-
公开(公告)号：CN105022968A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510458902.4
申请日：2015-07-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/64
CPC classification number: G06F21/64 , G06F2221/2107
Abstract: 本发明涉及的是内存完整性校验领域，具体为一种基于动态缓存哈希树的内存数据的完整性校验方法。本发明根据程序的局部性原理，对访问频率高的数据块和访问频率低的数据块进行区分；改变缓存哈希树中只存储固定层次的中间结点，使哈希缓存中存储不同层次的中间结点；把内存分成相同大小的数据块data_block，以数据块作为叶子节点建立一棵哈希树；每个数据块有两个计数器counter1和counter2；初始时counter1＝0，counter2＝0；设t代表当前时刻，T为统计周期。本发明由于利用了程序的局部性原理，动态的调整缓存中存储的中间节点。从而从整体上缩短数据块的平均校验路径长度。
-
公开(公告)号：CN104253855A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410384637.5
申请日：2014-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种面向内容中心网络中基于内容分类的类别流行度缓存替换方法。本发明包括：先判断节点剩余的缓存空间是否能够容纳新的数据内容；如果有足够的缓存空间缓存新数据内容；根据指数加权移动平均计算标准计算节点中所有内容类别的流行度，选择流行度最小的内容类别；将流行度最小的内容类别中预定义时间内被请求次数最少的内容项移除节点缓存；提取新数据内容名字字符串特征并进行分类；将新到达的数据内容项存入节点中相应的内容类别中，更新类别热度表和日志。本发明按内容名字分类可以更好的管理CCN中节点的缓存，使网络在通信过程中从内容名入手对内容进行查找和替换，平衡节点缓存中内容的多样性，提高缓存替换的效率。
-
公开(公告)号：CN103905545A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410117148.3
申请日：2014-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种内容中心网络中增强的LRU缓存替换方法，其特征在于：当节点接收到一个新数据并需要对数据进行缓存时，首先判断节点是否有足够空间缓存该数据，如果有足够空间则直接缓存，否则进行缓存失效判定；缓存失效判定时，判定是否存在满足判定条件的节点缓存Cache块，所说的判定条件是指该Cache块是否被节点所有邻居提出过请求，如果找到满足判定条件的Cache块，则用新数据块替换该Cache块，否则利用LRU缓存替换算法进行内容替换。
-
公开(公告)号：CN105373426B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201510726818.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于云计算领域，具体涉及一种满足实时性好，资源利用率高的要求的基于Hadoop的车联网内存感知实时作业调度方法。本发明包括：(1)用户将作业提交到主节点，主节点中的资源管理器对作业进行初始化操作，之后将作业交给资源分配中心进行可调度性判断；(2)资源分配中心根据集群负载情况和作业截止期为其分配资源；(3)将作业放入到队列中，等待从节点中的心跳包，将作业中的任务分配到从节点上执行。通过该方法能够满足车联网作业的实时性要求，同时方法中设计的抢占策略和资源分配中心能有效的提高资源的使用效率，并平衡节点间资源的分配。
-
公开(公告)号：CN105302624B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510593950.4
申请日：2015-09-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开了一种可重构编译器中循环流水迭代间启动间距自动分析方法。对计数类循环进行循环流水迭代间启动间距信息模型的构建；将计数类循环的代码转换成SCoPs数据结构形式；根据计数类循环程序的SCoPs数据结构，进行循环流水迭代间写后读RAW数据依赖关系分析，得到RAW_DDA模型描述的计数类循环程序的RAW数据依赖关系分析结果RAW_DDA；基于计数类循环程序的RAW_DDA模型，进行循环流水迭代间启动间距的自动分析，得到循环流水迭代间非固定启动间距模型NF_II描述的启动间距自动分析结果。本发明能够减少循环流水执行时迭代间启动等待延时，具有通用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105160249B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510381992.1
申请日：2015-07-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机病毒的检测领域，具体涉及一种改进神经网络集成，并根据改进的集成系统构造病毒监测模型的基于改进的神经网络集成的病毒检测方法。首先进行训练阶段的准备，获取训练用样本集；利用N‑gram和信息增益对样本集进行提取特征，得到特征集；以特征集作为训练集，在进行训练过程中，利用Bagging有放回的随机从原始训练样本中抽取子样本集，其中子样本集的大小与原始样本集大小相等，进行样本重复取样用以增大分类器之间的差异度。在实施过程中发现，本发明构造的基于改进的神经网络集成的病毒检测方法可以更高效的检测病毒。
-
公开(公告)号：CN105138478B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510451102.X
申请日：2015-07-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及的是内存完整性校验领域，具体为一种非平衡哈希树的存储器完整性保护方法。本发明包括：(1)初始化；(2)构建非平衡二叉树；(3)写操作；(4)读操作。本方法在一般情况下，校验代价要低于普通的平衡二叉树的校验代价，即使在最坏情况下，本方法的性能也不会高于普通的平衡二叉树的校验代价，而是与它的校验代价相同。本发明从整体上缩短了数据认证时的路径长度。
-
公开(公告)号：CN105740712B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201610130821.6
申请日：2016-03-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了基于贝叶斯网络的Android恶意行为检测方法。具体过程为：步骤一：对Android应用训练样本进行静态特征提取；步骤二：进行特征预处理，采用卡方统计的特征选择方法，计算特征和类别之间的关联程度；步骤三：构建基于贝叶斯网络分类算法的Android软件恶意行为检测模型；步骤四：将待测APK提取的特征输入到训练好的贝叶斯网络病毒检测模型中，计算出所属类别的后验概率；步骤五：步骤四中得到两个数据，分别为待测APK提取的特征属于病毒类和正常类的后验概率，通过比较选择后验概率大的类别作为该应用的分类结果。本发明能够有效的检测Android恶意应用，同时在一定程度上降低了贝叶斯网络的学习时间。
-
公开(公告)号：CN105022968B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510458902.4
申请日：2015-07-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/64
Abstract: 本发明涉及的是内存完整性校验领域，具体为一种基于动态缓存哈希树的内存数据的完整性校验方法。本发明根据程序的局部性原理，对访问频率高的数据块和访问频率低的数据块进行区分；改变缓存哈希树中只存储固定层次的中间结点，使哈希缓存中存储不同层次的中间结点；把内存分成相同大小的数据块data_block，以数据块作为叶子节点建立一棵哈希树；每个数据块有两个计数器counter1和counter2；初始时counter1＝0，counter2＝0；设t代表当前时刻，T为统计周期。本发明由于利用了程序的局部性原理，动态的调整缓存中存储的中间节点。从而从整体上缩短数据块的平均校验路径长度。
-
公开(公告)号：CN104253851B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201410085384.1
申请日：2014-03-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络技术领域，涉及一种移动CCN中数据缓存的节点分组方法。本发明包括：对于CCN中任意第一节点Pi、第二节点Pj，计算两个节点之间的距离Dij；执行Dij搜索算法，求出距离小于CCN节点间通信距离阈值L的节点对；执行△Hx搜索算法，根据△Hx算法求出所有△Hx，即求出所有满足要求CCN节点分组；根据计算出的△Hx，执行MAX△搜索算法，求出一个MAX△，取得最优划分结果。本发明在节点密度较大、缓存空间较小时，与移动CCN默认的缓存算法相比，节点划分缓存算法降低了内容请求时延，减少了内容重复请求率，显著提高了移动CCN网络数据传输性能，具有更高的缓存效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.061 seconds)
