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公开(公告)号：CN116743482A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310838283.6
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种抗网络拓扑探测防火墙，涉及抗网络拓扑测量技术领域，用以抵抗攻击者获取目标网络内的拓扑结构。本发明所述防火墙包括包过滤模块、包延迟控制模块、拓扑欺骗模块、可信探测认证模块、配置生成模块、中枢控制模块、可视化人机交互模块；其中包过滤模块使用位图加速技术，快速过滤数据包；包延迟控制模块负责控制数据包的延迟；拓扑欺骗模块负责识别探测包，并生成响应的伪造应答包，欺骗攻击者；可信探测认证模块负责认证可信的探测者；配置生成模块负责根据真实拓扑和虚拟拓扑生成包延迟控制模块和拓扑欺骗模块所需配置。本发明可有效抵抗攻击者获取目标网络内的拓扑结构，并向攻击者展示虚拟拓扑，同时保证延迟一致性。
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公开(公告)号：CN111124666B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201911168370.5
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法，涉及移动物联网移动边缘计算领域，为了实现在时间的约束下将能耗的加权总和最小化，使任务卸载能耗较低。建立通信模型；资源分配策略，量化本地计算和卸载计算的开销；压缩策略，采用JPEG算法对卸载计算时传输的用户数据进行压缩以减少能源消耗；安全策略；优化策略；构建一个考虑将资源分配、压缩和安全性的集成模型，将该模型表述为整数非线性问题，该问题的目标是在时间约束下使能量的加权总和最小化，获得任务卸载决策和任务压缩决策的最优解。减轻移动物联网的网络资源限制，在计算任务卸载的同时，兼顾考虑资源分配，传输数据压缩和安全性，实现在时间的约束下能耗的加权总和最小化。
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公开(公告)号：CN112054805B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010961326.6
申请日：2020-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种模型数据压缩方法、系统及相关设备，用于节约网络传输资源，提高模型数据压缩率。本发明实施例方法包括：计算目标模型与参考模型中的同种类型参数之间的差量数据；采用预设压缩算法对所述差量数据进行压缩得到目标压缩文件；将所述目标压缩文件发送给目标终端设备，以使得所述目标终端设备根据所述差量数据以及本地存储的所述参考模型恢复所述目标模型。
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公开(公告)号：CN109981110B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910164475.7
申请日：2019-03-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H03M7/40
Abstract: 本发明提供了一种带有逐点相对误差界限的有损压缩的方法，包括以下步骤：A、制表，根据误差要求以及量化因子的区间来制表；B、获取量化因子；C、哈夫曼编码，通过哈夫曼编码来压缩步骤B中生成的量化因子序列；D、使用无损压缩方法，使用无损压缩方法来压缩步骤C生成的哈夫曼编码和哈夫曼树。本发明的有益效果是：可以避免带有逐点相对误差界限的有损压缩中耗时的对数变换，并通过查表来获取量化因子值，极大地加速了带有逐点相对误差界限的有损压缩。
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公开(公告)号：CN115794625A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211444371.X
申请日：2022-11-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种智能合约模糊测试的方法及系统，方法包括利用基于遗传算法的模糊测试引擎根据ABI信息生成测试用例；利用合约执行监视器执行测试用例；模糊测试引擎不断重复对新的种群进行选择、交叉和变异的过程，合约执行监视器将不断执行测试用例，直到满足终止条件。本发明方法解决了现有智能合约模糊测试中存在的状态依赖和区块信息依赖两个问题。本发明方法还融合了符号执行智能合约漏洞检测方法，具体为一种融合符号执行和模糊测试特点的智能合约漏洞检测方法，通过学习符号执行引擎生成高覆盖率的交易序列，以达到能够快速、大批量生成相似序列的目的，在保证模糊测试用例生成速度快、效率高的同时，能够维持和符号执行相当的覆盖率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115567401A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211016957.6
