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公开(公告)号：CN101383812A
公开(公告)日：2009-03-11
申请号：CN200710049922.1
申请日：2007-09-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种针对IP欺骗DDoS(Distributed Denial of Service)攻击的防御方法。该方法基于活动IP记录，活动IP是与系统已经或正在于系统建立连接的源IP地址，而IP欺骗DDoS攻击通常使用随机产生的IP作为数据流源地址，这些IP是非活动IP，根据该原理来自活动IP的数据流可被视为合法流量，而来自非活动IP的网络流则为可疑流量。因此位于自治系统边界的DDoS防御网关可利用活动IP记录表对进入自治系统的数据包进行匹配处理，来自活动IP的网络流直接通过，没有活动记录的IP数据包将逐渐被自治系统边界路由器或邻近边界的路由器丢弃，并发送ICMP超时差错报文通报源节点。IP不活动的IP欺骗DDoS攻击数据包将不能到达受害节点。被丢弃的合法数据包将由其源节点上层协议或应用进行重传。
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公开(公告)号：CN112949318B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110233476.X
申请日：2021-03-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于文本和用户表示学习的文本立场检测方法，从社交媒体平台上获取文本数据集，生成用户社交关系图并获取对应的拉普拉斯矩阵，并确定每个文本的立场标签向量，采用预训练的BERT模型获取每个文本的文本向量，构建并训练立场检测模型，当需要对用户文本进行立场检测时，生成用户社交关系图并获取对应的拉普拉斯矩阵，将文本向量输入立场检测模型得到立场检测结果。本发明分别获取文本和用户两个模态特征并进行跨模态融合，从而实现准确的文本立场检测。
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公开(公告)号：CN110472065A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910676206.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GCN孪生网络的跨语言知识图谱实体对齐方法，首先对于两种语言的知识图谱分别提取邻接矩阵和属性信息矩阵，将两种语言的知识图谱已知的对齐实体对作为正样本，构成正样本集合；对于关系结构信息和属性信息分别构建一个GCN孪生网络，分别记为GCN_SE、GCN_AE，将两个知识图谱的邻接矩阵作为GCN孪生网络GCN_SE的输入，对GCN孪生网络GCN_SE进行训练；将两个知识图谱的邻接矩阵和属性信息矩阵作为GCN孪生网络GCN_AE的输入，对GCN孪生网络GCN_AE进行训练；基于训练好的GCN孪生网络，得到潜在对齐实体结果。本发明仅需要多语言知识图谱中实体之间的关系结构信息、属性信息以及部分已对齐实体作为训练集，不需要获取额外的实体特征数据就能同时推断多个潜在对齐实体对。
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公开(公告)号：CN103942254B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201410100596.2
申请日：2014-03-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种面向网盘分享服务的盗版视频资源发现方法。首先，根据指定网盘和目标视频，利用通用搜索引擎搜集目标视频在指定网盘上的可能下载链接及分享文件信息，得到备选下载链接集合；然后，利用三元属性规则树，判断备选下载链接集合中的每个链接是否为目标视频的下载链接，得到目标视频的有效下载链接集合，从而发现目标视频在指定网盘的盗版分享资源。所述三元属性规则树包括：首先判断下载链接对应的分享文件标题是否与目标视频符合；然后判断分享文件类型是否为可能的视频资源格式；最后判断分享文件大小是否符合预设正常范围，最后得到目标视频的有效下载链接集合。
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公开(公告)号：CN104376083A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410658596.4
申请日：2014-11-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30699 , G06F17/30905
Abstract: 本发明公开一种基于关注关系和多用户行为的图推荐方法，目的是为网络系统用户提供感兴趣的物品和用户推荐。首先，根据用户对物品的行为数据建立用户行为图；根据用户的关注关系建立关注图；然后，在用户行为图上进行一轮随机游走，计算游走后每个用户节点对图中节点的访问概率；并以该访问概率为基础，计算经过关注关系扩散后，每个用户节点对用户行为图中节点的访问概率；将上述两个访问概率进行综合得到新的访问概率；重复执行游走及扩散过程，直到每个用户节点对用户行为图中节点的访问概率收敛到稳定值；最后，根据每个用户节点对其他节点的访问概率，生成该用户的物品推荐列表和用户推荐列表。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104243240A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410492338.3
