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公开(公告)号：CN101237358A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200810057376.0
申请日：2008-02-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及了一种网络参数测量系统和对点接入时间序列可用带宽分析方法，可应用到网络性能测量、分析、诊断、网络多媒体、网络应用和网络安全等领域。包括有中央控制器、源测试器、待测网络、目标测试器。网络参数测量系统体积小便于手持，带有针对间接测量网络参数、指标进行测量、分析、诊断的功能，相对于现有设备成本低廉；对点接入时间序列可用带宽分析方法，克服了PGM模型的假设限制，导致的模型与实际网络情况不符的问题，和PRM模型本身在测量过程中产生的测量数据包对网络造成影响，算法迭代导致的周期过长，和实时测量精度低的问题。
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公开(公告)号：CN119990118A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510055566.2
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/242 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种基于动态词嵌入的中文隐语识别方法，属于自然语言处理、深度学习、数据挖掘、跨语境文本分析和网络安全等技术领域；该方法包括：获取待检测文本数据；通过新词发现技术和边界增强技术，从待检测文本数据中获取新词词汇，从而构建新词词典；根据新词词典和基本词典，对待检测文本数据进行分词处理，得到分词结果；所述分词结果包括新词和已知词；将已知词与正式语料进行比较，识别已知词是否为隐语；将新词与预定义类别进行比较，识别新词是否为隐语。本发明通过整合平台数据，显著提升了数据多样性，增强了模型在不同环境的适应性。
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公开(公告)号：CN119938925A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510023677.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/353 , G06F18/2411 , G06F40/289 , G06F21/62 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种隐私信息敏感度分级方法、系统、电子设备及存储介质，包括获取热搜数据；对热搜数据进行预处理；将预处理后热搜数据中连续中文文本拆分为独立词语，并识别出隐私词语；基于隐私词语，计算隐私信息参数；基于隐私信息参数对隐私信息划分等级征。本发明在隐私信息敏感度评估上，突破了传统方法的局限，通过多维度频率、热度、发布人影响力和加权滑动窗口归一化方法，使得隐私信息的敏感度划分更加精确、动态且具备实际应用价值。这种方法能够准确反映社交网络中信息传播的真实情况，提升隐私保护的能力，并为隐私信息管理和数据安全提供了创新的解决方案。
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公开(公告)号：CN119814476A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510294339.5
申请日：2025-03-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了融合多机制的访问控制系统，包括：主体向访问控制执行节点发起访问请求；访问控制执行节点将访问请求转发给访问控制决策节点；访问控制决策节点从策略存储库中查询访问请求所需要的证书类型组合；访问控制决策节点根据证书类型组合中的证书的融合方式向多个决策属性颁发节点并行发起证书请求或者按证书依赖顺序依次向不同决策属性颁发节点发起证书请求；访问控制决策节点根据所述证书类型组合中的证书的融合方式进行并行验证或者进行层级验证，得到访问决策结果；访问控制执行节点根据访问决策结果执行访问请求。本发明能够根据不同的业务需求和场景灵活扩展新的控制模型。
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公开(公告)号：CN119809850A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510010344.9
申请日：2025-01-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种社交媒体中多主体影响力的度量方法及系统，方法包括：基于社交媒体获取预设用户主体的影响力指标属性值，计算得到用户主体的基础影响力；根据用户主体之间的协同关系强度，计算得到多主体综合基础影响力；根据用户行为及对应的预设权重系数和非线性效应，计算得到用户主体的互动影响力；根据互动影响力的最大饱和值以及预设权重系数，计算得到用户主体的多主体互动影响力；根据多主体综合基础影响力和多主体互动影响力以及对应的权重系数，计算得到用户主体的多主体综合影响力。通过本发明的技术方案，实现了对多主体综合影响力的精准评估，动态反映了用户互动行为的时效性及其对多主体互动影响力的递减效应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119378014A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411539604.