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公开(公告)号：CN114866301B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210440703.0
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于直推图的加密流量识别与分类方法及系统。本方法包括：首先，收集已知网络环境下已知类别的加密流量数据与跨网环境下未知标签信息的加密流量数据；然后，收集到的网络流量数据分割为单个网络会话；聚合具有相同地址信息的会话，形成会话簇集合；然后，以会话簇集合中的会话簇为结点单位，计算结点之间的特征相似度，构建结点之间的关系边；以结点信息与结点之间的关系边构建直推图；然后，通过迭代的“聚合扩散”的图推理算法预测未知结点的类别信息。本发明可以在网络流量训练样本多样性不足的情况下，高效稳定地识别与分类通用网络下收集的网络应用流量，并识别出训练集合中未包含的新类网络应用流量数据。
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公开(公告)号：CN104657450B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201510061345.2
申请日：2015-02-05
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种面向大数据环境的概要信息动态构建与查询方法及装置。该方法以Count‑Min Sketch方法为基础，采用数据流的第一范数描述数据规模，采用数据的基数值描述数据的分布情况；首先为流式大数据分配一较小空间的Count‑min Sketch结构，随着数据不断加载，当Count‑min Sketch结构记录的数据项个数达到阈值且数值空间基数达到阈值以后，建立新的Count‑min Sketch结构，用以接收后续到来的新数据。本发明能够根据数据量和数值基数自动建立新的Sketch结构，以较高精度统计数据，有效支持流式大数据的高精度的实时统计和分析。
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公开(公告)号：CN104951503B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510252988.5
申请日：2015-05-18
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种新鲜度敏感的大数据概要信息维护及聚合值查询方法。本方法为：1)对每个时间对象的时间对象数据建立一时间追踪器；2)对于待写入的时间对象数据，根据时间对象映射到对应的追踪器，然后追踪器将对应的时间对象数据划分为多个时间阶段并设置每一时间阶段的误差参数；3)追踪器根据每一时间阶段的误差参数对该时间阶段内的时间对象数据进行采样并保存对该时间追踪器对应的样本集合中。查询时首先根据时间对象的关键字key定位到对应的时间追踪器；然后追踪器根据查询时间信息查找该时间追踪器中的时间阶段，根据找到的时间阶段对应的样本返回查询值。本发明有效管理并查询时间对象数据，支持面向主题的更高层次的计算应用。
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公开(公告)号：CN104657745B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510046891.9
申请日：2015-01-29
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种已标注样本的维护方法及双向学习交互式分类方法。本方法一方面采用正向学习从未标注集中选取最有价值的样本，另一方面采用反向学习从已标注集中检测并处理导致模型性能退化潜在噪声，从而优化改善已标注集；本发明通过正向学习与反向学习的有机结合、借助人机交互机制，获得高效、优化的海量数据分类模型，对未标注样本进行分类。本发明通过正向学习与反向学习的有机结合，在高效利用标注信息的同时自动优化标注信息，实现高效化、智能化的交互式分类。
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公开(公告)号：CN106021290A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610285422.7
申请日：2016-04-29
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F16/242 , G06F16/29 , G06K9/6215 , G06K9/6285
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度地理信息的社交网络关联挖掘方法。该方法包括：1)获取用户签到数据，对其进行预处理得到结构化数据；2)设定划分地图的不同方法以及每种方法的尺度标准，根据用户签到数据中的GPS数据计算获得其对应的多个位置ID；3)根据签到人数计算获得不同位置的权重，表征不同位置对社交关系预测的贡献；4)利用位置的权重信息进行特征提取，获得所有用户的位置交互特征；5)利用提取的特征训练分类器，得到关系预测模型；6)利用所得的关系预测模型对目标用户进行预测，获得社交网络关系预测结果。本发明通过充分利用位置签到信息来训练获得更鲁棒的预测模型，能够获得理想稳定的预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104951509A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510272521.7
