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公开(公告)号：CN114547622A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210077762.6
申请日：2022-01-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F21/57
Abstract: 本申请适用于信号传输技术领域，提供了API接口漏洞分析方法及装置、终端设备以及存储介质，API接口漏洞分析方法包括：首先获取至少一个应用程序安装包。确定每一所述应用程序安装包对应的应用程序，对所述应用程序进行静态分析以获取所述应用程序对应的多个运行组件，驱动网页勾连启动后的所述应用程序。对于每一所述应用程序，在所述网页中进行Web代理设置和数字根证书安装。通过所述网页获取每一所述应用程序的多个所述运行组件产生的日志文件，并根据所述日志文件确定所述应用程序对应的API接口的漏洞信息。通过上述方案，本申请解决了现有API接口的漏洞挖掘方法会造成APP运行风险的技术问题。
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公开(公告)号：CN114357393A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111474995.1
申请日：2021-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳云安宝科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种面向关系型数据库水印的适配方法、设备及存储介质，其中所述方法包括下述步骤：根据数据类型自动适配数据表中的字段；评估原始数据表的数据量；根据数据表中的数据列的敏感度判断是否需要对该数据列进行水印嵌入；根据所述的数据类型适配、数据量评估或数据列敏感度判断信息，控制水印嵌入之后的数据值。本发明实现了数据库水印算法和模型参数的智能适配，可有效解决数据版权的确权和泄露溯源等问题；对常见的数据水印添加、修改、删除攻击等攻击具有较好的鲁棒性和可用性，可有效应对水印擦除和攻击检测。
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公开(公告)号：CN114219043A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111568528.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：对样本基于教师概率输出与学生概率输出差异最大化的原则，选择待修改原始样本；将待修改原始样本在教师模型上分类概率最大的分类作为对抗攻击的目标分类以及对应的待修改原始样本作为可修改原始样本；基于教师模型对可修改原始样本类别的分类概率得到教师模型的决策边界，利用点到线距离的向量算法，以可修改原始样本恰好越过决策边界和恰好不越过决策边界为目标，对可修改原始样本进行迭代修改，生成位于决策边界两侧的边界样本对；利用生成的边界样本，使用基于边界距离的多教师权重分配训练学生模型。本发明能够提升学生模型的分类精度。
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公开(公告)号：CN110380906B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910680643.8
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/12 , H04L45/02 , H04L45/12 , H04L45/586 , H04L47/125
Abstract: 一种大规模多维融合的虚拟网络映射方法，涉及虚拟网络映射技术领域。本发明为了解决现有的虚拟网络映射方法无法解决多维融合的虚拟网络映射问题以及无法适于万级以上节点数映射的问题。所述方法首先输入虚拟网络和底层物理网络；接着对多维虚拟网络拓扑进行预处理；再对底层物理网络拓扑进行简化操作，分别简化到路由器级别和交换机级别；接着进行K最短路径预算；使用混合遗传算法进行粗略映射；接着使用混合遗传算法进行精确映射，之后再映射到具体的物理主机；接着进行虚拟链路的映射，在映射成功后，输出收益比或负载均衡。提高虚拟网络映射的收益比和成功率。
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公开(公告)号：CN108052375B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201711488118.3
申请日：2017-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及CPU利用率监测领域，具体涉及一种主机过载检测方法，是为了解决现有的过载主机检测算法的耗电量较高、用户的任务在执行上流畅度较低、算法在运行时需要关闭的主机数目过高、需要迁移的虚拟机的数目过高的缺点而提出的，包括：获取预定时间内的CPU利用率阈值并构造CPU利用率阈值构造数组y；获取一定时间内的CPU利用率数据并构造CPU利用率数组x；计算残差值ei；计算损失函数loss；判断损失函数loss的值是否小于给定的阈值，若是则结束迭代，若否则重新计算第一参数和第二参数，直至CPU利用率阈值数组y中的每个元素均被计算；获取在受测主机上运行的虚拟机的最大迁移时间并以此计算CPU利用率的预测值。本发明适用于云计算主机的CPU利用率监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111177219A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911359838.9
