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公开(公告)号：CN119966647A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411225013.9
申请日：2024-09-03
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明设计一种基于深度学习的网络安全态势感知方法及装置。针对目前网络处理数据能力较低，安全防护能力及隐私泄露问题，该方法通过边缘计算，在云服务器部署网络安全态势感知模型，从而在保护数据隐私的同时，高效地进行网络安全态势感知。同时采用模型并行和数据置乱切分的数据划分方式，确保模型的高效。该方法具有高效性、安全可靠的特点，适用于各类复杂网络环境的完全态势感知。
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公开(公告)号：CN119966646A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202410973025.3
申请日：2024-07-19
Applicant: 东北林业大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L67/12
Abstract: 本发明设计一种基于Docker的易扩展的隐私保护型物联网恶意流量检测方法及装置。针对目前物联网设备对于防御恶意流量中存在的涉及隐私问题，该方法在边缘服务器节点中部署Docker容器，在容器中利用机器学习算法构建入侵检测模型，从而在保护用户隐私的情况下实现实时的恶意流量检测。同时使用区块链和IPFS技术来存储检测模型参数，确保数据的安全性和系统可扩展性。该方法具有易扩展、安全可靠和高效管理的特点，适用于各类物联网环境中的恶意流量检测。
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公开(公告)号：CN114745194A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210440173.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明提出涉及一种SDN环境下基于集成学习的DDoS检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于DDoS检测技术领域。包括以下步骤：S1.搭建SDN网络环境，获取交换机的流表消息；S2.将S1所述流表消息进行计算处理，以每个交换机作为处理对象，得到最终的数据；S3.构建集成学习模型；S4.输入S2所述数据至集成学习模型中，输出检测结果。本发明实现了能够实时更新DDos检测模型的同时，采用了集成学习的方式，既增强了模型的鲁棒性，又能够增强模型的表达能力，降低实验结果的误差。解决了现有技术中存在的不能实时优化更新模型，SVM单一算法普适性不高，准确率等指标偏低的技术问题。
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公开(公告)号：CN114745194B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210440173.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明提出涉及一种SDN环境下基于集成学习的DDoS检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于DDoS检测技术领域。包括以下步骤：S1.搭建SDN网络环境，获取交换机的流表消息；S2.将S1所述流表消息进行计算处理，以每个交换机作为处理对象，得到最终的数据；S3.构建集成学习模型；S4.输入S2所述数据至集成学习模型中，输出检测结果。本发明实现了能够实时更新DDos检测模型的同时，采用了集成学习的方式，既增强了模型的鲁棒性，又能够增强模型的表达能力，降低实验结果的误差。解决了现有技术中存在的不能实时优化更新模型，SVM单一算法普适性不高，准确率等指标偏低的技术问题。
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公开(公告)号：CN110868356B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201911173727.9
申请日：2019-11-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: H04L12/771 , H04L29/06 , H04Q1/02
Abstract: 一种智能安全路由的控制方法及其智能安全路由器，属于路由装置领域，本发明提供一种安全性强、处理效率高、准确率高、散热性能好的智能安全路由的控制方法及其智能安全路由器。本发明中，控制电路集成在电路主板上，电路主板设置于机身内部，电源模块用于供电，设置双CPU控制模式和双以太网控制模式，并对异常状况进行处理，复位电路模块用于控制路由器断路后复位重启，存储模块用于存储数据和存储恶意流量攻击特征，WAN接口作为入口，LAN接口作为出口；多个天线设置于机身侧面且与电路主板电连接，多个散热风扇设置于电路主板四周且与电路主板电连接，机身上开设有与多个散热风扇对应的多个散热口。本发明主要用于网络传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115345280A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210981012.1
申请日：2022-08-16
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明提出人脸识别攻击检测系统、方法、电子设备及存储介质，属于人脸识别攻击检测技术领域。包括，物联网设备模块、边缘计算模块、深度集成学习模块和Web应用模块；所述深度集成学习模块部署在边缘计算模块上，所述边缘计算模块部署在物联网设备模块上；所述物联网设备与Web应用模块通信连接；所述深度集成学习模块包括深度学习模块1、深度学习模块2和深度学习模块3；所述深度学习模块包括Inception模块、CBAM注意力机制模块和多层感知机；将学习模块1、深度学习模块2和深度学习模块3以Stacking的方式组成集成模型。解决现有技术中存在的性能提升空间较低，没有考虑到敏感生物信息的数据安全和隐私保护问题。
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公开(公告)号：CN110868356A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911173727.9
申请日：2019-11-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: H04L12/771 , H04L29/06 , H04Q1/02
Abstract: 一种智能安全路由的控制方法及其智能安全路由器，属于路由装置领域，本发明提供一种安全性强、处理效率高、准确率高、散热性能好的智能安全路由的控制方法及其智能安全路由器。本发明中，控制电路集成在电路主板上，电路主板设置于机身内部，电源模块用于供电，设置双CPU控制模式和双以太网控制模式，并对异常状况进行处理，复位电路模块用于控制路由器断路后复位重启，存储模块用于存储数据和存储恶意流量攻击特征，WAN接口作为入口，LAN接口作为出口；多个天线设置于机身侧面且与电路主板电连接，多个散热风扇设置于电路主板四周且与电路主板电连接，机身上开设有与多个散热风扇对应的多个散热口。本发明主要用于网络传输。
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公开(公告)号：CN117834661A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211217347.2
申请日：2022-10-03
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明设计一种交通事故预警系统，具体为一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测、预警方法与装置。针对目前交通事故处理中存在的问题，本发明设计了一种基于“云‑边‑端”架构的边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，能够实时更新车祸发生概率预测模型的同时，还采用了边缘计算的方式，既增强了系统的稳定性，又能够通过交通道路中的监控视频进行实时处理与分析，降低了误差，提升了通信速度，也提高了系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN115345280B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210981012.1
申请日：2022-08-16
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明提出人脸识别攻击检测系统、方法、电子设备及存储介质，属于人脸识别攻击检测技术领域。包括，物联网设备模块、边缘计算模块、深度集成学习模块和Web应用模块；所述深度集成学习模块部署在边缘计算模块上，所述边缘计算模块部署在物联网设备模块上；所述物联网设备与Web应用模块通信连接；所述深度集成学习模块包括深度学习模块1、深度学习模块2和深度学习模块3；所述深度学习模块包括Inception模块、CBAM注意力机制模块和多层感知机；将学习模块1、深度学习模块2和深度学习模块3以Stacking的方式组成集成模型。解决现有技术中存在的性能提升空间较低，没有考虑到敏感生物信息的数据安全和隐私保护问题。
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公开(公告)号：CN113221113B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110593073.6
申请日：2021-05-28
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明涉及基于分布式机器学习和区块链的物联网DDoS检测、防御方法、检测装置及存储介质，属于数据理技术领域。具体包括，流量监听及过滤模块判断输入流量是否为异常连接，判定为异常连接时，将异常流量特征记录下来，然后将此信息签名并上传至区块链中。所有边缘节点都接收到此条广播时，他们将从区块链中获取该特征，对异常流量进行检测，若确定为DDoS流量时，同步广播给所有边缘节点，对DDoS流量进行拦截，解决了现有技术中存在的针对DDoS流量的识别和过滤效率不够高，且共享信息不足以使其它边缘节点对同类攻击提前预警的技术问题。实现了，实时共享DDoS攻击信息，便于提前做出预警，提高了DDoS检测效率。
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