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公开(公告)号：CN109218441A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811215367.X
申请日：2018-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/733 , H04L12/803
Abstract: 一种基于预测和区域划分的P2P网络动态负载均衡方法属于网络文件传输领域；包括获取节点资源利用率；判断节点资源利用率是否超过高负载区阈值，若是，执行步骤e，若否，执行步骤c；根据节点当前文件访问情况预测接下来的访问量；判断文件是否成为热点文件，若是，执行步骤e，若否，执行步骤a；向周围节点广播获取周围节点负载信息；判断是否处在高负载区域，若是，执行高负载区域负载均衡模块，若否，执行低负载区域负载均衡模块；服务器建立热点文件副本，进行步骤a；本发明能够很好地实现实际系统网络的负载均衡。
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公开(公告)号：CN118523948B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410729180.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 陈东鑫 , 葛蒙蒙 , 高展鹏 , 刘立坤 , 胡智超 , 史建焘 , 程明明 , 郭一澄 , 王钲皓 , 张森 , 傅言晨 , 牟铎 , 周杰 , 张靖宇 , 李岱林 , 张垚
IPC: H04L9/40 , H04L47/2441 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出一种基于大语言模型的加密网络流量分类方法，属于网络安全技术领域。本发明提出了基于BERT的开源大语言模型的基础上，通过双向流级别的网络流量测信道特征文本数据(数据包长度)作为预训练数据，训练能够利用开放域未标记流量数据学习具有较强泛化能力的表示的基座模型，并在下流任务中，通过较少数量的带标签的具体分类数据，完成快速迁移学习，增强了模型的适应能力。本发明比起使用不具有可读意义的数据包载荷作为训练样本，使用了数据包长度序列作为测信道特征，够学习到加密网络流量的行为模式；本发明比起使用专家提出的有限特征，通过数据包长度即可完美刻画加密网络流量行为模式。
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公开(公告)号：CN117806865B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311814861.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 高展鹏 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 郭一澄 , 张森 , 程明明 , 张垚 , 李岱林 , 傅言晨 , 张靖宇 , 牟铎 , 周杰
IPC: G06F11/07 , G06F18/2413 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻高斯混合模型的在线异常检测算法，属于在线异常检测技术领域。解决了现有技术中传统的流式数据在线异常检测算法存在的依赖训练数据以及不易区分异常数据和分布偏移的问题；本发明在高斯混合模型的基础上采用了K近邻的方法进行优化，将数据点的更新范围限制在局部，设计了动态维护高斯成分的机制，根据新增数据的K近邻和高斯成分的生命周期，动态的新增和删除高斯成分，有效的支持了异常点的检测和分布偏移的自适应，异常检测通过搜索查找到多个高斯成分构成最优决策集对上下文观测数据完成异常评价。本发明有效降低了异常点对全局的影响，消除了对全量样本数据的依赖，可以应用于流式数据在线异常检测。
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公开(公告)号：CN116821907B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310783624.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 余翔湛 , 王久金 , 史建焘 , 胡智超 , 葛蒙蒙 , 龚家兴 , 李竑杰 , 刘奉哲 , 孔德文 , 羿天阳 , 张森 , 程明明 , 高展鹏 , 王钲皓 , 郭一澄
Abstract: 本发明提出一种基于Drop‑MAML的小样本学习入侵检测方法，属于入侵检测技术领域。包括：S1.初始化元学习模型；S2.根据训练次数设置元学习模型总损失或对元学习模型进行参数调整；S3.根据待取出元任务编号确定取出元任务或更新元学习模型训练次数；S4.判断元任务是否符合丢弃策略，基于丢弃概率阈值和丢弃策略决策是否丢弃元任务；S5.深拷贝元学习模型，获得基学习器，将元任务划分为支持集和询问集，支持集迭代优化基学习器，询问集计算lossi；S6.将lossi累加到总损失sum‑loss中,执行S3。解决无
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公开(公告)号：CN116668186B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310879928.0
申请日：2023-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 余翔湛 , 宋赟祖 , 史建焘 , 胡智超 , 葛蒙蒙 , 李竑杰 , 刘奉哲 , 孔德文 , 羿天阳 , 龚家兴 , 张森 , 程明明 , 高展鹏 , 王钲皓 , 郭一澄
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角特征和集成学习的加密代理协议识别的方法，属于加密代理协议识别技术领域。解决了现有技术中加密代理协议识别方法无法清晰表征完整加密代理协议网络流的问题；本发明包括以下步骤：S1.构建多视角特征提取算法提取时空相关特征、连接管理特征、流量封装特征、认证模式特征和流量混淆特征，将每个网络流提取出的一个135维特征向量的集合作为数据样本集；S2.采用SMOTE过采样算法对数据样本集插值，得到SMOTE平衡数据样本集；S3.根据SMOTE平衡数据样本集构建集成学习分类模型MvBoost，得到加密代理协议分类识别结果。本发明能够对加密代理协议进行有效识别，避免了模型因数据训练变差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116743473A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310783622.5