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种社交网络环境信息分享的隐私保护方法及系统，包括：建立不同时间点隐私信息的级联规模预测模型，得到隐私信息在时间的传播规模；评估隐私主体的隐私信息接收者给隐私主体带来的影响力；从客观面临的风险和主观预期的风险两方面评估隐私风险；基于隐私收益和隐私损失确定隐私效用；将在线社交网络中的隐私效用最大化问题归纳成约束马尔可夫决策过程，以分析不同时间点的决策收益，并制定适当的策略来实现平衡。通过研究隐私信息传播的动态特性，将隐私信息传播规模预测结果用于隐私主体影响力和隐私信息分享风险评估，最后通过马尔可夫决策过程制定效用最大化的隐私保护策略以实现在线社交网络中的隐私信息分享。
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公开(公告)号：CN112581254B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202011475707.X
申请日：2020-12-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种小微企业金融风险测量的方法、装置、电子设备及存储介质，属于金融行业风险技术领域，该方法为以小微企业的工商数据、征信数据和同盾数据和小微企业在银行中的行内结算数据、黑名单数据和历史数据作为拒绝策略，筛选得到的小微企业的发票数据进行数据预处理，得到数据特征集；使用LR模型和XGBoost模型分别对数据特征集进行计算，将得到的概率映射分数的平均值与阈值比较，若大于阈值，则为好客户；否则为坏客户；使用LR softmax多分类模型将坏客户分为多种不同风险标签的坏客户。本发明采用二级分类预测，一级分类将小微企业分为好客户和坏客户；二级分类将坏客户分为不同风险类别的坏客户，从而为银行等金融行业提供更精准的预测方法。
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公开(公告)号：CN113743496B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111020126.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/23213 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种基于聚类映射的K‑匿名数据处理方法及系统，涉及数据发布隐私保护技术领域，包括：对待发布数据表进行预处理，得到待处理数据表；预设待处理数据表的隐私保护程度；对待处理数据表中的准标识属性预定义泛化规则；定义量化待处理数据表中记录之间距离的距离量化模型；根据距离量化模型及隐私保护程度完成数据表记录的聚类映射，生成分组信息；根据分组信息按照泛化规则进行泛化处理，形成待发布的匿名数据表。本发明基于距离信息进行聚类映射完成分组，再以分组为单位对表中的记录进行泛化操作，实现了保留待发布数据表中数据的效用，同时能够应对链接攻击造成的隐私泄露，实现隐私保护。
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公开(公告)号：CN116208575B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310051932.8
申请日：2023-02-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种在时空群聊天场景中建立私聊的方法，包括：用户在时空群中建立私聊的方式主要有三种，第一种是在时空群中创建一级私聊会话，依赖所在时空群的时间属性和空间属性，即当时空群不存在时或者用户退出时空群时，一级私聊会话会自动终止；第二种是在时空群中创建二级私聊会话，不依赖所在的时空群，即在时空群之外，用户依然可以保持私聊通信；第三种方法是在时空群中先创建一级私聊会话，用户根据个人需求，选择申请将一级私聊会话转换为二级私聊会话。若在时空群中成功建立私聊会话，则用户可同时接收群聊消息和私聊消息，其中消息类型包括但不限于文本、语音、图片、视频、文件等。
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公开(公告)号：CN118094598A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410293178.3
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F21/64 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了一种基于多授权中心属性基加密的物流隐私保护方法及系统，方法包括：接收到寄件人的订单请求后，定位并发送至揽收站点，同时对订单信息使用MA‑CP‑ABE进行加密；接收到包裹后进行路线规划，并针对规划路线使用MA‑CP‑ABE进行加密，同时将访问策略生成包裹二维码；包裹在物流中转过程中，扫描包裹二维码，符合访问策略的扫描设备能够得到下一物流中转地址；包裹到达配送站点后，扫描包裹二维码，符合访问策略的扫描设备能够得到包裹的收件信息，验证包裹与收件人身份信息。通过本发明的技术方案，能够解决当用户属性发生变更时产生的安全问题，抵抗伪造攻击、篡改攻击，减少物流信息的泄露，提升了物流隐私信息的安全性。
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