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公开(公告)号：CN113283778A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110639879.4
申请日：2021-06-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，具体涉及一种基于安全性评价的分层汇聚联邦学习方法。本发明针对基于区块链的联邦学习的过程中验证各节点所造成的通信成本过高的问题，通过研究针对无用或恶意节点的验证机制及其安全性与通信成本，结合竞争的投票验证方法与聚合算法，提供了在联邦学习过程中的双层聚合模型。本发明在保证节点安全性的基础上降低训练的通信成本，可应用于基于区块链的架构下带有安全评估功能的分层汇聚联邦学习中。
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公开(公告)号：CN113111287A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110370346.0
申请日：2021-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/958 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于跨社交网络实体锚链接预测技术领域，具体涉及一种跨社交网络的锚链接预测方法。本发明基于图嵌入的方法来解决锚链接预测的问题，分为图嵌入和有监督锚链接预测模型两部分；在图嵌入过程中，本发明对原始图嵌入方法进行了改进，使其更适合于社交网络锚链接预测，改进的图嵌入方法可以更好地获得网络结构特征，并为用户节点生成更可靠的向量表达式，图嵌入所生成的不同网络下节点的向量表达用于生成跨网络链接的向量表达。本发明基于分布在不同网络中的节点的向量表达，构造跨网络链接的向量表达，训练有监督的学习模型将跨网络链接分类为锚链接或非锚链接，从而完成锚链接预测任务。
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公开(公告)号：CN109302378B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810770839.1
申请日：2018-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种面向SDN网络的DDoS攻击检测方法，通过SDN的控制器统计数据流量，每收集到一个Packet‑in包计数器加1，当数据流量的收集窗口的总数量达到时间窗口数n，对数据流量进行预处理；根据泊松分布公式计算出每个时间窗口t内的Packet‑in数据包数所对应的概率值，依据信息熵公式计算出n个时间窗口的实时信息熵值；对正常样本和异常样本进行训练，得到信息熵阈值；当n个时间窗口的实时信息熵值小于信息熵阈值时，判定SDN网络中存在，系统报警。本发明能够及时有效地检测出SDN网络DDoS攻击，相对于传统的检测方法，减少了计算量并更具有适用性，提高了SDN网络中DDoS攻击的检测率。
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公开(公告)号：CN107547549B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710795947.X
申请日：2017-09-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种访问控制策略优化方法，属于网络安全领域。主要包括：定义规则冲突、冗余，在规则发现前，对XACML规则的冲突进行新的定义；规则的多属性拆分，将规则的粒度降到最低的级别；基于XACML三元组哈希的规则冲突和冗余集合发现，将主体，资源和行为三个规则元素字符串进行拼接组成新的三元组规则信息字符串，然后对此规则信息字符串进行哈希值计算，如果不同的字符串哈希值冲突，那么这就是一个冲突或冗余集合；基于规则最大匹配次数的规则冲突、冗余选择性删除，通过计算冲突、冗余消除后对规则引擎性能代价的计算，来进行规则的选择性删除；将原拆分后的规则进行反向压缩。
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公开(公告)号：CN110072186B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910301021.X
申请日：2019-04-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于属性独立的加权朴素贝叶斯室内定位方法，属于室内定位技术领域，包括以下步骤：建立位置点的CSI样本集；CSI数据预处理；PCA算法提取主特征；建立离线指纹库；在线阶段，使用属性独立的加权朴素贝叶斯定位算法。离线阶段，通过多次的采样分析，可以知道任意位置的CSI幅度值都服从正态分布，因此将每个位置幅度值的均值和方差作为指纹存储起来；在线阶段，把在主成分分析阶段计算出的方差贡献率作为权重，应用到朴素贝叶斯分类中，最大化主成分分析的优势。