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公开(公告)号：CN112363110B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202011377660.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 海南大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种基于嵌套交叉偶极子阵列的无网格单比特DOA估计方法，包括下列步骤：构建嵌套交叉偶极子阵列模型，将所述嵌套交叉偶极子阵列模型接收到的数据进行单比特量化，并计算单比特量化结果的协方差矩阵；把协方差矩阵矢量化并获得对应于差分共阵的向量，将对应于差分共阵的向量构造成测量值矩阵；引入原子范数最小化，确定优化目标的函数形式；利用ADMM求解原子范数最小化，同时获得拉格朗日增广函数表达式；对拉格朗日增广函数表达式进行迭代求解，获得测量值矩阵的去噪估计值；对所述测量值矩阵的去噪估计值进行求解，获得最终DOA估计。
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公开(公告)号：CN110381052B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910639677.2
申请日：2019-07-16
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法及装置，属于通信技术领域。其中所述方法包括：在单位时间内对网络流量进行特征提取，得到多元特征；将所述多元特征基于主成分分析模型进行加权融合特征；构建基于卷积神经网络的分类模型，分析提取所述加权融合特征以获得最终特征。所述装置包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述的基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法。本发明相较于现有技术检测DDoS攻击的方法，提高了检测率，降低了漏报率和总错误率，同时还减少了攻击检测的运行时间和内存资源。
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公开(公告)号：CN113676447A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110786195.7
申请日：2021-07-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 基于区块链的科技服务平台跨域身份认证方案，包括S1：建立体系结构、S2：域内认证、S3：跨域认证、S4：相互认证，同一域内用户相互信任的信任范围，不同域之间的信任范围相互独立，可采用不同的加密设置，不同域之间用域A和域B标示，用户对于自己所在域进行访问或对其他域进行访问，经认证服务器进行认证用户身份，并设置用户访问权限，域A和域B的认证服务器用ASA和ASB表示，拥有某些系统权限的实体，在不同域内用户拥有的资源权限不同。通过分级分层的权限管理机制管理各个区块链的访问控制；研究运用大数据、云计算等技术分析客户交易行为，保障联盟链交易安全、规避风险，等违法行为。
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公开(公告)号：CN113642429A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110865502.0
申请日：2021-07-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于TPP‑TCCNN的海洋鱼类识别方法，包括下列步骤：采集包含多种鱼类的原始视频，将所述原始视频划分为训练集以及测试集，并对所述训练集的鱼类视频信息进行预处理；对预处理后的鱼类视频信息进行特征提取，获取光流图像；建立双通道卷积神经网络，以光流图像以及RGB图像输入带有金字塔池化层的双通道卷积神经网络中进行训练，获得输出特征，所述RGB图像中所包含的鱼类信息与所述原始视频中的一致；通过softmax分类模型对所述输出特征进行分类训练；将测试集中的鱼类视频信息输入到最终的softmax分类模型中，得到鱼类分类结果。
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公开(公告)号：CN110474878B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910646959.5
申请日：2019-07-17
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于动态阈值的DDoS攻击态势预警方法和服务器，涉及DDoS攻击检测技术领域。方法包括：生成IP数据包统计特征时间序列，并使用LSTM神经网络预测模型对IP数据包统计特征时间序列进行建模，得到LSTM预测模型；采用LSTM预测模型对目标区域的待测网络流量进行预测，根据预测结果和网络安全脆弱性因子计算目标区域的阈值和阈值公差，划分多个预警级别；针对目标区域在目标时刻的网络流量，生成目标IP数据包统计特征，进而识别DDoS攻击并确定待测网络流量的预警级别。采用本发明可以提高DDoS攻击预警准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111651613B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010649393.4
申请日：2020-07-08
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱嵌入的动态推荐方法和系统。该方法包括步骤：接收输入的查询事实，在知识图谱中查找是否存在所述查询事实，若存在所述查询事实，则直接输出推荐结果，若不存在所述查询事实，则更新所述知识图谱后再输出推荐结果；其中更新所述知识图谱是采用结合图卷积神经网络与ANALOGY模型的动态知识图谱嵌入方法。本发明能够减少知识图谱的冗余学习过程，使用户每次数据更新或者有了新的倾向与喜好时，能够迅速地更新整个知识图谱，大大提高整个动态推荐的可靠性与稳定性。
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公开(公告)号：CN112782663A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110146314.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种幅相误差条件下FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。
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公开(公告)号：CN109040113B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201811027529.7
申请日：2018-09-04
Applicant: 海南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多核学习的分布式拒绝服务攻击检测方法及装置，所述方法包括：在预设时间段内分别对正常网络流和攻击网络流进行采样，并提取五种特征值，得出正常样本集和攻击样本集，构成训练集；基于集成学习框架，分别采用梯度上升法和梯度下降法两种方式，自适应的调整训练集的五种特征值的权重，以得出两种训练好的多核学习模型；基于两种训练好的多核学习模型，通过滑动窗口机制，检测分布式拒绝服务攻击。本发明可以有效地降低分布式拒绝服务攻击检测的误报率和漏报率，提高对早期分布式拒绝服务攻击检测的准确性。
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公开(公告)号：CN108900542B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810912851.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM预测模型的DDoS攻击检测方法及装置，所述方法包括：对正常网络流量按照一定的取样周期进行n次取样，计算得到n个正常网络的IP数据包统计特征值，其中n∈N；根据n个所述正常网络的IP数据包统计特征值，对待训练的LSTM预测模型进行训练；使用网格搜索和超参数最优法确定选择性丢弃神经元的概率Dropout＝0.2，来修正所述LSTM预测模型，缓解过拟合现象；根据修正后的所述LSTM预测模型，计算未来某个时段的IP数据包统计特征值的预测值；根据所述预测值，判断当前网络是否发生DDoS攻击。
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公开(公告)号：CN107743074B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201710966809.3
申请日：2017-10-17
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种组合服务的信任度估算方法，包括步骤：选择所需的子服务；获取选择的各个子服务的QoS，确定各个子服务的静态信任度；获取各个子服务的历史交互数据，确定各个子服务的动态信任度；确定各个子服务的静态权重和动态权重，确定各个子服务的信任度；根据欲建立的组合服务的功能，确定组合服务中子服务的组合方式、子服务顺序、权重，再结合各个子服务的信任度，确定组合服务的信任度。本发明方法在确定组合服务的信任度过程中，既考虑了子服务的静态信任度，又考虑了子服务的动态信任度，还考虑了组合方式及各子服务的顺序和权重，因此，通过本发明方法确定的组合服务的信任度可靠性高。
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