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公开(公告)号：CN114679606B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210354186.5
申请日：2022-04-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 李精卫 , 葛蒙蒙 , 张晓慧 , 苗钧重 , 刘凡 , 韦贤葵 , 石开宇 , 王久金 , 冯帅 , 赵跃 , 宋赟祖 , 郭明昊 , 车佳臻
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种基于Burst特征的视频流量识别方法、系统、电子设备及存储介质，属于日志异常检测技术领域。包括以下步骤：步骤一、捕获视频流量，对视频流量进行预处理；步骤二、获取经过预处理视频流量的Burst特征和Burst序列对应的时序特征；步骤三、将Burst特征和时序特征提取后的数据作为单个视频的指纹，对数据进行分类从而识别视频流量。本发明主要针对于基于DASH协议构建的视频平台传输的视频流进行视频识别，通过每个视频独有的Burst特征进行二次特征提取，分析Brst序列中的时序特征。并创建LightGBM模型对单个视频的时序特征进行识别。解决了无法细粒度的对视频流量进行识别的技术问题。
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公开(公告)号：CN113656073B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110947992.9
申请日：2021-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种大模式集下基于并行调度模式重组方法、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域具体包括，首先，对模式集划分为模式子集，选取最优划分模式子集作为结果；其次，利用优化的遗传退火算法将模式子集调度到多核中；再其次，对模式子集进行评估，判断是否需要对运行时间长的子集进行二次重组，最后，根据评估结果，对不满足评估条件的模式子集进行模式重组。本发明能够适应长度分布不同的多种模式集特征，细粒度地对模式集划分、调度、评估与重组。解决现有技术中存在的检测预定义模式集运行时间长的技术问题。实现了检测预定义模式集运行时间短的效果。
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公开(公告)号：CN114119307A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111465889.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种智能云外语多媒体基于考核结果制定学习计划的方法、计算机及存储介质，属于云教学技术领域。首先，学生在考试开始提示后进行考试；其次，教学应用层将学生考试时的发音、形体以及文字答卷以及正确答案传输到数据交互层进行存储；再次，通过人工智能模块将学生多媒体答卷的音频音轨和视频口唇影像以及形体与正确答案进行比较给出评判结果，并将评判结果传输至数据交互层进行存储；再次，教师总结学生知识盲点，并记录在数据交互层；最后，按照该等级学生的学习遗忘大数据提供联系频率和联系内容，根据学生群历史数据选出实时更新教师教案和考试节点。
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公开(公告)号：CN112804251A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110136774.7
申请日：2021-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种基于userId的Android应用流量过滤方法与系统，属于网络安全技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一、从Android设备中读取指定应用的userId；步骤二、使用iptables给指定userId打上流标签；步骤三、编写iptables规则，将带有所述流标签的userId的INPUT、OUTPUT数据包放入NFLOG消息池中，并为所述NFLOG消息池指定一个标号；步骤四、从所述NFLOG消息池中获取目标userId对应的纯净流量集。本发明解决了应用流量混杂在一个网络中导致应用网络流量无法进行准确分析的问题。
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公开(公告)号：CN119538240A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411654617.5
申请日：2024-11-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 谷杰铭 , 孔德文 , 胡智超 , 刘立坤 , 葛蒙蒙 , 李卓凌 , 刘海心 , 秦浩伦 , 宋晨 , 王邦国 , 牟铎 , 张垚 , 张靖宇 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林
IPC: G06F21/55 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 基于对比学习优化去噪自编码器的对抗样本防御方法、电子设备及存储介质，属于入侵检测技术领域。为解决有效对抗样本防御问题，本发明包括从训练中采集数据构建训练数据集；使用TripletLoss损失函数训练对比学习模型，输出对比学习模型编码器；利用得到的对比学习模型编码器优化去噪自编码器，得到优化后的去噪自编码器和解码器，输入深度学习模型的样本首先输入到优化后的去噪自编码器和解码器中进行重新编码和解码操作，实现对抗样本防御。本发明应用于入侵检测系统中，部署在入侵检测系统中常见的流量特征提取模块与深度学习模型分类模块之间，通过前置任务对比学习模型的训练以及下游任务去噪自编码器模型的训练实现对抗样本防御。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118349866A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410449202.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 郭一澄 , 刘立坤 , 胡智超 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 高展鹏 , 王钲皓 , 张森 , 陈东鑫 , 程明明 , 张垚 , 张靖宇 , 李岱林 , 傅言晨 , 周杰
