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公开(公告)号：CN103220299B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310151916.2
申请日：2013-04-27
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 一种云端“协同式”恶意检测引擎识别方法，通过云端随机选择若干异构检测引擎并行检测客户端上传的可疑文件，将检测结果相同的检测引擎划分为同一结果组，依次计算各结果组的组权重并与预设门限值t比对，若大于或等于t则将该结果组作为优胜组，否则从云端取出一个“新”检测引擎继续扫描上传文件并重新计算各结果组组权重，直至产生优胜组为止，分别计算优胜组外可疑检测引擎的错误率，并与恶意检测引擎的判断标准预设门限值比对，若超过则判定为恶意检测引擎。本发明不仅保障了云端恶意程序判断的可靠性和准确性，还能高效地识别云端非“协同式”和“协同式”两类恶意检测引擎。
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公开(公告)号：CN102833346B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201210326130.5
申请日：2012-09-06
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出一种基于存储元数据的云敏感数据安全保护系统及方法，将云环境下的元数据分为系统元数据、内容元数据和关于数据文件存储位置信息的存储元数据三类，并按重要程度将云环境下的数据文件分为普通数据文件和敏感数据文件，通过对云环境下的敏感数据文件的存储元数据进行加密和访问控制，使非授权用户不能访问和破坏敏感数据文件；该方法也可与客户端加密和服务器端加密等传统的安全方法结合，对敏感数据文件实现双重保护；该方法也可用于云环境中的一般数据文件的安全保护。由于只对占总数据较小比例的存储元数据访问认证和加密保护，与传统在客户端或服务器端加密的安全保护方法相比有更高的效率，更适合于云租户的归档数据的安全保护。
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公开(公告)号：CN103442076A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310396735.6
申请日：2013-09-04
Applicant: 上海海事大学
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , H04L12/865
Abstract: 本发明公开一种云存储系统的可用性保障方法，包含：1、判断系统处于是否正常情况；2、根据动态负载均衡措施方法为合法的、突如其来的访问I/O流提供合理的存储资源分配服务；3、根据I/O请求排队与流量控制方法，化解高峰时段针对云存储系统的分布式的拒绝服务攻击，并结合动态负载均衡措施保证正常I/O请求的服务质量。本发明可以保证云存储系统在高峰时段对合法用户的可用性，一方面通过优先级排队和流量控制以及动态负载均衡，过滤掉或抑制各种异常I/O请求和攻击流，化解高峰时段针对云存储系统的DDoS攻击，保证正常I/O请求的服务质量；另一方面，系统没有DDoS攻击时，通过动态负载均衡，保证高峰时段正常的I/O请求的服务质量。
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公开(公告)号：CN102710668A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210224087.1
申请日：2012-06-29
Applicant: 上海海事大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提出一种适于云存储的数据隐私性保障方法，该方法采用的数据交换模型包括以下组成部分：企业员工，其包括云租户的身份信息，是合法请求企业云租户数据访问密钥以及访问企业云租户存储在云存储服务商中数据的凭证；企业云租户，其包括密钥树构造、管理和维护模块、数据文件管理模块以及提示信息管理模块；密钥树包括加密密钥树和解密密钥树；云存储服务商，其包括企业云租户存储的加密文件，企业员工和企业云租户的账号信息、用户自定义提示信息、防未授权访问认证信息。本发明提供的数据隐私性保障方法降低了密钥树管理难度，并可有效防止云租户账号信息泄漏后的未授权访问。
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公开(公告)号：CN119357897A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411454322.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F18/25 , G06V10/40 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06F40/30 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F3/01
Abstract: 本发明实施例公开了一种自适应对齐的跨模态视觉‑语言船舶智能人机交互方法，包括从船载视觉传感器采集的视觉图像中提取目标图像objects语义表示以及每个objects对应的位置信息；从视觉图像的对应语言指令中提取文本tokens语义表示、并计算文本总结表示；对提取的文本tokens语义表示进行模内对齐操作；对提取的图像tokens语义表示进行模内与模间交互对齐；对细粒度的文本tokens语义表示信息进行压缩整合，融合文本语义表示与跨模态后的图像objects语义表示；将融合特征进行投影，构建损失函数，获取与语言指令相关的目标及其位置，本发明便于船员在巡航过程中能够与智能识别场景进行实时人机互动，提升船舶的智能化与操作效率，以便更好地进行下一步智能决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119357714A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411454263.X