申请日：2023-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 刘立坤 , 王久金 , 史建焘 , 胡智超 , 葛蒙蒙 , 羿天阳 , 龚家兴 , 李竑杰 , 刘奉哲 , 孔德文 , 程明明 , 郭一澄 , 张森 , 高展鹏 , 王钲皓
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出一种基于并行度量学习的入侵检测方法，属于入侵检测技术领域。一种基于并行度量学习的入侵检测方法由嵌入模块、度量模块和分类器组成模型；嵌入模块用于接收五元组数据，度量模块用于获得预测相似度，分类器用于获取预测类别；具体实现过程：S1.训练模型；S2.将网络流量输入模型中，模型输出识别结果，若网络流量为非入侵流量，输出结果为0，否则，输出结果为1。解决现有技术中模型的识别效率低实时性差的技术问题；本发明只需利用嵌入模块对网络流量进行特征提取，再将所提取的特征输入分类器中，即可获得最终的识别结果，无需再和支持集中的样本一一比较，可大幅提升识别效率和识别准确率。
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公开(公告)号：CN116074087A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310072303.3
申请日：2023-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于网络流量上下文表征的加密流量分类方法、电子设备及存储介质，属于加密流量识分类技术领域。包括以下步骤：S1.将待分类流量按照五元组划分；S2.构建流量表征滑动窗口，将流量分为若干流量数据包片段；S3.提取每个流量片段的时间特征和空间特征；S4.根据流量片段的时间特征和空间特征生成上下文时空特征矩阵；S5.将上下文时空矩阵转换为灰度图片；S6.构建模型分类器；S7.将灰度图片输入模型分类器，输出分类结果。解决了现有技术中存在的分类准确度低、时效性低和效率低的问题。本发明在流量会话结束前就能对流量实现表征进而使用后续提出的模型进行分类，大大提高表征算法和流量分类的时效性和准确度。
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公开(公告)号：CN115022049A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210634083.4
申请日：2022-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 余翔湛 , 史建焘 , 车佳臻 , 张晓慧 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 刘凡 , 李精卫 , 韦贤葵 , 石开宇 , 郭明昊 , 冯帅 , 赵跃 , 宋赟祖 , 王久金
Abstract: 本发明提出一种基于计算马氏距离的分布外网络流量数据检测方法，属于数据检测技术领域。包括以下步骤：S1.原始网络流量的预处理和分类模型的预训练；S2.在预训练分类模型的基础上，获取新样本X与已知类别中最相似类别；S3.计算新样本x与最相似类别实例的马氏距离；S4.设定分布外数据阈值，分布外数据阈值采用实验的方式确定，对原网络流量数据加入小量的扰动数据，计算原网络流量数据与处理后的数据的马氏距离作为阈值的值。判断是否属于分布外数据。本发明提高了分类器分类结果的置信度。解决现有技术中存在基于计算相似度的检测方法的计算距离不具有唯一性导致的置信度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN114844840A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210450541.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 叶麟 , 张晓慧 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 刘凡 , 韦贤葵 , 李精卫 , 石开宇 , 王久金 , 冯帅 , 赵跃 , 宋赟祖 , 郭明昊 , 车佳臻
IPC: H04L47/2441 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于计算似然比的分布外网络流量数据检测方法，属于网络流量数据检测领域。为提高网络流量数据识别的精准度和置信度的问题。本发明提取网络流量特征：原始流量为pcap包，根据五元组划分为不同的数据流，设置为提取数据包长度序列、计算包到达时间间隔序列，将以上序列保存并生成CSV文件，作为模型训练的原始训练数据；使用原始训练数据训练原始分类模型，采用深度学习算法长短期记忆网络进行原始分类模型的训练，得到原始训练数据训练出的模型，生成扰动数据，采用加入高斯白噪声的方法生成扰动数据，训练扰动模型，得到扰动数据训练出的模型，计算似然比，判断分布外数据。本发明网络流量数据识别的精准度和置信度高。
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公开(公告)号：CN114119307B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111465889.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种智能云外语多媒体基于考核结果制定学习计划的方法、计算机及存储介质，属于云教学技术领域。首先，学生在考试开始提示后进行考试；其次，教学应用层将学生考试时的发音、形体以及文字答卷以及正确答案传输到数据交互层进行存储；再次，通过人工智能模块将学生多媒体答卷的音频音轨和视频口唇影像以及形体与正确答案进行比较给出评判结果，并将评判结果传输至数据交互层进行存储；再次，教师总结学生知识盲点，并记录在数据交互层；最后，按照该等级学生的学习遗忘大数据提供联系频率和联系内容，根据学生群历史数据选出实时更新教师教案和考试节点。
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