申请日：2014-09-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/947
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenFlow的SDN流量测量方法，控制器根据流量测量需求生成测量流表项，将对应交换机中满足流量测量需求的数据流对应的转发流表项的操作指令增加转入流量测量流表的操作，使得这些数据流通过测量流表项的计数器进行累计。控制器在流量测量需求输入、新流到达、时间间隔达到最大时主动向交换机发送流量查询信息进行流量查询，在测量流表项被删除时被动接收交换机上报的流量信息，从而进行流量信息采集和统计，将结果保存到流量统计结果表中。本发明通过采用测量流表项，解决现有SDN流量测量中开销大、不能识别通配符等问题，实现灵活、准确的流量测量。
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公开(公告)号：CN101877066A
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN201010179967.2
申请日：2010-05-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明涉及图像处理技术和模式识别领域的相关技术，公开了一种利用垃圾邮件图像自动识别的方法及装置。利用图像的元数据、颜色特征和纹理特征并结合支持向量机实现对正常邮件图像和垃圾邮件图像的自动分类。首先提取出图像的元数据；其次提取出图像的颜色特征；再次提取出图像的纹理特征和形状特征；最后，利用支持向量机分类器对图像进行自动识别。本发明中，由于提取的是图像的元数据特征，以及图像的颜色、纹理和形状特征，因此本发明速度较快、效率高。
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公开(公告)号：CN110472065B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910676206.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GCN孪生网络的跨语言知识图谱实体对齐方法，首先对于两种语言的知识图谱分别提取邻接矩阵和属性信息矩阵，将两种语言的知识图谱已知的对齐实体对作为正样本，构成正样本集合；对于关系结构信息和属性信息分别构建一个GCN孪生网络，分别记为GCN_SE、GCN_AE，将两个知识图谱的邻接矩阵作为GCN孪生网络GCN_SE的输入，对GCN孪生网络GCN_SE进行训练；将两个知识图谱的邻接矩阵和属性信息矩阵作为GCN孪生网络GCN_AE的输入，对GCN孪生网络GCN_AE进行训练；基于训练好的GCN孪生网络，得到潜在对齐实体结果。本发明仅需要多语言知识图谱中实体之间的关系结构信息、属性信息以及部分已对齐实体作为训练集，不需要获取额外的实体特征数据就能同时推断多个潜在对齐实体对。
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公开(公告)号：CN107145977B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710296508.4
申请日：2017-04-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种对在线社交网络用户进行结构化属性推断的方法，将用户的多个属性编码为结构化的组合属性类别向量，通过在用户节点关系图G中进行权重化的随机游走获取用户节点序列集，然后利用词转向量工具Word2Vec生成每个用户节点的实数值向量表示；构建一个的全连接神经网络模型进行训练。在用户属性推断时，将需要推断属性的用户节点向量表示输入到训练好的神经网络模型中，计算得出每个组合属性类别向量的概率，取概率最大的为该用户的组合属性类别。本发明只需提取部分用户的属性信息以及用户间的好友关系(或关注关系)，无需获取额外的用户行为特征数据；同时，所提出的方法充分利用属性之间内在联系，提高了属性推断的准确度。
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公开(公告)号：CN110059144A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910266737.0
申请日：2019-04-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的轨迹属主预测方法，根据所有用户的轨迹形成一个有向无权图G＝ ，通过Node2Vec学习轨迹位置ID的低维实值向量；然后对用户轨迹进行切片处理，对切割后的不定长轨迹用位置ID对应的低维实值向量代替位置ID，并通过截取或填充形成轨迹的固定维度矩阵；接着，构建及训练一个四层卷积神经网络作为预测模型，然后将待检测的用户位置经纬度构建的轨迹矩阵输入到已经训练好的预测模型中，得到轨迹属主分类的概率分布，最后将概率分布中最大值的索引标记为该轨迹对应属主的编号。
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