-
公开(公告)号：CN114512984A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210206588.0
申请日：2022-03-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于级联失效模拟的电网系统构建优化方法，首先设计待构建电网系统的初始网络模型，然后对包含失效链路的网络模型进行级联失效模拟，包括电流的重分配和链路状态的更新，得到级联失效后的网络模型，最后根据级联失效后的网络模型判断初始网络模型是否符合设计要求；本发明考虑现实中电网级联失效时的时间延迟特性和级联失效过程中电网的自动恢复功能，在研究设计的同时通过级联失效的网络模型从电流的角度进行了实现，增加现实意义。作用于现实电网的构建过程，同时也可用于对已有电网的安全性检测，在构建现实电网时，可以使用本发明来检验设计的电网是否符合建造的需求。
-
公开(公告)号：CN119106132A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411101335.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F40/20
Abstract: 本发明公开一种基于情感交互与图注意力网络的虚假新闻检测方法，涉及属于计算机技术领域。通过情感评分公式与情感分类公式的设计完成了社会新闻情景下对于用户情感，即新闻评论的情感分类，并在完成对新闻内容及新闻评论的特征提取后，充分考虑新闻内容与评论以及不同评论之间的情感交互关系来完成新闻情感交互图的构建，并通过图注意力网络来进行节点的注意力权重计算以及加权特征组合，学习新闻情感交互图，并最终给出新闻的预测结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110138799B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201910461789.3
申请日：2019-05-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于可信云计算技术领域，尤其涉及一种基于SGX的安全云存储方法。该方法适用于基于SGX的客户端/服务器端架构的系统，包括：可信身份认证步骤：客户端通过服务器端的可信身份认证模块与服务器端进行可信身份的双向认证，完成可信身份认证后，客户端建立与服务器端之间的会话；可信运行环境认证步骤：客户端经过可信身份认证后，通过服务器端的可信运行环境认证模块向服务器端证实服务器端运行环境的合法性；可信执行步骤：客户端通过可信通道将数据传输至服务器端的enclave，enclave对数据进行加密；云存储步骤：服务器端将加密后的数据发送至云存储服务商。该方法解决了客户端和服务器的可信认证和密钥封装的问题。
-
公开(公告)号：CN110138799A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910461789.3
申请日：2019-05-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于可信云计算技术领域，尤其涉及一种基于SGX的安全云存储方法。该方法适用于基于SGX的客户端/服务器端架构的系统，包括：可信身份认证步骤：客户端通过服务器端的可信身份认证模块与服务器端进行可信身份的双向认证，完成可信身份认证后，客户端建立与服务器端之间的会话；可信运行环境认证步骤：客户端经过可信身份认证后，通过服务器端的可信运行环境认证模块向服务器端证实服务器端运行环境的合法性；可信执行步骤：客户端通过可信通道将数据传输至服务器端的enclave，enclave对数据进行加密；云存储步骤：服务器端将加密后的数据发送至云存储服务商。该方法解决了客户端和服务器的可信认证和密钥封装的问题。
-
公开(公告)号：CN117992914A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410148683.9
申请日：2024-02-02
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明设计一种基于多特征融合进行链路预测的方法，属于复杂网络链路预测技术领域；将图的拓扑特征和属性特征进行有效结合，捕获到用于链路预测的通用网络拓扑特征；并且仅需考虑节点的四个基本拓扑特征，解决了传统启发式方法仅能适用于某一类网络的局限性问题；与现有技术相比，本发明能捕获到用于链路预测的通用网络拓扑特征，解决了传统启发式方法仅能适用于某一类网络的局限性问题，并与网络中的属性特征进行有效融合，大大提升了链路预测的准确率。
-
公开(公告)号：CN108595955B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201810377452.X
申请日：2018-04-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 一种安卓手机恶意应用检测系统，属于手机检测技术领域。所述安卓手机恶意应用检测系统包括正负样本收集模块、静态特征提取模块、动态特征提取模块、神经网络模块和监测结果输出模块，本发明将基于软件代码的静态分析和基于软件行为的动态监测相结合，使检测方法不再是单纯基于签名技术的静态分析，并通过分析软件的代码和软件运行之后的行为来判断软件是否为恶意软件，这种检测方法更加准确，所以我们通过收集恶意软件样品和安全软件样品，获取静态特征向量和动态特征矩阵，并通过大量样本来训练MLP神经网络和RNN神经网络两种神经网络，进行自动的学习和检测，使效率和准确率大大提升。
-
公开(公告)号：CN108595955A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810377452.X
申请日：2018-04-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 一种安卓手机恶意应用检测系统，属于手机检测技术领域。所述安卓手机恶意应用检测系统包括正负样本收集模块、静态特征提取模块、动态特征提取模块、神经网络模块和监测结果输出模块，本发明将基于软件代码的静态分析和基于软件行为的动态监测相结合，使检测方法不再是单纯基于签名技术的静态分析，并通过分析软件的代码和软件运行之后的行为来判断软件是否为恶意软件，这种检测方法更加准确，所以我们通过收集恶意软件样品和安全软件样品，获取静态特征向量和动态特征矩阵，并通过大量样本来训练MLP神经网络和RNN神经网络两种神经网络，进行自动的学习和检测，使效率和准确率大大提升。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.013 seconds)
