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公开(公告)号:CN112667763B
公开(公告)日:2022-09-13
申请号:CN202011594675.5
申请日:2020-12-29
Applicant: 电子科技大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应时间戳与多尺度特征提取的轨迹预测方法,包括以下步骤:S1:构建自适应轨迹切割时间戳;S2:根据时间戳,对用户轨迹进行切割,来拟合用户的运动模式;S3:对用户历史轨迹进行特征提取;S4:对特征向量进行归一化处理,统一多尺度特征量纲;S5:通过LSTM网络模型和分类器预测下一个POI。本发明通过结合历史轨迹数据的时间统计特性,自适应地为每一个用户定义个性化时间戳,关注不同用户运动模式之间的差异性;并结合时间序列特征提取方法多尺度对用户轨迹特征进行提取,解决了人为固定时间戳定义、轨迹特征单一性以及特征向量嵌入量纲不统一给用户轨迹预测带来的问题,提高了预测精度的效果。
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公开(公告)号:CN109818834A
公开(公告)日:2019-05-28
申请号:CN201910227241.2
申请日:2019-03-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 电子科技大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/801 , H04L12/813 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种轻量级的SDN流表规则探测工具及探测方法。由于本发明使用了特有的字段范围采样还原算法来降低构造探测包的开销,使得构造探测包的数目远远低于暴力构造方法的数目。因此,不仅能够极大地缩短探测时间,还具有较强的隐蔽性,不容易被管理员发现。而本发明中的采样算法适用于多字段探测,且探测开销较低,可在分钟级的探测时间内增加探测的字段。目前本发明支持8种字段的分钟级探测,探测范围得到了很大的提升。因为本发明中的通信模块使用了Scapy工具包,可以同时实现数据的发送和接收,与之前的SDN流表规则探测技术相比,本发明的适用性更强。
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