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公开(公告)号：CN104899100B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201510284673.9
申请日：2015-05-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种用于云系统的资源调度方法，所述方法包括以下步骤：种群初始化步骤，获取云系统的资源调度的备选方案，利用所述备选方案构造初始种群；构造适应度函数步骤，针对所述云系统的资源调度的具体需求构造总适应度函数；种群筛选步骤，利用所述总适应度函数对所述初始种群中的个体进行筛选从而获取适应个体；资源调度步骤，根据所述适应个体对应的所述备选方案对所述虚拟机以及所述节点控制器进行资源调度。与现有技术相比，本发明的资源调度方法可以在实现负载均衡结果良好的同时实现较小的迁移代价。
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公开(公告)号：CN108650260A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810438563.7
申请日：2018-05-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种恶意网站的识别方法和装置，可以获取待识别网站的网站信息，网站信息包括待识别网站的网站标识，将网站标识输入至预先训练好的识别模型，识别模型为根据初始数据和过采样数据进行训练得到的，初始数据包括预设的对比网站的网站标识，对比网站包括预设的恶意网站和预设的非恶意网站，过采样数据为根据预设的过采样算法对初始数据进行处理得到的，根据识别模型的输出结果，确定待识别网站的识别结果。基于上述处理，可以平衡训练数据，提高识别模型的识别精度，进而提高恶意网站识别的准确度。
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公开(公告)号：CN108600212A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810353320.3
申请日：2018-04-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多维度可信特征的威胁情报可信性判别方法及装置，包括：获取待检测威胁情报；根据待检测威胁情报的类别，获取与其对应的验证威胁情报集；根据内容验证一致性识别算法，计算待检测威胁情报与验证威胁情报之间的相似度值；比较相似度值与预设的阈值的大小，将相似度值大于阈值的待检测威胁情报确定为初步可信威胁情报；提取初步可信威胁情报的多维度可信特征，并构建多维度可信特征向量；将多维度可信特征向量输入深度信念网络DBN判别模型中，输出表示初步可信威胁情报的可信性的判别结果。本发明实施例通过采用内容验证一致性算法和DBN判别模型两次对待检测威胁情报进行判断，提高了判断待检测威胁情报的准确率。
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公开(公告)号：CN105808350A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610121857.8
申请日：2016-03-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50
CPC classification number: G06F9/5061 , G06F9/5083
Abstract: 本发明实施例提供了一种综合性能值矩阵确定方法及装置，根据获得的多个当前系统参数值确定集群的系统性能值矩阵，针对每个节点，根据获得的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量计算出该节点的当前任务处理性能值，得到集群的任务处理性能值矩阵，将集群的系统性能值矩阵与集群的任务处理性能值矩阵加权求和计算出集群的综合性能值矩阵。与现有技术相比，本发明中，综合考虑集群的系统性能值矩阵及任务处理性能值矩阵得到综合性能值矩阵，因此得到的性能值矩阵更精准，提高了性能值矩阵确定的准确性。
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公开(公告)号：CN102891773A
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201110200413.0
申请日：2011-07-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明设计了一种基于资源可信度评估的云计算SLA管理框架，在云计算平台的SLA管理框架之中，引入可信性评估技术，实现一种基于资源可信度评估的云计算SLA管理框架。通过本发明提出的框架及其实现方法，云计算管理平台可以动态评估云计算资源可信度，当服务请求者请求某种类型的计算资源时，云计算管理平台将可信度最高的资源分配给客户，从而使得服务提供者和服务请求者之间的SLA得到保障，进而增强客户对云计算服务提供者的信任度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119835155A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510237880.2
申请日：2025-02-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0803 , H04L41/40 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于多重资源感知的分布式安全资源智能编排方法，涉及网络安全领域，所述方法包括：信息收集模块从边缘云节点、数据中心收集安全服务请求，确定安全服务功能链(Security Service Function Chaining，SSFC)，同时收集云安全资源池的安全资源信息；SSFC信息整合模块解析所需的安全虚拟网络功能(Security Virtual Network Function，SVNF)配置，由安全资源信息整合模块分析基础设施层的实时资源使用情况；然后将整合后的信息传递至TTS算法执行模块，TTS算法执行模块计算总体消耗，构建目标函数，采用分步禁忌搜索(Two‑step Tabu Search，TTS)方法，优化SSFC的节点和链路分配；最后将优化后的部署策略下发至基础设施层执行。本发明的上述方案提高了资源利用率，并降低了部署成本。
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公开(公告)号：CN114357172B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210016021.7
申请日：2022-01-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于ERNIE‑BiGRU‑Attention的谣言检测方法，借助了ERNIE模型以及双向GRU加上注意力机制模型，对一条最新发布的新闻进行内容真假性的判断，通过神经网络来预测其结果。ERNIE语料库包含了百度新闻、百度百科、百度词条等大范围的语料，非常契合谣言检测领域，解决了现有模型没有对新闻主题领域进行泛化的缺点。后续，我们加入BiGRU层和注意力机制层，能够更好地掌握ERNIE预处理后文本的关键实体信息，从而获得更好的泛化能力和更高的准确率。
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公开(公告)号：CN118227361A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410276582.X
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/07 , G06F18/15 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了一种不依赖日志解析器的无监督日志异常检测方法，其中该方法包括三个步骤：日志采集步骤，利用日志采集工具Flume和流式传输工具Kafka对计算机系统产生的增量日志进行高效采集和传输，保证日志数据采集和传输效率；日志预处理步骤，利用正则替换和标记化等方式对采集到的日志进行语义信息丰富和无效信息清理，有效提高数据质量；特征提取与异常检测步骤，利用BERT模型对日志数据进行语义特征提取，利用掩码语言模型MLM进行训练，从而对先验知识进行编码捕获正常日志序列的模式，进而实现无监督的日志异常检测。
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公开(公告)号：CN118070282A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410190878.X
申请日：2024-02-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/56 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于异构知识蒸馏的内部威胁异常检测方法，包括如下步骤：(1)构建以加权图神经网络为基础的结构化信息教师模型和以双向长短时记忆网络为基础的时序信息学生模型；(2)构建知识蒸馏机制，温度放缩改造教师模型输出soft logits，增加权重改造交叉熵损失函数，网格搜索完成超参数优化；(3)异构知识蒸馏输入数据异构同步为图数据格式和三维张量数据格式，保证知识蒸馏过程中数据一致性；(4)部署学生模型用于实时检测，教师模型非实时蒸馏更新学生模型。本发明在传统的基于深度学习的内部威胁检测基础上加入异构知识蒸馏，且同时考虑到了结构信息和序列信息，在保证轻量型模型体积不变化的前提下提升模型的准确率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117786694A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311717652.2
申请日：2023-12-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种人工智能模型运行安全可信执行环境架构及方法，属于人工智能模型安全保护领域。该架构包括TEE管道、密钥管理模块、密码模块、计算模块和控制器。通过TEE通道实现数据传输和安全检测，保证数据的安全性和有效性；计算模块用于模型的训练、部署和执行，独立的密码模块和密钥管理模块用于对训练好的模型进行加密以及对外部环境传入的加密模型进行解密，使得人工智能模型的安全性大大提高。且密钥的生成过程、密钥存储、密码模块都集成在可信执行环境架构中，密钥不会被泄露，模型的运行同样受到可信执行环境架构的保护，有效杜绝了模型被攻击者窃取和修改的可能。本发明运算效率高、安全性高、可信任性强、灵活性高、兼容性好且成本低。
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