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公开(公告)号：CN113067836A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110423192.7
申请日：2021-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于去中心化DNS根区管理的智能合约系统，涉及互联网技术领域，用以解决现有根区管理去中心化技术所带来的治理主体不明确问题、名字空间分裂问题和恶意抢注问题。本发明的技术要点包括：账簿模块将根区管理中存在的各类数据抽象为过程、协议和资源；合约模块将对协议和资源数据的更新抽象为提案‑审核‑结束三阶段模型，并使用灵活的审核策略，从而支撑根区管理的多样性。本发明解决了传统根区管理的中心化、透明性低、自动化程度低等问题，系统可以使根区管理的多个参与方均能访问全部的根区管理数据，并以高度自动化的方式来参与根区的多方管理。本发明可应用于对互联网中域名系统根区数据管理之中。
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公开(公告)号：CN108833554B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810649775.X
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向大规模网络的实时高可靠消息分发系统及其方法属于网络传输领域；装置包括多媒体平台连接中央服务器，一个中央服务器连接若干个中转服务器，一个中转服务器连接若干个终端用户，若干个终端用户分成若干个小组，每个小组之间的终端用户相互连接；方法包括中央服务器广播一条控制信息，确定当前在线的终端用户及其状态；当中央服务器分发消息时，通过RabbitMQ传输文件信息，终端用户接收到消息信息后，返回一个反馈信息，建立对应的消息传输队列；当发送消息过大时，用P2P进行多媒体文件的分发；终端用户收到完整的种子文件后，终端用户开启本地P2P下载进程；本发明有效的解决了网络数据在分发过程中无法兼顾实时性与可靠性的问题。
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公开(公告)号：CN108900513B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810710379.3
申请日：2018-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于BP神经网络的DDOS效果评估方法，本发明涉及基于BP神经网络的DDOS效果评估方法。本发明的目的是为了解决现有基于层次分析法的DDOS效果评估需要人为判定权重，评估准确率低的问题。具体过程为：一、建立DDOS效果评估指标体系；二、在云环境中模拟HTTP洪泛攻击采集DDOS效果评估指标体系数据，三、建立初始BP神经网络模型，对初始BP神经网络模型进行优化，将步骤二采集的DDOS攻击机的攻击源的个数，DDOS攻击机的攻击频率，目的主机内存占用率，目的主机CPU占用率，带宽占用率和丢包率输入优化好的BP神经网络模型，BP神经网络模型输出评估等级。本发明用于DDOS效果评估领域。
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公开(公告)号：CN111124666A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911168370.5
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法，涉及移动物联网移动边缘计算领域，为了实现在时间的约束下将能耗的加权总和最小化，使任务卸载能耗较低。建立通信模型；资源分配策略，量化本地计算和卸载计算的开销；压缩策略，采用JPEG算法对卸载计算时传输的用户数据进行压缩以减少能源消耗；安全策略；优化策略；构建一个考虑将资源分配、压缩和安全性的集成模型，将该模型表述为整数非线性问题，该问题的目标是在时间约束下使能量的加权总和最小化，获得任务卸载决策和任务压缩决策的最优解。减轻移动物联网的网络资源限制，在计算任务卸载的同时，兼顾考虑资源分配，传输数据压缩和安全性，实现在时间的约束下能耗的加权总和最小化。
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公开(公告)号：CN111124531A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911168638.5
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种车辆雾计算中基于能耗和延迟权衡的计算任务动态卸载方法，属于雾计算应用技术领域。本发明为了充分利用附近车辆的计算资源，将云节点的任务从云节点下放到车辆节点上，为减轻云节点的过载，减少高峰时段的服务延迟，以及为电池供电的云节点节约电能。定义所述卸载方法对应的VFC环境；针对单个车辆节点的单个任务构建能源消耗成本，能源消耗成本为总能量消耗和总延迟的加权和：针对VFC环境下的所有节点所有任务的能耗和延迟的模型，构建联合目标函数，给出约束条件并定义优化问题；针对步骤三的优化问题求得当联合目标函数达到最小值时，每个任务所应卸载到的车辆节点，进而得到最优的任务卸载方案。本发明降低了能量消耗，降低整体处理延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109218441A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811215367.X
申请日：2018-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/733 , H04L12/803