IPC: G06F18/23213 , H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种移动应用SNI信息大规模细粒度分类算法，属于网络安全技术领域。解决了现有技术中传统的域名分类方法难以在大规模的SNI结果中剔除无效SNI信息并提取相关特征SNI的问题；本发明基于统计特征对SNI提取结果中确定为无效信息的二级域名进行删除，根据得到的初筛无效二级域名在APP出现的次数，基于预设的阈值条件对特征字符串去重，得到第一次去重结果并采用K‑Means聚类对其去重两次，得到第三次去重结果；遍历第三次去重结果中的重复的SNI数据，对不相似APP的二级域名的SNI去重，对所得结果数据清洗，得到最终特征SNI结果。本发明有效提取了APP的特征SNI，可以应用于加密流量特征识别。
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公开(公告)号：CN114372267B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111340418.3
申请日：2021-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
Inventor： 余翔湛 , 刘立坤 , 陈巍 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 叶麟 , 于喜东 , 王永强 , 冯帅 , 赵跃 , 王久金 , 宋赟祖 , 郭明昊 , 胡智超 , 苗钧重 , 刘凡 , 李精卫 , 石开宇 , 韦贤葵 , 孔德文 , 羿天阳 , 刘奉哲 , 李竑杰
IPC: G06F21/56 , G06F16/955 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F40/284 , G06F40/216
Abstract: 本发明提出一种基于静态域的恶意网页识别检测方法、计算机及存储介质，属于网页识别检测技术领域。包括步骤一、实时监听网页流量，提取HTTP头部的URL地址；步骤二、将URL地址与黑名单库中存储的URL地址进行匹配；步骤三、解析匹配失败的网页流量；步骤四、爬取解析后的网页流量中的JS、CSS文件；步骤五、提取目标网页的网页指纹；步骤六、识别网页流量；步骤七、比较两个网页的URL地址；若URL地址相同，说明流量中的网页为正常网页，保存匹配日志；若URL地址不同，说明流量中的网页为恶意网页，进行阻断。解决不能适用于实际应用中实时检测的需要的技术问题。实现了降低网页匹配过程的时间成本的技术效果。
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公开(公告)号：CN115022049B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210634083.4
申请日：2022-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 余翔湛 , 史建焘 , 车佳臻 , 张晓慧 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 刘凡 , 李精卫 , 韦贤葵 , 石开宇 , 郭明昊 , 冯帅 , 赵跃 , 宋赟祖 , 王久金
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/16 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于计算马氏距离的分布外网络流量数据检测方法，属于数据检测技术领域。包括以下步骤：S1.原始网络流量的预处理和分类模型的预训练；S2.在预训练分类模型的基础上，获取新样本X与已知类别中最相似类别；S3.计算新样本x与最相似类别实例的马氏距离；S4.设定分布外数据阈值，分布外数据阈值采用实验的方式确定，对原网络流量数据加入小量的扰动数据，计算原网络流量数据与处理后的数据的马氏距离作为阈值的值。判断是否属于分布外数据。本发明提高了分类器分类结果的置信度。解决现有技术中存在基于计算相似度的检测方法的计算距离不具有唯一性导致的置信度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117827512A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311814864.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 陈东鑫 , 高展鹏 , 郭一澄 , 王钲皓 , 程明明 , 张森 , 李岱林 , 张垚 , 张靖宇 , 傅言晨 , 周杰 , 牟铎
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明公开了一种快速可溯源的多维异常事件根因分析算法，属于数据分析技术领域。解决了现有技术中传统的异常根因分析算法准确率低且兼容性差的问题；本发明通过异常检测筛选出与异常相关的事件，对与异常相关的事件进行初始化并整合为异常相关事件集合；对异常相关事件集合进行聚合约束，根据事件的聚合约束以及关联关系建立了完整的事件聚合图作为统一的事件描述框架；在完整的事件聚合图上搜索定位根因异常事件，通过异常传播与溯源、搜索根因候选节点和根因剪枝，得到最终的根因异常集合。本发明有效地提高了多维异常事件根因分析算法的准确率和兼容性，适用于基础指标和派生指标，可以应用于多维异常事件的快速可溯源根因分析。
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公开(公告)号：CN117806865A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311814861.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 高展鹏 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 郭一澄 , 张森 , 程明明 , 张垚 , 李岱林 , 傅言晨 , 张靖宇 , 牟铎 , 周杰
IPC: G06F11/07 , G06F18/2413 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻高斯混合模型的在线异常检测算法，属于在线异常检测技术领域。解决了现有技术中传统的流式数据在线异常检测算法存在的依赖训练数据以及不易区分异常数据和分布偏移的问题；本发明在高斯混合模型的基础上采用了K近邻的方法进行优化，将数据点的更新范围限制在局部，设计了动态维护高斯成分的机制，根据新增数据的K近邻和高斯成分的生命周期，动态的新增和删除高斯成分，有效的支持了异常点的检测和分布偏移的自适应，异常检测通过搜索查找到多个高斯成分构成最优决策集对上下文观测数据完成异常评价。本发明有效降低了异常点对全局的影响，消除了对全量样本数据的依赖，可以应用于流式数据在线异常检测。
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