本发明只需选取每个参考点多次测量的CSI幅度值的均值与方差作为指纹，使用主成分分析法处理数据，符合朴素贝叶斯分类器的条件独立性假设，提高定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111522884A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010438371.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络威胁情报交易联盟链中的基于利益分配的交易促进技术领域，具体涉及一种基于利益分配的威胁情报交易联盟链的交易促进方法。本发明针对威胁情报交易联盟链交易过程中交易背书用户的身份隐私保护问题，基于联盟链的分片机制，结合博弈论的方法分析了统一利益分配和公平利益分配机制下节点的博弈策略并研究其合作均衡条件，在公平利益分配机制的合作均衡条件下，提出了基于分片的公平分配的利益分配机制。本发明可以达到吸引更多用户参与交易合作的效果，实现了促进威胁情报交易良性发展的目标。
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公开(公告)号：CN111475739A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010438376.6
申请日：2020-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06Q50/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于社交网络实体锚链接识别技术领域，具体涉及一种基于元路径的异质社交网络用户锚链接识别方法。本发明针对异质社交网络多实体、复杂链接关系和少量标签实体的场景，基于无监督学习，避免了数据分布不均匀和特征选择等问题，通过利用用户实体在社交网络中的链接关系和属性信息，结合元路径技术，充分挖掘与用户相关的链接关系。借助代价函数、矩阵范数和目标函数等定义，将用户锚链接识别问题转化为最优化目标函数的问题。
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公开(公告)号：CN110072186A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910301021.X
申请日：2019-04-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于属性独立的加权朴素贝叶斯室内定位方法，属于室内定位技术领域，包括以下步骤：建立位置点的CSI样本集；CSI数据预处理；PCA算法提取主特征；建立离线指纹库；在线阶段，使用属性独立的加权朴素贝叶斯定位算法。离线阶段，通过多次的采样分析，可以知道任意位置的CSI幅度值都服从正态分布，因此将每个位置幅度值的均值和方差作为指纹存储起来；在线阶段，把在主成分分析阶段计算出的方差贡献率作为权重，应用到朴素贝叶斯分类中，最大化主成分分析的优势。本发明只需选取每个参考点多次测量的CSI幅度值的均值与方差作为指纹，使用主成分分析法处理数据，符合朴素贝叶斯分类器的条件独立性假设，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN110046224A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910300119.3
申请日：2019-04-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于区域的社交网络谣言抑制方法。(1)根据已知信息构建社交网络中任意节点的最大影响树；(2)根据社交网络中节点的位置信息构建四叉树存储节点位置；(3)对于给定的查询区域和阻断区域，得到备选种子集和阻断节点集；(4)对于备选种子集中的每个备选种子，计算其区域影响集；(5)对于备选种子集中的每个备选种子，计算其区域阻断影响力；(6)以贪婪的方式循环从备选种子集中选择阻断影响力最大的k个节点作为种子节点传播真实消息，阻断谣言在阻断区域中的传播。本发明能够根据不同的查询区域和阻断区域进行种子选择，在查询区域中选择最优种子进行正面消息的传播，从而在阻断区域中最大限度的抑制谣言的传播。
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公开(公告)号：CN109785139A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910194186.1
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q40/04
Abstract: 本发明属于数据共享研究领域，具体涉及一种基于智能合约的数据共享激励方法，包括以下步骤：当用户参与数据共享时，本发明中的智能合约会统计当前博弈阶段参与数据共享的用户比例P2；判断参与成本是否收取到最大；判断P2是否达到95％，重置参与数据共享的用户比例，进入下一个博弈阶段，并且采用下一个有序的参与成本；本发明提出并分析了基于演化博弈论的数据共享激励模型EGI，提出了激励/参与成本参数。通过演化稳定策略和动态复制动力学分析，找到了激励/参与成本参数对演化稳定策略的影响。从而提出基于EGI模型的智能合约的模板机制，旨在动态调整激励/参与成本，来激励更多的用户参与数据共享，体验数据共享带来的收益。
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