Abstract: 一种基于预测和区域划分的P2P网络动态负载均衡方法属于网络文件传输领域；包括获取节点资源利用率；判断节点资源利用率是否超过高负载区阈值，若是，执行步骤e，若否，执行步骤c；根据节点当前文件访问情况预测接下来的访问量；判断文件是否成为热点文件，若是，执行步骤e，若否，执行步骤a；向周围节点广播获取周围节点负载信息；判断是否处在高负载区域，若是，执行高负载区域负载均衡模块，若否，执行低负载区域负载均衡模块；服务器建立热点文件副本，进行步骤a；本发明能够很好地实现实际系统网络的负载均衡。
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公开(公告)号：CN104615936B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510096203.X
申请日：2015-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 云平台VMM层行为监控方法，本发明涉及云平台VMM层行为监控方法。本发明是要解决现有技术的问题主要在于：运行环境不安全，可能被攻破、算法安全监控程序占用的系统资源大、识别异常率不高的问题。云平台VMM层行为监控方法，它包括：用于VMM层劫持系统调用并获得系统调用序列的System Call Interpcepter步骤；用于分析系统调用序列并判断进程异常与否的System Call Analyze步骤；用于接收System Call Analyzer模块的分析结果并发出警报提醒操作系统的System Call Handler步骤。本发明应用于云平台领域。
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公开(公告)号：CN107463430A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710656895.8
申请日：2017-08-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明涉及虚拟机内存管理领域，具体涉及一种基于内存和Swap空间的虚拟机内存动态管理系统及方法，本发明为了解决现有的虚拟机内存调度算法在使用Swap空间时会造成系统性能损耗，并且在虚拟机内存监控中仅使用带内监控，使得虚拟机运行性能降低、安全隐患高的缺点，而提出一种基于内存和Swap空间的虚拟机内存动态管理系统及方法。本发明的系统包括设置在特权域中的监控模块、计算模块以及执行模块，其中监控模块用于向虚拟机发出待读取数据的地址，并接收虚拟机返回的待读取数据；还用于将待读取数据发送至计算模块。计算模块用于计算应当为虚拟机分配的目标内存大小。执行模块用于根据目标内存大小，调节虚拟机的内存。本发明适用于内存动态管理工具。
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公开(公告)号：CN118713900B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410920732.6
申请日：2024-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 龚家兴 , 余翔湛 , 胡智超 , 史建焘 , 苗钧重 , 郭明昊 , 葛蒙蒙 , 程明明 , 张森 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 高展鹏 , 郭一澄 , 鲁宇 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林 , 张靖宇 , 张垚
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于数据包长度分布的动态低开销流量混淆方法，属于防御加密流量指纹检测技术领域。解决了现有技术中传统的流量混淆方法动态性不足且资源开销大的问题；本发明结合基于分布的数据包长度映射方法以及基于分割和堆叠的数据包修改方法，最终提出一个基于数据包长度分布的动态低开销流量混淆方法，对于一个数据包序列中的每个数据包，首先通过基于分布的数据包长度映射方法获得目标数据包长度，然后利用基于分割和堆叠的数据包修改方法将数据包修改为目标长度，最终得到混淆之后的数据包序列。本发明有效避免了对数据包修改过程中引入填充数据的操作，降低了额外的带宽开销，可以应用于在实际网络环境下混淆流量。
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公开(公告)号：CN118410483B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410498504.4
申请日：2024-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 郭一澄 , 余翔湛 , 胡智超 , 史建焘 , 郭明昊 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 程明明 , 张森 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 高展鹏 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林 , 张靖宇 , 张垚
Abstract: 本发明公开了一种基于启发式动态分析的移动应用网络信息提取方法，属于网络信息安全技术领域。解决了现有技术中传统的动态网络分析方法和静态网络分析方法难以实现全面地对APP提取有效网络特征信息的问题；本发明通过逆向待分析应用的apk文件获取程序源码，遍历所得逆向结果中同网络信息相关的关键位置，提取输出静态启发信息及静态网络特征数据；基于随机动作点击和控件坐标生成原始流量，并通过基于代理的方法实现常用协议流量实时解密，对明密文流量中相关协议特征参数进行提取获得动态网络特征数据，对静态网络字符串变量结果和动态网络分析结果进行清洗，输出最终结果。本发明有效提升了流量生成和分析的效率，可以应用于APP测试。
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