-
公开(公告)号：CN117195237A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311256715.9
申请日：2023-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 海南俊码数据研究院有限公司
IPC: G06F21/57 , G06F18/2431 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种面向智能合约的漏洞检测系统及方法，该系统包括：数据预处理模块，用于收集智能合约，将所述智能合约进行无用信息删除、以获取包含与漏洞形成有关的智能合约切片，将所述智能合约切片进行不同漏洞种类标注，获取标注结果；特征提取模块，用于基于所述标注结果，构建智能合约漏洞检测模型，基于所述智能合约漏洞检测模型，获取检测结果；分类模块，用于对所述检测结果进行分类，完成漏洞检测；所述数据预处理模块、所述特征提取模块和所述分类模块依次连接。本发明通过对智能合约的源代码进行切片检测，降低了输入信息的长度，减少了训练的工作量，使代码片段中有用的部分更加密集，提升了智能合约漏洞检测系统的可靠性和准确性。
-
公开(公告)号：CN116954522A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311089522.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 海南俊码数据研究院有限公司
Inventor： 徐东 , 武秋燕 , 孟宇龙 , 卢中玉 , 赵佳媛 , 刘芳玮 , 杨梓韵 , 蔡成涛 , 王巍 , 赵伟 , 王小芳 , 李承国 , 李冰洋 , 吕宏武 , 吕继光 , 谢晓芹 , 郑丽颖 , 王红滨 , 李熔盛 , 初妍
Abstract: 本发明公开了一种基于IPFS的区块链存储优化方法，包括：构建区块安全性判定模型，获取高安全性区块和低安全性区块；上传UTXO集结合所述高安全性区块，通过压缩所述高安全性区块生成摘要块并更新所述UTXO集，将所述摘要块广播给其他节点存储，其他节点将接收到的所述摘要块进行安全性验证后进行存储；所述低安全性区块直接存储本地节点；所述摘要块通过首尾链接形成摘要链，利用所述本地节点存储所述摘要链代替完整高安全性区块，完成区块链存储优化。本发明能够一定程度缓解区块膨胀问题，减轻节点存储开销的效果，能有效响应交易验证和提高交易处理速度。
-
公开(公告)号：CN116796984A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310789090.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 知软技术(上海)有限公司
Inventor： 玄世昌 , 张静逸 , 苘大鹏 , 蔡成涛 , 王巍 , 周卫红 , 程雪蕾 , 陈征平 , 毕晓燕 , 孟宇龙 , 吕继光 , 吕宏武 , 冯光升 , 徐东 , 郭方方 , 李伟
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种移动群智感知系统中的用户选择方法，包括：基于用户所在位置与任务区域位置之间的距离获取用户的移动能力和历史任务能力，对用户的移动能力和历史任务能力进行计算，获得用户的实效能力；获取用户的直接交互评价和间接推荐评价，对直接交互评价和间接推荐评价进行计算，获得用户的全局信用；对实效能力和全局信用进行计算，获得用户的综合指标，基于用户的综合指标选择用户。本发明提出的用户选择方案能够选择具有强实时性和可靠数据的高质量用户候选者作为感知任务中上传感知数据的工作者，不仅能够抵御移动网络中不可靠的数据聚合，而且满足了任务发布者获取有效数据的要求，达到了移动群智感知系统健康持续发展的目的。
-
公开(公告)号：CN117763717A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311653000.7
申请日：2023-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mworks的船舶路径跟踪控制仿真系统及方法，属于船舶路径跟踪控制仿真技术领域。基于Mworks的船舶路径跟踪控制仿真系统包括路径跟踪控制模块、航向控制模块、速度控制模块和动力控制模块，路径跟踪控制模块与航向控制模块和速度控制模块连接，航向控制模块和速度控制模块与动力控制模块连接。本发明旨在基于Mworks平台搭建船舶路径跟踪控制仿真系统，采用LOS/ILOS控制器智能切换导引算法计算输出控制指令，经过仿真模块执行，可以准确地完成船舶路径跟踪控制任务，具有显著的有益效果：1)能够实现船舶在给定路径上的精确跟踪和稳定航行；2)能够适应不同的航行场景和操作要求。
-
公开(公告)号：CN117062219A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311099198.9