申请日：2024-10-17
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种船舶多模态数据标签受限下的自适应主动学习方法，包括获取无标签多模态船舶数据及特征，构建自适应损失函数，训练自适应自监督模型，提取船舶数据特征，实现特征聚合；对未标记数据特征集合进行聚类分析，引入最邻近聚类距离差指标对未标记数据进行排序；依据已标记数据在决策任务模型的最大性能表现设计动态平衡因子，联合排序结果生成自适应动态子池，根据子池中的未标记船舶多模态数据在决策任务模型上的最低最大后验概率从子池中选择样本进行标记；更新数据标记结果与决策任务模型，重复步骤S3，直至标记数量满足预先设定值，本发明优化无标签数据的标注过程，以解决海量船舶无标签数据标注成本高和效果差问题。
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公开(公告)号：CN117834269A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410009697.2
申请日：2024-01-03
Applicant: 中远海运科技股份有限公司 , 上海海事大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , H04W4/38 , H04W12/121
Abstract: 本发明涉及网络技术领域，具体涉及一种基于RESNETCNN的海洋传感器网络DOS攻击入侵检测方法，包括：S1：建立海洋传感器网络；S2：构建RESNETCNN神经网络模型；S3：数据预处理，将从海洋传感器网络收集的网络流量数据处理成适合深度学习模型的灰度图；S4：构建异常流量检测模型；S5：部署实施环境；S6：对异常流量数据进行分类并对异常流量采取对应操作。本发明提供的检测方法能够实时检测通过海洋传感器网络层的异常流量，保障网络层的稳定运行。
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公开(公告)号：CN116406000A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310390266.0
申请日：2023-04-12
Applicant: 上海海事大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种高效粒子滤波的海洋传感网节点定位方法，方法包括：1)获取k‑1时刻的后验概率均值的第一状态向量；2)建立非线性系统的状态模型；3)得到非线性系统的观测模型；4)传播粒子，根据k‑1时刻粒子向量计算出下一时刻状态向量5)获得观测值，计算权重；6)判断是否退化，若否，则使用权重，计算位置期望，反之，执行7)；7)修改小权重粒子；8)改进的残差重采样并归一化权重；9)使用8)的权重，计算位置期望，实现节点定位。与现有技术相比，本发明具有平衡了定位精度与效率之间的关系等优点。
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公开(公告)号：CN116221011A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310050673.7
申请日：2023-02-01
Applicant: 上海海事大学
IPC: F03D7/00 , F03D17/00 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种奖励自适应风力发电机功率控制方法，包括以下步骤：S1、获取风机数据和有效风速预测值；S2、将风机数据和有效风速预测值输入训练好的有效风速估计模型，得到有效风速估计值；S3、判断运行状态；S4、转换得到第一网络的输入，进而得到训练经验，存入第一网络的经验池中；S5、基于训练完成的第一网络得到第一网络的输出和单步奖励；S6、转化得到风力发电系统的控制输入信号，基于控制输入信号对风力发电机进行功率控制；S7、基于第二小批量训练集更新第一网络的参数，更新完成后执行S8；S8、更新时刻，返回S1。与现有技术相比，本发明具有稳定风力发电功率，减少风轮负荷和机组损耗等优点。
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公开(公告)号：CN115038165B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210536969.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 上海海事大学 , 中远海运科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种水下无线传感网目标位置和环境传播参数的联合估计方法，包含：S1、根据声信号在水下的分层传播效应，构建基于斯涅尔定律和射线追踪定理的接收信号强度的测距模型；S2、通过多次一阶泰勒级数展开式构造以环境传播参数及目标位置为变量的目标函数；S3、运用二分法通过对变量进行粗粒度估计；S4、根据粗粒度估计的值进行线性展开并通过迭代再优化，进一步提升解的精度。其优点是：解决水下信号传播过程中因环境传播参数未知及分层效应而引起定位误差增大的问题。
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