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公开(公告)号：CN106789149B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201611028230.4
申请日：2016-11-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种采用改进型自组织特征神经网络聚类算法的入侵检测方法，对云存储系统环境下日志文件数据进行数据清洗，利用基于双层聚类算法的一种自组织特征映射神经网络聚类方法对清洗后的日志数据进行训练，产生数据分类的结果，基于PCA算法进行异常分析从而达到入侵检测的目的。
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公开(公告)号：CN114492444B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210123929.8
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/334 , G06F16/35 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种中文电子病例医疗实体词类标注方法，该方法包括两部分，第一部分为细粒度中文电子病历医疗实体类别划分规则制定与语料数据集构建；第二部分为基于结合门控注意力机制的中文电子病历医疗实体词类标注方法；根据中文电子病历文本特点制定了一种细粒度中文电子病历医疗实体标注规则，同时依照此规则构建了中文电子病历医疗实体语料数据集，并且基于中文电子病历行文特点发明了一种结合门控注意力机制的GATTLCN模型，通过门控注意力网络动态选择需要重点关注的上下文元素来增强文本聚焦，提升模型效果。运用此发明解决了中文电子病历细粒度医疗实体词类标注方面存在的不足。
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公开(公告)号：CN108170753B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201711399104.4
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种共有云中Key‑Value数据库加密与安全查询的方法，包括：采用基于多层次自描述的Key‑Value数据库安全保护模型定制数据安全保护方案，通过安全代理secureKeyValue根据安全保护方案对key‑Value数据库加密与查询处理。本发明的方法适用于所有的Key‑Value型数据库，能很好的保护共有云环境中用户数据的机密性和完整性。
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公开(公告)号：CN114492444A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210123929.8
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种中文电子病例医疗实体词类标注方法，该方法包括两部分，第一部分为细粒度中文电子病历医疗实体类别划分规则制定与语料数据集构建；第二部分为基于结合门控注意力机制的中文电子病历医疗实体词类标注方法；根据中文电子病历文本特点制定了一种细粒度中文电子病历医疗实体标注规则，同时依照此规则构建了中文电子病历医疗实体语料数据集，并且基于中文电子病历行文特点发明了一种结合门控注意力机制的GATTLCN模型，通过门控注意力网络动态选择需要重点关注的上下文元素来增强文本聚焦，提升模型效果。运用此发明解决了中文电子病历细粒度医疗实体词类标注方面存在的不足。
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公开(公告)号：CN108170753A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711399104.4
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种共有云中Key‑Value数据库加密与安全查询的方法，包括：采用基于多层次自描述的Key‑Value数据库安全保护模型定制数据安全保护方案，通过安全代理secureKeyValue根据安全保护方案对key‑Value数据库加密与查询处理。本发明的方法适用于所有的Key‑Value型数据库，能很好的保护共有云环境中用户数据的机密性和完整性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108154174A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711399101.0
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/6282 , G06K9/6256 , G06N3/006 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于核极限学习机及并行化的随机森林分类系统，包括：单机模块和并行化模块，其中，单机模块主要针对的是非海量数据集的处理，其包含四个子模块分别是数据抽取模块、模型训练模块、模型评估模块、模型优化模块。采用本发明的技术方案，不仅可以支持海量数据的处理，而且能够提高对数据的分类性能。
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公开(公告)号：CN108108762A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711399080.2
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种用于冠心病数据分类的基于核极限学习机及并行化的随机森林分类方法，采用Bootstrap方法对冠心病样本集进行有放回的采样，生成不同的冠心病数据训练子集和测试子集以供基分类器使用；采用混合核形式的核函数作为核极限学习机的核函数，减少核类型对分类模型的性能影响；使用冠心病数据训练子集对核极限学习机进行模型训练并使用测试子集对基分类器进行性能测试，采用排序加粒子群优化的方式循环判断重新生成优化的新基分类器，剔除并代替分类性能较差的基分类器，从而达到提高整体分类性能的目的；形成随机森林模型之后，采用相对多数投票法选取分类结果。
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公开(公告)号：CN106845248A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710036839.4
申请日：2017-01-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/57
CPC classification number: G06F21/577 , G06F2221/034
Abstract: 一种基于状态转换图的XSS漏洞动态检测方法，该方法包括Crawler模块、Fuzzing模块和Report模块以及封装浏览器操作的Browser层。Browser层对Selenium API进一步封装，被其他三大模块调用，实现页面执行动作、执行脚本和判断页面状态等功能。Crawler模块对Web应用动态构造状态转换图并挖掘注入点，相对于传统挖掘方法具有更高的覆盖率。Fuzzing模块使用攻击向量对注入点进行模拟攻击，并对攻击结果进行动态判定。Report模块收集结果信息，总和汇总成漏洞报告。系统采用java语言开发，具有可移植性强、可维护性好等特点，对XSS漏洞扫描甚至网站抓取的研究具有重要价值。
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公开(公告)号：CN106789149A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611028230.4
申请日：2016-11-18
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: H04L63/1416 , G06K9/6218 , G06N3/02 , H04L41/145
Abstract: 本发明提供一种采用改进型自组织特征神经网络聚类算法的入侵检测方法，对云存储系统环境下日志文件数据进行数据清洗，利用基于双层聚类算法的一种自组织特征映射神经网络聚类方法对清洗后的日志数据进行训练，产生数据分类的结果，基于PCA算法进行异常分析从而达到入侵检测的目的。
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公开(公告)号：CN108108762B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201711399080.2
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种用于冠心病数据的核极限学习机及随机森林分类方法，采用Bootstrap方法对冠心病样本集进行有放回的采样，生成不同的冠心病数据训练子集和测试子集以供基分类器使用；采用混合核形式的核函数作为核极限学习机的核函数，减少核类型对分类模型的性能影响；使用冠心病数据训练子集对核极限学习机进行模型训练并使用测试子集对基分类器进行性能测试，采用排序加粒子群优化的方式循环判断重新生成优化的新基分类器，剔除并代替分类性能较差的基分类器，从而达到提高整体分类性能的目的；形成随机森林模型之后，采用相对多数投票法选取分类结果。
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