申请日：2023-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mworks的5G高精度定位系统及方法，属于高精度定位模拟领域。基站模块、环境模拟模块和终端模块依次双向连接。进一步的，基站模块，用于生成、调制和模拟定位信号的发射，信号的发射采用现有的射线传播方法进行模拟；环境模拟模块，用于构造三维虚拟空间，模拟环境和5G信号的交互，并绘制射线路径，计算5G信号的传播损耗；终端模块，用于进行信号的解调、首径信息的提取、定位算法的计算以及定位结果的可视化，从而实现对定位过程的模拟和高精度位置定位的计算。本发明无需搭建物理环境，成本低廉，且能显著降低多径信号和噪声干扰对5G PRS相关峰值检测的影响，提高5G PRS定位精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110232517B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910493082.0
申请日：2019-06-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/0226 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种移动群智感知用户收益选取方法，先将双方收益的选择建模为发布者—用户演化博弈模型；根据用户上传数据的有关属性计算数据质量偏离度，去除低质量的用户数据；对通过筛选的用户进行演化策略解的求解并进行稳定性分析，得到不同条件下的用户最优收益策略。与现有技术相比，本发明在用户数据评估阶段筛选出所有的合理用户，与两种常见的异常检测方法进行性能相比(即BP方法和SVM方法)，具有高异常数据识别准确率和数据分类正确率的优点，同时，在用户数据质量确认的条件下，尽可能的选取高质量的用户数据，从而确保中标用户的最大收益并保证感知平台的整体效用。
-
公开(公告)号：CN110458033B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910644318.6
申请日：2019-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于可穿戴位置传感器的人体行为序列识别方法，具体步骤包括：数据采集、数据分割、识别。解决了使用可穿戴传感器进行人体行为识别中，对运动序列进行划分时步骤繁琐、模型复杂度较高的问题，通过结合参考传感器标签的高程和水平信息的变化，在识别前，对数据预先进行0级、1级、2级三个参考级别的分割，而不依赖于复杂的模型，实现了高效的对运动序列的划分以及识别，降低分割过程模型复杂度。
-
公开(公告)号：CN110535700B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910813878.X
申请日：2019-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/044
Abstract: 本发明公开了一种多用户多边缘服务器场景下的计算卸载方法，属于移动云计算领域。本发明包括以下具体步骤：1.控制器依据收集到的全体用户信息及系统的目标，利用多用户多边缘服务器场景下的计算卸载建模方法对多用户多边缘服务器计算卸载问题进行建模，得到双层优化模型。2.控制器根据上一步得到的初始问题模型的特点，将原始的双层优化问题转化为等价的单层优化问题。3.控制器利用分支限界法对上一步得到的单层优化问题模型进行求解。本发明本发明提出的方法同时考虑到用户的计算时延和计算能量问题，满足用户需求的多样性，极大的提高了经济效益；发明提出的方法同时考虑用户在本地和云端计算代价，有效减少了总体用户的计算代价。
-
公开(公告)号：CN112100621B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010951202.X
申请日：2020-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于移动端网络安全技术领域，具体涉及一种基于敏感权限和API的安卓恶意应用检测方法。本发明解决了现有的安卓恶意应用检测静态分析时只关注那些具有高风险的特征，而忽略了低风险的特征的情况的问题。本发明在获取权限和API特征之后，不仅考虑了高风险的敏感特征，而且还考虑了低风险的敏感特征，通过计算每个权限和API的敏感度，去除掉敏感度低的、冗余的权限和API特征，减少了权限和API的数量，提高了对恶意应用程序检测的速度和准确度。
-
公开(公告)号：CN112396102A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011282797.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于移动群智感知中用户聚类及任务分配技术领域，具体涉及一种基于时空移动特征分布的移动群智感知用户联盟聚类方法，包括以下步骤：1)描述用户移动行为特征与用户活跃度，确定初始联盟聚类中心；2)基于用户上传数据，计算用户数据与联盟相似度，设置每个联盟中的用户上限，保障聚类数据的平衡性；3)结合得到的用户联盟相似度与当前联盟中用户数量，基于用户联盟判定准则，实现用户联盟聚类。本发明在用户数据质量已知的条件下，可有效地挖掘出重要用户数据，算法稳定，聚类速率快，保证聚类结果的平衡性并提升聚类效果。本发明与现有技术中两种常见的聚类方法进行性能相比，具有分类准确率高、平衡性效果优和计算复杂度低的优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
144
records
(took 0.034 seconds)
