骤：从获取的公开数据集中提取源帖信息、传播过程以及其他特征，将源帖信息与传播过程中的评论转发信息构成推文‑评论转发集；将其输入话题聚类模块，处理得到话题集；将得到的话题集输入潜在热点话题发现模块，处理得到潜在热点话题集；将潜在热点话题集中的话题构建为TPC图结构，将构建好的TPC图结构作为谣言检测模块的输入；将TPC图结构进行处理，完成最终的检测。
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公开(公告)号：CN117541969A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410028136.7
申请日：2024-01-09
Applicant: 四川大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义和图像增强的色情视频检测方法，不仅在面对较暗光照、添加噪声和背景复杂的视频中保持较好的检测精度，而且充分考虑了检测效率，降低了检测时延；包括下述步骤：将目标视频输入关键帧抽取模块中，综合使用预采样、图像熵、密度聚类和局部帧差分处理技术，获得关键帧集合；图像增强模块利用光照增强和生成对抗网络技术，分别从抗暗光干扰和抗噪声干扰两方面增强关键帧集合中的关键帧，得到经过去噪处理的关键帧；采用YOLOv5目标检测网络构建的语义增强模块定位经过去噪处理的关键帧中人体目标；使用MobileNetV3图像分类网络构建的色情检测模块，在引入特征融合与注意力机制的情况下进行色情视频和正常视频的分类。
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公开(公告)号：CN116454870A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310344701.6
申请日：2023-03-31
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种区域分布式光伏短期功率预测方法，包括对历史气象数据集中的数据进行预处理和归一化，将预处理和归一化后的历史气象数据作为K‑means++聚类算法的输入特征，根据最优聚类参数K得到K个天气模式；对历史气象数据集中的数据进行划分，分别得到对应k个天气模式下的K个天气模式数据集；采用k‑Shape时间序列聚类算法分别对不同天气模式数据集进行光伏集群划分，得到对应天气模式数据集的光伏集群；通过构建的Stacking集成预测模型分别对每个天气模式数据集下的各光伏集群的输出功率进行预测，通过集群累加法得到对应天气模式下该区域内所有光伏集群的总输出功率。
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公开(公告)号：CN115809327A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310081963.8
申请日：2023-02-08
Applicant: 四川大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种多模融合和话题的实时社交网络谣言检测方法，将谣言检测任务分为推文追踪、潜在传播事件检测和谣言真实性检验三个部分，推文追踪模块通过社交媒体API获取实时发布推文，并根据潜在传播事件检测模块的指令对已有部分事件持续监测转发结构和传播相关信息并写入数据库中，对部分事件停止追踪并删除数据库中相关信息；潜在传播事件检测模块利用有限层次自动状态机模型将谣言的演化映射为分析和描述复杂行为的数学模型，并将推文的传播阶段映射到有限层次自动状态机中的各个状态并定义相关状态转化机制，以在传播事件发展至爆发阶段之前，挖掘出潜在的传播事件；而后谣言真实性检验模块对潜在的传播事件进行谣言的真实性分类。
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