-
公开(公告)号：CN117792741A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311823160.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院 , 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/23
Abstract: 基于行为特征分析的网络攻击检测及溯源方法，它属于网络安全与攻击的检测与溯源技术领域。本发明解决了现有网络攻击检测及溯源方法的鲁棒性和可泛化能力差的问题。本发明方法为：步骤一、基于关键词和正则规则的静态攻击检测；步骤二、特征提取模型训练集构建；步骤三、网络流量数据的特征提取；步骤四、基于特征提取结果的动态攻击检测；步骤五、对检测到的攻击的关联分析，确定攻击链路；步骤六、基于层次化分析法的攻击溯源。本发明方法可以应用于对网络攻击进行检测与溯源。
-
公开(公告)号：CN117792742A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311823161.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院 , 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 基于时空特征的网络攻击检测与溯源方法，它属于网络信息安全技术领域。本发明解决了现有方法存在攻击检测困难、易出现误报漏报、对时间跨度长和实时攻击的溯源效果不佳的问题。本发明方法为：步骤1、对采集的全量日志数据进行预处理，再根据预处理结果得到每条日志数据对应的请求时间戳，根据时间戳得到时间间隔；步骤2、对时间间隔进行平滑处理，得到平滑处理后的时间间隔序列；步骤3、将平滑处理后的时间间隔序列转化为字符串；根据字符串构建后缀树，根据后缀树检测网络攻击；步骤4、获取网络威胁情报数据和网络攻击事件线索数据，对获得的数据清洗、标准化处理，根据标准化数据进行网络攻击溯源。本发明可以应用于网络攻击检测与溯源。
-
公开(公告)号：CN119377091A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411519203.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/3604 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 一种基于分层图神经网络的智能合约相似性检测方法，它属于区块链智能合约漏洞挖掘技术领域。本发明解决了现有智能合约相似性检测方法的准确率低的问题。本发明使用预训练模型表征节点语义信息，得到节点层面特征；利用Word2vec处理提取函数层面信息，将节点层语义信息通过GCN进行纵向传递，将GCN处理结果与Word2Vec处理结果进行拼接得到函数层面最终表征；使用GCN对函数层面特征进行处理，将GCN处理结果与Word2Vec处理结果相加，将相加结果通过多层感知机得到合约层面最终特征，使用MPNN网络对节点层和函数层特征进行处理，将处理结果和合约层特征进行连接得到智能合约的最后特征，根据智能合约最后特征得到相似性检测结果。本发明方法可以应用于智能合约相似性检测。
-
公开(公告)号：CN111028277B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201911256966.0
申请日：2019-12-10
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了遥感图像配准技术领域的基于伪孪生卷积神经网络的SAR和光学遥感图像配准方法，先对特征图像块的采集和匹配，再进行异常点去除和最终配准，采用了最大化正样本和难负样本之间的特征距离的策略，并且定义了新的损失函数对网络进行训练，伪孪生网络的两个分支通过卷积运算连接，得到两个输入图像块之间的相似性得分；本发明通过提出了伪孪生卷积神经网络体系结构，使得伪孪生网络的左分支和右分支能够分别输入不同大小的光学和SAR遥感图像，能够解决在极高分辨率下光学和SAR遥感图像中识别相应图像块的任务。
-
公开(公告)号：CN113312058B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110690580.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于区块链智能合约安全检测技术领域，具体涉及一种智能合约二进制函数的相似性分析方法。本发明包括反编译的字节码，生成EVM指令及相应的参数；根据反编译后的EVM指令重建控制流图CFG；将一个合约的CFG划分为若干二进制函数，并且为CFG中的边确定时序关系；提取特征值和图结构；设计了一种基于时序聚合图结构的模型，比较聚合后的图结构可以得出两个二进制函数的相似性。本发明直接对合约的字节码进行研究，不仅能处理大部分缺少源代码的合约，也能使用一些源码层面没有的隐藏信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113065693A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110301075.3
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于人工智能以及分布式学习技术领域，具体涉及一种基于径向基神经网络的车流量预测方法。本发明针对RBF的缺乏通用性参数设置问题，将RBF与APSO算法进行融合，将RBF的网络中心、中心半径以及连接权值映射到粒子的运动位置当中去，通过粒子的寻优过程达到了对参数的优化效果。本发明引入基于健康度的PSO算法，通过粒子的健康度的判断，将粒子划分为状态优秀、一般以及状态差的粒子，对健康度处于差的粒子进行了特定的全局搜索策略优化，对健康度处于优秀的粒子进行了特定的局部策略优化。最后在基于Spark并行平台的基础上，通过主副节点对粒子的更新，输出了用于车流量预测的RBF神经网络模型。
-
公开(公告)号：CN110189761B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910421436.0
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明提供的是一种基于贪婪深度字典学习的单信道语音去混响方法。步骤一、将输入的混沌、纯净语音进行信号预处理，进行特征的提取；步骤二、结合稀疏和贪婪深度字典学习对单信道语音去混响问题进行模型建立；步骤三、将建立好的模型与提取的特征进行模型训练，得到基本系数；步骤四、再次输入混沌、纯净语音信号数据进行测试，经过傅里叶逆变换后，最终得到纯净语音。本发明将传统的单信道语音去混响方法与深度字典学习相结合，提高单信道去混响的效果，使其具有良好的去混响效果，提高深度网络结构的可推导性。
-
公开(公告)号：CN111953483A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010743453.9
申请日：2020-07-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络与信息安全中的数据加密技术领域，具体涉及一种基于准则的多授权机构访问控制方法。本发明解决了单一权威机构负载过量及访问策略的灵活表达问题，采用基于准则的加密方法，将准则表示为多项式形式，每个准则所对应多项式的根表示用户满足该准则的情况集合，当用户拥有多项式的所有根时可以重构多项式从而进行解密，实现了比属性基加密更为细粒度的访问控制机制；同时支持对准则进行加权，提升了访问策略的灵活性；此外，多个授权机构间进行(t,n)-门限秘密共享，使得系统中不存在单一授权机构模式下所谓的性能瓶颈，同时提高了方案的安全性。
-
公开(公告)号：CN110189761A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910421436.0
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明提供的是一种基于贪婪深度字典学习的单信道语音去混响方法。步骤一、将输入的混沌、纯净语音进行信号预处理，进行特征的提取；步骤二、结合稀疏和贪婪深度字典学习对单信道语音去混响问题进行模型建立；步骤三、将建立好的模型与提取的特征进行模型训练，得到基本系数；步骤四、再次输入混沌、纯净语音信号数据进行测试，经过傅里叶逆变换后，最终得到纯净语音。本发明将传统的单信道语音去混响方法与深度字典学习相结合，提高单信道去混响的效果，使其具有良好的去混响效果，提高深度网络结构的可推导性。
-
公开(公告)号：CN105023235B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201510400310.7
申请日：2015-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空间冗余关系的电子海图水印方法。读取海图文件，确定所有顶点的空间位置关系；对于在线上以及围绕成环状的顶点集合，将其按照连接关系存储为链表；根据水印位图信息，转换为二进制的水印字符串；读取链表内节点元素，并按照两个相邻节点为一组进行分组；对于每一个比特的水印编码，顺序提取分组，采用向链表内的分组嵌入冗余对象的方式嵌入水印信息；构造可供水印提取的密钥；依次读取二值水印序列；根据读取二值水印序列，得到检测水印位图，同原始水印位图进行比较，计算相似度，将嵌入水印信息的海图文件输出。本发明能够保持电子海图空间拓扑关系无损，有效抵抗非法复制，维护用户版权。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
74
records
(took 0.039 seconds)
