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公开(公告)号：CN101026630A
公开(公告)日：2007-08-29
申请号：CN200710096203.5
申请日：2007-03-30
CPC classification number: H04L41/142 , H04L29/12509 , H04L43/028 , H04L61/2567 , H04L69/22
Abstract: 本发明实施例公开一种检测方法，包括：从获取的数据包中提取互联网络协议标识值；在包括互联网络协议标识值和终端编号对应关系的记录表中，查找是否含有比所述提取的互联网络协议标识值小的相邻互联网络协议标识值，若含有，则将比所述提取的互联网络协议标识值小的相邻互联网络协议标识值修改为所述提取的互联网络协议标识值，若不含有，则在记录表中新增所述提取的互联网络协议标识值和对应终端编号的记录；在接收到一通知时统计所述记录表中的终端编号的数目，将所述终端编号的数目作为主机数目输出。本发明实施例提供相应的统计分析服务器以及检测系统。本发明实施例提供的技术方案能够提高检测共享接入主机数目的准确性。
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公开(公告)号：CN119718197A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411787992.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F3/06 , G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F9/50 , G06F11/10
Abstract: 本申请实施例提供一种基于纠删码的分布式数据存储的方法与系统，所述方法包括：获取待存储的数据块和校验块共n块，并获取动态参数γ，其中，γ为大于零且小于1的数，且γ·n的结果为整数；根据分布式系统中各节点的节点标识选择γ·n个节点作为第一类存储节点；根据节点性能从所述分布式系统包括的除所述第一类存储节点之外的剩余至少部分节点中选择(1‑γ)·n个节点作为第二类存储节点；采用所述第一类存储节点和所述第二类存储节点中的每个节点分别存储一个校验块或一个数据块。本申请的实施例提供一种改良的基于内容哈希值寻址方式，并结合综合指标评估的选址方法。在对数据进行首次存储后，以负载均衡为目标对存储位置进行动态调整，提高系统的读写效率和性能。
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公开(公告)号：CN119629178A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411772792.4
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/12 , H04L41/122 , H04L41/0897 , H04L41/40 , H04L43/0894 , H04L43/20
Abstract: 本发明公开了一种基于能耗最小化和负载均衡的边缘数据传输优化方法，属于边缘计算技术领域，通过中央控制服务器、边缘节点、传输链路和SDN控制器组成的系统实现，包括以下步骤：S1、网络拓扑建模与数据收集；S2、链路选择优化；S3、拓扑优化与动态调整；S4、数据传输执行与控制；S5、自适应动态调整；S6、循环往复执行所述S1～S5。本发明采用多目标强化学习算法，在边缘数据传输中实现能耗最小化和负载均衡的联合优化；通过动态调整传输链路和关闭冗余节点和链路，降低系统整体能耗；通过链路分类和负载均衡优化，提高数据传输效率和网络稳定性；引入启发式因子和Chebyshev标量化函数，加快算法收敛速度。
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公开(公告)号：CN119621401A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411758865.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/07 , G06F11/30 , G06F11/34 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态注意力机制的故障检测方法，包括：对IT系统中的多数据源进行数据融合；其中，所述多数据源包括：日志数据、监控数据和用户行为数据；将融合后的数据，输入故障检测模型，获取故障检测结果；其中，所述故障检测模型基于GRU神经网络和多头注意力机制构建。本发明通过引入大语言模型、GRU神经网络、多头注意力机制，以及多模态数据融合技术，能够有效提高系统故障检测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118395435B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410362367.1
申请日：2024-03-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/56 , G06F8/53 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本专利提出一种应用于移动设备安全领域，基于静态检测多模态特征对安卓恶意软件进行检测的方法。在实现恶意软件检测的同时，针对传统的检测方式往往依赖于单一模态特征，检测的全面性受到限制的问题提出改进。该方案的主要包括数据预处理模块，特征提取模块，特征融合模块以及最后的分类决策模块。具体涉及对原始APK文件进行反编译，随后提取可视化的图像特征，API序列语义特征以及敏感权限特征。通过特征融合策略将三种模态的特征整和在一起视为对原始APK文件的统一表示，并基于融合后的特征进行检测，识别当前应用是否为恶意软件。本专利可用于移动设备安全管理，网络安全监控以及合规风控等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119316292B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411864271.1
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0894 , H04L41/0823 , H04L41/0816 , H04L41/0663 , H04L41/0631 , H04L41/12 , H04L47/785 , H04L47/783 , H04L47/83 , H04L47/70
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，本发明提供的一种多域网络中节点备份的策略选择方法，解决了现有备份管理方法无法有效应对多域网络中复杂资源分布的问题，通过获取网络系统运行数据和备份任务需求，利用加权无向图表示网络结构，并训练多域网络模型，采用随机森林算法评估存储网元节点属性，确定节点优先级排序，实现备份任务的合理分配，在任务分配过程中，实时监控节点资源使用情况，动态调整备份策略，实现资源利用率最大化和负载均衡，本发明提高了备份效率和数据可靠性，降低了存储计算成本，适用于大型企业云环境、金融机构跨域数据备份等场景。
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公开(公告)号：CN115662447B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211159091.4
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的测谎分析方法及装置，所述方法的步骤包括：将采集的音频数据和图像数据分别划分为多个音频子数据和多个图像帧；在多个音频子数据筛选差异音频子数据，在多个图像帧中筛选差异图像帧；确定是否将所述差异图像帧和差异音频子数据融合；若是，则分别获取差异音频子数据的音频参数和差异图像帧的图像参数，构建为第一融合向量，并输入预设的分类器模型中，输出测谎结果；若否，则基于过零率参数和短时能量参数确定构建第二融合向量的音频子数据和图像帧，并将音频子数据的音频参数和图像帧的图像参数构建为第二融合向量，并输入预设的分类器模型中，输出测谎结果。
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公开(公告)号：CN115662447A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211159091.4
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合的测谎分析方法及装置，所述方法的步骤包括：将采集的音频数据和图像数据分别划分为多个音频子数据和多个图像帧；在多个音频子数据筛选差异音频子数据，在多个图像帧中筛选差异图像帧；确定是否将所述差异图像帧和差异音频子数据融合；若是，则分别获取差异音频子数据的音频参数和差异图像帧的图像参数，构建为第一融合向量，并输入预设的分类器模型中，输出测谎结果；若否，则基于过零率参数和短时能量参数确定构建第二融合向量的音频子数据和图像帧，并将音频子数据的音频参数和图像帧的图像参数构建为第二融合向量，并输入预设的分类器模型中，输出测谎结果。
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公开(公告)号：CN103036998A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210559820.5
申请日：2012-12-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了云计算中一种基于免疫原理的入侵检测系统。该系统的方法包括：在被监控的虚拟主机上端使用日志收集代理和规则库，将采集的虚拟机日志信息传给管理器，并按照一定的算法定义异常事件的类型，并更新代理规则库，当符合定义的异常特征时，将通知响应代理进行实时响应。
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