申请日：2015-05-25
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/90335 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种大数据在线交互式查询方法及系统。通过改进MapReduce框架下Map和Reduce之间的数据传递规则，使得Map按照用户定义的计算窗口分块读取并计算计算窗口内的数据，然后直接把计算结果推送给Reduce端，Reduce端在处理完数据后立即返回给用户。以此实现大数据环境下，用户可以根据业务选取不同的属性定义计算窗口，流式返回各个窗口内的计算结果，实现交互式计算的目标。
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公开(公告)号：CN104657434A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510050126.4
申请日：2015-01-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种社交网络结构构建方法。本方法为：1)基于待构建社交网络的社交网络图模型G＝(V,L)，获取用户之间交互行为的加权链接矩阵以及该社交网络的用户属性矩阵F；2)将加权链接矩阵和用户属性矩阵合并，构建一综合信息矩阵N；3)根据综合信息矩阵N，对||W||0+λrank(W)求最小化，得到该社交网络的链接强度矩阵W；最小化约束条件为N＝NW,diag(W)＝0,W≥0；4)将该链接强度矩阵W作为该社交网络图模型中边集L的权重信息，得到G＝(V,LW)，构建出该社交网络的网络结构。本方法可实现对社交网络整体结构的建模，从而获得社交网络中任意用户之间相互关系的真实、可靠度量，且求解效率高。
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公开(公告)号：CN114049581B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202111135210.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/62 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于动作片段排序的弱监督行为定位方法和装置，包括提取视频集中各视频的RGB特征与光流特征后，进行自注意力计算；使用自注意力RGB特征与自注意力光流特征，进行视频帧排序，得到每一视频的若干视频特征表示；利用视频特征表示，对一分类器及对抗网络进行共同训练，生成视频分类器；采用视频分类器对目标视频的自注意力RGB特征与自注意力光流特征进行分类，并根据视频分类结果与自注意力权重向量进行时序类别激活映射计算，以获取行为定位结果。本发明可以对复杂的视频动作和背景的视觉‑运动相关性灵活而明确的建模，利用对抗学习框架学习更加鲁棒的视频分类模型，降低计算复杂度及时序标注的时间。
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公开(公告)号：CN116883886B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310598246.2
申请日：2023-05-25
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于双级对比学习与噪声鲁棒的弱监督时序语言定位方法和装置。该方法包括：提取初始的视频特征和初始的文本特征，分别输入自注意力模块以提取自注意力特征；通过互注意力模块提取跨模态语义特征，并利用时序提案生成网络对跨模态语义特征进行高斯建模，得到候选时序片段掩码、背景片段掩码与整个视频的掩码，并分别与初始的视频特征结合，生成前景、背景与整个视频的三种视频特征，然后通过跨模态关联去噪模块得到的鲁棒视频特征表示，并进行文本语义重建与双级对比学习；利用高斯建模参数对目标视频片段进行时序语言定位。本发明能够解决由于弱监督标注的主观性和模糊性造成的跨模态学习的语义鸿沟与关联噪声问题。
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公开(公告)号：CN115174147B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210622904.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗扰动的实时网络连接隐私保护方法和系统。本方法为：收集不同网络应用的流量数据，以网络会话为单位分割原始的网络流量，并提取网络会话的时序特征序列；对同一应用的时序特征序列进行标准化；利用标准化后的时序特征序列，构建不同网络应用的时序特征序列指纹模型；根据构建的时序特征序列指纹模型，实时对经过的网络流量进行无目标网络流量扰动与有目标网络流量扰动，以欺骗攻击者的网络流量分析模型，从而保护用户网络流量连接隐私。本发明可以使用已知的网络应用的流量数据构建对应的应用指纹模型，并且对经过部署结点的流量进行无目标或有目标的实时扰动，模糊网络流量的指纹特征，从而保护用户的网络流量连接隐私。
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