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公开(公告)号：CN116170205A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310136412.7
申请日：2023-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种基于锚链接预测的多应用边缘安全检测与防御系统，所述系统包括多应用锚链接预测装置、单应用数据请求采集及处理装置、单应用缓存污染攻击检测装置和多应用缓存污染防御装置。本发明可以对使用多个应用账户发起缓存污染的攻击者进行关联，并能够仅利用单应用下的缓存污染攻击检测结果，实现对多个应用下缓存污染攻击的有效防御。本发明通过去匿名化，降低了攻击检测和防御的成本，大幅度提高了边缘节点的安全性，可部署在边缘服务器、路由器处，可广泛应用于多应用场景下网络安全检测与防御等应用领域。
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公开(公告)号：CN110046224B
公开(公告)日：2023-05-09
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：CN115713126A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211370527.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，具体涉及一种基于数字水印技术的去中心化联邦学习训练行为监督方法。本发明包括任务发布者初始化全局模型，并准备若干水印数据集，向选定的工人节点发送初始全局模型以及水印数据集；工人节点将本地数据集以及水印数据集拼接之后进行本地训练，完成水印的嵌入过程；任务发布者对数字水印进行验证，根据数字水印的完成情况，标识工人节点的训练诚实度。本发明针对去中心化联邦学习体系结构中工人节点伪造训练结果而影响模型训练整体精度的问题，通过拓展数字水印的应用场景，将每个工人节点的训练行为量化、可视化，从而达成促使工人节点在训练行为上保持诚实的目的，为去中心化的联邦学习系统提供可信的算力支持。
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公开(公告)号：CN115660624A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211369715.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/1053 , G06Q10/04 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于联邦学习系统中工人训练报酬确定策略技术领域，具体涉及一种面向多任竞争的工人训练报酬确定方法。本发明基于联邦学习系统中存在多个任务发布者和多个工人节点的情景，在该情景下多个任务发布者之间存在竞争关系。对于任务发布者们而言，为了在竞争中取得优势地位从而吸引更多高质量的工人节点的加入，他们需要提高所支付的报酬。但从自身利益考虑，任务发布者们又要通过降低支付报酬的方式在任务中获得更高的收益。对于工人节点而言，多个任务发布者的出现让他们有选择的最优合同的机会，以保证自己的收益。本发明可以同时满足个人理性约束和激励兼容性约束，能够平衡任务发布者和工人节点的关系，使系统中的两种角色均能获得预期收益，形成良性发展，达到激励工人节点加入联邦学习系统的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111683121B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202010438374.7
申请日：2020-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于区块链中的共识机制技术领域，具体涉及一种基于DPoS的云端数据溯源区块链共识机制改进方法。本发明将云计算资源量化为DPoS共识机制中的权益，根据权益的大小为每个节点开启一个类似于Raft共识中的有偏计时器，分散了投票的结果；结合了“一人一票”的投票方法，在提高节点选举效率的同时保证了优质云资源拥有者的当选概率；通过在共识过程中引入反馈机制，使得在共识过程中发现超过50％节点不认可的区块，立即重新开始节点选举流程，保证了区块产生的正确性。本发明在共识过程中对资源的消耗更少，在大规模节点的情况下，共识速度更快，共识速度不易受节点数量影响，可以更好的服务于面向云计算的数据溯源模型BlockCloud。
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公开(公告)号：CN110069718B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910300107.0
申请日：2019-04-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于主题的社交网络谣言抑制方法。(1)根据已知信息构建社交网络G中任意节点的最大影响树；(2)根据已知信息构建QT‑tree存储节点主题偏好及位置信息；(3)对于给定的查询请求Q＝(T，R，k)，得到阻断节点集N(T，R)；(4)对于G中每个节点u，计算其区域主题阻断影响力decInf(u,T,R)，所述decInf(u,T,R)是u对N(T,R)中每个节点v的主题阻断影响力decInf(u,v,T)的累加和；(5)以贪婪的方式循环从G中选择区域主题阻断影响力最大的k个节点作为肯定种子集传播真实消息，抑制谣言的传播。本发明能够根据不同主题类型的谣言选择最优种子集进行正面消息的传播，从而在给定的区域中最大限度的抑制谣言的传播，简单有效，实用性强。
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公开(公告)号：CN110061934B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910301025.8
申请日：2019-04-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L47/20 , H04L49/9005
Abstract: 本发明公开了一种基于动态预过滤队列的信息中心网络缓存替换方法，属于信息处理领域；首先设定初始的调整方案是加1，命中率是0；如果本次命中率高于上次命中率，上次调整方案是加1，同时第K个预过滤队列的填充度超过95％且K 0，那么本次调整方案依然是减1，否则K值不变；如果本次命中率低于上次命中率，上次调整方案是加1且K>0，那么本次调整方案是减1，否则K值不变；本发明可以很好的过滤低频率访问信息，并且适应不同的网络情况，采取贪心的策略不断对预过滤队列个数K做出修整，以使其适应当前的网络状态。
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公开(公告)号：CN111476322B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010438377.0
申请日：2020-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于社交网络元路径挖掘技术领域，具体涉及一种基于特征优化的元路径挖掘方法。本发明针对社交网络中的元路径挖掘，提出了一种基于特征优化的元路径挖掘方法，该方法包含基于多种单一的元路径特征优化和基于多种不同的元路径特征复合优化。在元路径挖掘中使用特征优化算法，可以获得更好的元路径特征使得元路径挖掘效果更佳。
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公开(公告)号：CN109067667B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810771518.3
申请日：2018-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/2441
Abstract: 本发明属于基于多核处理器报文负载均衡领域，具体涉及一种基于报文分类的动态负载均衡方法。包括以下步骤：判断分发核收到的报文是否为TCP报文；若不是TCP报文，则采用静态负载均衡算法；如果是TCP报文，判断收到的TCP报文是否为SYN、SYN‑ACK包。本发明动态的管理各个处理核，从整体上提升系统的处理性能。
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