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公开(公告)号：CN112364638A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011099735.6
申请日：2020-10-13
IPC: G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于社交文本的人格识别方法属于自然语言处理领域。本发明将获取的社交文本数据利用词嵌入模型表示为词向量，以此作为卷积神经网络(conv olutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short‑term memory,LSTM)的输入，同时将原始词向量特征、CNN和LSTM的输出特征融合，并利用注意力机制(attention mechanism)对融合特征筛选出更关键的特征，最终实现基于大五人格模型的社交网络用户人格分类。
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公开(公告)号：CN110418337B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910686180.6
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种身份认证方法及装置，其中，该方法包括：采集智能移动设备的用户实时生物行为信息；从所述用户实时生物行为信息中提取用户实时生物行为特征；所述用户实时生物行为特征得到用户实时认知特征；将所述用户实时生物行为特征和所述用户实时认知特征与预先建立的用户模型进行比对，以认证所述采集智能移动设备的用户身份合法性，其中，所述用户模型是根据用户历史生物行为特征和用户历史认知特征建立。通过上述方案能够提高基于身份认证的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110418337A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910686180.6
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种身份认证方法及装置，其中，该方法包括：采集智能移动设备的用户实时生物行为信息；从所述用户实时生物行为信息中提取用户实时生物行为特征；所述用户实时生物行为特征得到用户实时认知特征；将所述用户实时生物行为特征和所述用户实时认知特征与预先建立的用户模型进行比对，以认证所述采集智能移动设备的用户身份合法性，其中，所述用户模型是根据用户历史生物行为特征和用户历史认知特征建立。通过上述方案能够提高基于身份认证的准确率。
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公开(公告)号：CN109472027A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811284749.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于博文相似性的社交机器人检测系统及方法，属于机器学习和社交网络技术领域。包括：离线数据库、特征提取模块、社交机器人检测模型训练模块、社交账号信息数据收集模块、社交机器人检测模块和检测结果输出模块。对离线数据集中账号使用语言是英语的每条账号数据进行元数据特征提取；对经过处理后的每条账号数据，账号的博文数量大于K条的对博文内容进行特征提取；将前述获取的元数据特征和博文内容提取的特征采用不同机器学习算法进行模型训练，选出最优检测模型作为最终的社交机器人检测模型。本发明通过提取包括博文相似性在内的多维特征，采用机器学习算法建立模型，从而达到检测社交网络中的账号是否为社交机器人的目的。
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公开(公告)号：CN104301895A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410508798.0
申请日：2014-09-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于流量预测的双层触发入侵检测方法，只有在上层模型检测出异常时，判断出现异常的区域才将会以一定的规则激发下层模型，在减少节点能源使用的同时也能确保检测结果的准确性。包括数据采集步骤：监测节点将周期性的采集网络中的数据流量信息并传输给基站；数据分析步骤：基站收到监测节点发送的信息后根据ARIMA模型对该监测节点的历史数据进行流量预测；触发判断步骤：基站在流量预测值与真实值相差超出预定阀值时向汇聚节点发送异常警报，异常区域开始启用本地入侵检测系统；启用本地入侵检测模型步骤：当汇聚节点接收到异常警报时，警报中异常出现区域的汇聚节点和普通节点将启动第二层入侵检测模型，即本地入侵监测模型。
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公开(公告)号：CN102325131B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201110203072.2
申请日：2011-07-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明为一种无线传感器网络节点双向身份认证方法，由于身份认证过程中认证双方需要根据对方提供的挑战来生成相应的PUF应答，而PUF又是与节点中的芯片不可分割且不可复制，所以保证了节点不能被复制攻击；由于节点每次在申请认证时发送的分组中都设有一次性的随机数，且签名消息也与随机数有关，所以避免了攻击者进行重放攻击；同时节点内部与认证相关的三元组信息和PUF同在一个芯片内部，因此即使攻击者获取了这些信息，但由于破坏了PUF特性，也不能对网络中其他节点构成威胁。
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公开(公告)号：CN102665206A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210126316.6
申请日：2012-04-26
Abstract: 本发明公开了一种用于无线传感器网络数据采集的网络编码方法，能够达到提高数据传输安全性的目的；该方法的步骤为：给定各会话密钥和传感器节点的存储单元形式；传感器节点获取事件信息并进行编码更新；Sink节点进行译码：Sink节点随机选择多个传感器节点并采集编码包，加密得到包头hf；分别利用各会话密钥，对相应的hf解密得到编码矩阵C和编码包矩阵F；若C满秩，根据C-1和F，计算得到数据包bl-N，bl-N+1…，bl-1；否则，利用全局密钥GK进行加密并广播m1，…，mp；选取编码初始值为m1，…，mp中的一个的传感器节点；利用各会话密钥再次提取新采集的编码包包头中的信息，构建编码矩阵C1和编码包矩阵F1，若C1满秩，根据C1的逆计算得到有效数据包bl-N，bl-N+1…，bl-1；否则，译码结束。
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