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公开(公告)号：CN117254948A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311178003.X
申请日：2023-09-13
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L69/22 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了一种基于流量特征的内网主机识别方法，包括以下步骤：S1、NAT路由器流量数据采集：采集每个数据包头部的二进制数据并进行解析，然后将流量数据分成K段，循环进行检测；S2、对K段流量数据分别进行基于主机报文规则的主机流量识别；S3、基于主机流行为特征的主机流量分类；S4、采用基于二部图最大权匹配算法将K段识别结果进行合并。本发明通过TCP连接中的SYN报文的端口号递增特性实现对NAT背后主机流量的识别。由于本发明不依赖TCP报文的数据字段，无需对应用层协议进行解析，只需要使用TCP报文的头部字段即可实现对NAT背后主机的流量识别，因此可以在TCP源端口号出现跳变的情况下仍然可以完成对NAT背后主机流量的准确识别。
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公开(公告)号：CN115412443B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202211030564.0
申请日：2022-08-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04L41/12 , H04L41/0677 , H04L43/0852
摘要： 本发明公开了一种基于突发检测的网络拓扑变化检测方法，首先对于网络层析成像得到的端到端时延信息作为输入，然后对每个目的节点时延序列进行突发检测，把具有突发的目的节点加入到突发节点集合，最后通过突发节点集合定位变化源节点，完成网络拓扑变化检测的任务。本发明的方法在实际网络条件下，能够比当前已有的方法更精准高效的感知和定位网络拓扑变化，执行代价相较于其他方法很低，对于实际网络环境下拓扑监控的研究具有积极的现实意义，能够更加准确地了解网络拓扑结构，有利于加强网络控制和优化网络拓扑结构。
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公开(公告)号：CN115118610B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210840880.8
申请日：2022-07-18
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04L41/12
摘要： 本发明公开一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法，应用于网络拓扑估计领域，针对现有技术在网络发生变化后，需要对整个网络进行重新探测，但是频繁地对整个网络进行重新探测会带来无法承受的计算复杂度，也可能因产生较大的流量给网络环境带来额外的负担的问题；本发明利用单播背靠背包进行端到端探测，获取往返时延判断网络拓扑结构，将动态变化前拓扑中受到影响的网络分支重新插入，重构出准确的网络拓扑；本发明的方法能够在网络发生变化后，利用原有的网络拓扑信息，通过少量的重新探测估计出更新后的网络拓扑。
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公开(公告)号：CN115361294A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210979301.8
申请日：2022-08-16
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于多类型特征融合的拓扑估计方法，首先在网关路由器上部署数据采集模块，进行数据采集，通过数据处理，提取多种类型的网络流量特征，接着进行初步的网络拓扑估计并通过循环迭代不断优化拓扑结构，最终估计出目标网络的树状拓扑结构。本发明的方法采用被动探测的方式进行拓扑估计，不会给现有网络增加任何额外的流量和负载，大大降低资源消耗和探测难度，简化探测的部署工作，同时设计了新的抓包模块，只抓取数据包头部的重要信息，降低数据的存储量及CPU的负载，保护网络用户隐私信息，本发明的方法相比利用单一的度量框架，能达到更高的拓扑恢复准确率，在实际网络条件下，能够得到较为准确的拓扑结构，加强网络的监管。
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公开(公告)号：CN113704502A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110993105.1
申请日：2021-08-27
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06F16/38 , G06F16/387 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种社交媒体中基于多模态信息融合账号位置识别方法，包括以下步骤：S1、从数据库中获取训练集；S2、通过特征提取器对训练集中的数据进行特征提取；S3、将提取的特征输入多模态融合判别网络，实现账号位置的识别。本发明分析后提取了与账号位置相关的三种正交模态特征，并将这些特征进行量化处理。不仅可以准确全面地刻画账号与位置属性之间的关系，同时还可以迁移到其它自然语言处理的任务中。2)本发明通过高效的融合判别网络，能够高效地组织多种模态特征并计算特征与特征之间的联系。该融合判别网络模型在国家级位置识别准确率能达到95％以上。