申请日：2019-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/2458 , G06F21/62
Abstract: 本发明适用计算机技术领域，提供了一种数据交换平台及数据交换方法，平台包括：数据访问申报单元，用于获取第三方应用提交的数据访问申报信息；数据内容审核单元，用于对数据访问申报信息进行审核，审核通过，给第三方应用提供访问数据接口；数据智能分析平台，用于通过数据分析脚本或程序对预期访问数据进行挖掘，生成分析和挖掘结果；数据内容审核单元，用于判断分析和挖掘结果的数据类型与内容特征是否符合第三方应用提交的数据访问申报信息中预期取走数据对应的数据类型与内容特征，若符合，则放行取走分析和挖掘结果操作。本发明不允许第三方应用取走数据，只允许第三方应用取走分析和挖掘结果，实现了数据不动，程序动的效果。
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公开(公告)号：CN111124531A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911168638.5
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种车辆雾计算中基于能耗和延迟权衡的计算任务动态卸载方法，属于雾计算应用技术领域。本发明为了充分利用附近车辆的计算资源，将云节点的任务从云节点下放到车辆节点上，为减轻云节点的过载，减少高峰时段的服务延迟，以及为电池供电的云节点节约电能。定义所述卸载方法对应的VFC环境；针对单个车辆节点的单个任务构建能源消耗成本，能源消耗成本为总能量消耗和总延迟的加权和：针对VFC环境下的所有节点所有任务的能耗和延迟的模型，构建联合目标函数，给出约束条件并定义优化问题；针对步骤三的优化问题求得当联合目标函数达到最小值时，每个任务所应卸载到的车辆节点，进而得到最优的任务卸载方案。本发明降低了能量消耗，降低整体处理延迟。
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公开(公告)号：CN109658344A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811338660.5
申请日：2018-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 深圳云安宝科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像去噪方法，搭建神经网络图像去噪模型，选取训练集，并设置训练参数；根据神经网络图像去噪模型及其训练参数，以最小平方差函数作为损失函数，应用在模型训练过程，形成深度学习的神经网络图像去噪模型；将待处理的图像输入到所述神经网络图像去噪模型，输出去噪后的无噪声图像，根据噪声的分布程度引入相应的权重到网络模型中，为了防止梯度消失或者梯度爆炸的情况，引入残差学习过程，并采用LN横向规范化形式将经过卷积层得到特征进行归一化来统一数据的分布，使数据保存在相同的范围，并加快网络收敛速度，可广泛适用于高斯噪声、真实图像噪声、超分辨等低水平视觉的图像任务处理过程。
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公开(公告)号：CN108897602A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810709486.4
申请日：2018-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于KVM的虚拟机自省采集系统及采集方法，本发明涉及基于KVM的虚拟机自省采集系统及采集方法。本发明的目的是为了解决现有当外来的网络攻击出现时，进程的死亡或者网络的瘫痪都会导致虚拟机内部采集的失效的问题。一种基于KVM的虚拟机自省采集系统包括配置下发模块、任务调度模块、文件度量模块、语义解析模块、虚拟机连接模块、流处理模块和数据库模块，实现了对虚拟机的多维度信息采集，包括虚拟机内存信息采集和虚拟机文件信息采集，并且支持Windows虚拟机和Linux虚拟机的采集。本发明用于虚拟机自省采集领域。
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公开(公告)号：CN104615936B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510096203.X
申请日：2015-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 云平台VMM层行为监控方法，本发明涉及云平台VMM层行为监控方法。本发明是要解决现有技术的问题主要在于：运行环境不安全，可能被攻破、算法安全监控程序占用的系统资源大、识别异常率不高的问题。云平台VMM层行为监控方法，它包括：用于VMM层劫持系统调用并获得系统调用序列的System Call Interpcepter步骤；用于分析系统调用序列并判断进程异常与否的System Call Analyze步骤；用于接收System Call Analyzer模块的分析结果并发出警报提醒操作系统的System Call Handler步骤。本发明应用于云平台领域。
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