申请日：2022-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04L41/14 , H04L41/12 , H04L67/141 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于管道技术的以太坊网络拓扑仿真方法、装置、介质及终端，方法包括，根据接收到的仿真区块链节点参数信息，生成初始化区块链网络；基于管道技术模拟初始化区块链网络中节点的通信操作，形成仿真节点；根据接收到的通信编码信息，改变仿真节点通信编码的方式，完成区块链网络的更新；本发明避免了网络层和传输层对数据包进行无谓的封装所带来的损耗，使用管道技术模拟网络通信避免了操作系统对网络报文发送的影响，可以更加精确的实现对节点间连接的流量控制、丢包率延迟抖动的仿真，可以在模拟区块链系统中可能发生的各种攻击，指导现实环境中区块链系统点对点网络的设计，避免了传统本地套接字通信的局限性。
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公开(公告)号：CN115562957A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211005140.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于概率密度函数的工作量证明机制仿真方法、装置、介质及终端，方法包括：查询新区块的参数信息和仿真网络节点信息，得到仿真参数信息；将所述仿真参数信息输入到概率仿真算法中进行计算，得到最终仿真出块时间与最终出块节点序号；返回所述最终仿真出块时间与最终出块节点序号；本发明采用上述方法后利用工作量证明机制本身具有的概率特性，实现对共识算法的仿真，解决了现有仿真方法进行大量重复哈希计算的问题，只需要一次计算即可导出仿真出块时间，大大减少仿真环境中的资源消耗，最终实现对任意难度与任意算力情况下区块链网络的运行状态的仿真，并实现高保真的工作量证明算法出块时间仿真。
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公开(公告)号：CN115456192A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211000977.4
申请日：2022-08-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习模型投毒防御方法、终端及存储介质，方法包括：根据各局部模型增量的范数及对应的数据集选择匹配的裁剪阈值，并根据选择的裁剪阈值对对应的局部模型增量进行自适应裁剪；根据裁剪后的局部模型增量确定当前全局模型增量的符号特征，并根据确定的当前全局模型增量的符号特征计算裁剪后的局部模型对应的选择系数；根据计算的选择系数将各裁剪后的局部模型进行选择性聚合，得到全局模型；本发明可以有效地防御标签翻转缩放攻击、符号翻转攻击、最小化最大距离攻击等模型投毒攻击手段，能够帮助中心服务器在不收集客户端原始数据、不加剧客户端本地计算量的情况下完成对本地模型的聚合，增强联邦学习框架的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111797985B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202010710031.1
申请日：2020-07-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于GPU的卷积运算内存访问优化方法，涉及卷积运算访存优化技术。本发明能够解决现有技术的卷积运算访存开销较大的缺陷。技术要点：将卷积核数据加载至共享内存中；将卷积输出以32列为单位分割成子块，得到若干个包含32列数据的子块以及1个少于32列数据的子块；每个线程计算该线程所需要的第一个数据的索引；每个线程通过列重用算法从所述第一个数据的索引中获取剩余所需的输入数据，并将获取的输入数据传递给行重用算法；经过行重用算法计算输出结果并存储在寄存器数据sum中；并将sum写入全局内存；计算卷积输出中其余待计算的数据。本发明用于对图像处理、视频处理和机器学习领域中的卷积运算进行访存优化。
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公开(公告)号：CN115150632A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210758649.4
申请日：2022-06-30
IPC: H04N21/2187 , H04N21/845 , H04N21/4782 , H04N21/433 , H04N21/4402
Abstract: 一种基于命名数据网络的低延时视频直播方法及系统，涉及视频直播技术领域，用以解决现有的基于命名数据网络的视频直播延时较高的问题。本发明的技术要点包括：将低延时HLS协议应用到命名数据网络中，在命名数据网络中实现低延时视频直播；gpac流处理软件将封装好的视频数据主动推到NDN报文封装模块中，通过这种方式避免从gpac生成数据到NDN报文封装模块获取数据之间的延迟；通过直接使用内存保存数据，避免与数据库交互、数据库查询和维护数据过程中与磁盘交互的用时；当NDN生产者接收到interest报文且未在缓存中查找到interest指向的数据时将其添加到待处理interest报文列表中，支持低延时HLS中的预加载，进一步降低了延迟。本发明可应用于基于命名数据网络的视频直播中。
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