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公开(公告)号：CN109919794B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910194857.4
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于信任传播的微博用户信任评估方法。包括选取种子节点；对于用户社交关系图执行剪枝方法；偏差地设置初值，并从可信传播和不可信传播两个方向来传播可信评分。在种子节点选取方面，本发明将数据集中的节点根据用户特征进行聚类，来选取最具有传播价值的两类种子节点集——可信种子和恶意种子。为了防止破坏用户和正常用户建立起的关系对算法产生影响，本发明设计了一种基于社交活跃度和相似度的剪枝方法，能将攻击边有效地裁剪。最后利用用户社交网络图从两类种子节点同时进行信任传播，加权计算出最后的用户可信度，筛选出可信度值低的恶意用户。本发明能够有效抵御恶意用户对评估方法的攻击。
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公开(公告)号：CN111475738B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010438360.5
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位置锚链接识别方法。本发明针对位置实体在社交网络中不具有主观能动性，且本身所拥有的链接关系和属性信息不够丰富的场景，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，通过利用位置实体在社交网络中的链接关系和属性信息，结合元路径技术并引入少量锚链接用户强化位置锚链接识别效果，通过使用GS算法将位置锚链接识别问题转化为二分图实体匹配问题。
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公开(公告)号：CN113326437A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110693819.0
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络谣言检测技术领域，具体涉及一种基于双引擎网络和DRQN的微博早期谣言检测方法。本发明针对社交网络中的微博谣言早期阶段识别，通过由双引擎网络实现的谣言检测模块，将微博的原始信息和回复信息针对其各自的特征分别进行处理，提高了谣言检测的准确率。本发明通过由DRQN实现的控制模块，可以自动化地控制微博回复信息的读取数量，从而达到在谣言出现早期进行检测的目的，同时可以动态地平衡谣言检测的准确性和及时性。
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公开(公告)号：CN113326240A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110693808.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/176 , G06F9/50
Abstract: 本发明属于区块链的边缘网络中数据共享技术领域，具体涉及一种边缘网络中能耗敏感的终端节点的数据共享方法。本发明通过将传统PoW算法同信誉积分机制进行结合，避免了不必要的算力消耗，解决了边缘网络中进行数据共享时，边缘设备需消耗大量算力并且生成区块速度过低从而导致数据共享效率低的问题。本发明有效地降低了生成区块时间并节省一定的算力，提高了数据共享的效率。
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公开(公告)号：CN113298629A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110639864.8
申请日：2021-06-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于数据共享技术领域，具体涉及一种基于双向拍卖理论和智能合约的数据共享方法。数据共享方法作为一种通过交易双方选择、利益均衡分配来提高用户参与积极性和系统长期稳定运行的方法，目标就是要做到所有的参与者都可以获得较高利益，且数据共享系统可以持续运营。传统的数据共享方法过于关注支撑数据共享系统运营的第三方平台收益，实际参与共享双方效用较低，共享积极性不足，共享范围较小。本发明可应用于无运营方的海量数据共享联盟区块链系统长期自运行，具有更高的参与者效用、区块链网络效用和系统社会福利，可以在没有运营方参与情况下进行分布式的长期海量数据共享。
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Patent Agency Ranking
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：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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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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