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公开(公告)号：CN110457711B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910766747.0
申请日：2019-08-20
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06F40/289 , G06F16/33 , G06F16/35
摘要： 本发明公开了一种基于主题词的社交媒体事件主题识别方法，包括以下步骤：S1、对社交媒体文本进行降噪处理；S2、计算词和事件关于主题的分布向量；S3、提取社交媒体文本中事件主题词；S4、构建基于主题词的贝叶斯推断模型。本发明的事件主题词提取算法利用了词与事件关于主题分布的差异计算提取主题词，该算法计算复杂度低且提取准确率高，适用于大数据量的在线主题词提取；本发明提出的基于贝叶斯推断的事件主题分类算法，能够高效分类事件主题，具有较高的分类准确率和实用性，且本发明提出的算法不依赖特征工程，对于不同的主题分类任务更换训练集重新训练即可再次使用，可移植性高。
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公开(公告)号：CN107395440B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710749344.6
申请日：2017-08-28
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04L12/24 , H04L12/751 , H04L12/753 , H04L12/733
摘要： 本发明公开一种基于复杂网络的互联网拓扑探测节点优化部署方法，应用于网络探测领域，利用网络拓扑的无度性、自相似性等复杂网络特征，根据已知的部分拓扑的度分布信息，对全局拓扑的度分布信息做出估计；然后根据估计的度分布信息随机生成整体拓扑；利用最小相对显著性将选择的范围缩小至相对显著性最小的边的关联节点集合，再选择其中覆盖当前剩余边数最多的节点，快速缩小问题规模，迅速选择出部署节点。
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公开(公告)号：CN109117891A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810985465.5
申请日：2018-08-28
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种融合社交关系和命名特征的跨社交媒体账户匹配方法，包括以下步骤：S1、找出在账户信息中给出对应其他平台账号的用户，作为种子用户集合；S2、从种子用户集合取出一对账号信息，分别在对应的平台中提取好友的账号，并将做笛卡尔乘积，作为候选账户对；S3、进行预处理，取特征形成特征向量；S4、将特征向量输入分类器进行判别，将判别为属于同一人物实体的账户加入种子节点集合中；S5、对所有种子节点执行步骤S2～S4的操作，直至种子用户集合中没有新账户加入为止。本发明的方法降低了计算复杂度，将最终判定为不关联的用户的提取特征并进行分类判决的计算称为无效计算，大幅降低了无效计算在整个计算过程中的比例，提高了效率。
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公开(公告)号：CN109086450A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810971193.3
申请日：2018-08-24
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种Web深网查询接口检测方法，包括以下步骤：S1、输入网页URL链接地址；S2、进行网页渲染，通过布局渲染引擎，将HTML可视标签的显示方式转化为盒模型；S3、进行布局分块；S4、进行分块剪枝；S5、进行分块重构；S6、输出交互接口。本发明主要利用了网页数据的布局和样式特征，对网页数据进行区域分块，并通过制定相应的处理规则，最终实现网页交互接口的定位；本发明提出了一种组合接口结构特征和文本特征的改进方法，改进了单方面依赖结构特征进行分类，而导致分类准确率不高或适应性不强的问题。在实验测试中，网页交互接口定位方法达到了很高的定位正确性，而改进的接口分类特征集则达到了较高的分类效果。
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公开(公告)号：CN105101093B
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201510572339.3
申请日：2015-09-10
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明提供一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，包括：S1：对输入数据进行预处理；S2：对网络拓扑数据进行地理区域的划分；S3：在地理区域内进行拓扑划分；S4：拓扑布局；S5：输出真实复杂网络拓扑位置信息数据，实现可视化。本发明在增加节点地理位置信息的情况下不改变网络布局的美观性，通过改进型的圆形布局算法，使得重要节点的布局范围更加清晰，处于边界的点与其他拓扑中边界的点的连接关系也不会影响该圆形布局，使得布局效果也更加真实。
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