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公开(公告)号：CN117807928A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311704516.X
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/3308 , G06F30/337
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生模型的芯片仿真故障注入系统。该系统通过数字化的方式创建了一个真实世界的复制品，可以模拟真实世界的行为，从而提供更加深入的理解和洞察力。数字孪生模型主要用于在半导体领域进行芯片故障的检测和预防，通过对目标系统数字孪生模型的仿真，快速生成多种故障场景，并根据需求动态调整模型参数，更好地模拟真实的故障情况。本发明的实施方式主要包括数字孪生模型模块，故障注入、故障检测、故障日志和网络通信五个模块，可有效地帮助半导体行业更好的模拟真实故障。
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公开(公告)号：CN111860818B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010714776.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提出了一种基于智能芯片的自组织特征映射神经网络(Self‑organizing Map,SOM)算法处理方法。SOM神经网络是无监督机器学习中一种经典的聚类算法，在图像处理、数据挖掘、深度学习有广泛的应用。本发明将SOM神经网络算法划分成不存在数据依赖的多个步骤，这个过程在下文中称为Kernel的划分。在保证每个步骤高并行度的情况下，将各个步骤在GPU上实现，对应下文里Kernel的分步骤实现与优化。在单个Kernel在GPU上完成高效的实现后，再将所有的步骤整合为一个Kernel。对整合后的Kernel进行深度优化，并将各个分步骤整合迭代的过程中，使用全局同步的方法，最终实现了一个可以在GPU端单次Kernel启动即可完成的高效的SOM神经网络算法。
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公开(公告)号：CN115021956A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210416032.4
申请日：2022-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及智能网联工控系统安全协同防护领域，尤其涉及一种基于云边协同的多维时间序列异常检测方法及系统。该系统包括：采集传感器和执行器数据的工控数据采集防护层；进行模型部署、进行ICS实时数据的异常检测并将结果和策略下发至工控系统的边缘计算层；对多维时间序列异常检测模型进行训练更新并将模型下发至边端的云计算层；去除时序信号规律性的谱残差数据处理方法；提取状态特征、控制特征、时间特征的s‑net、u‑net、t‑net网络；对t时刻预测和解码的p‑net和d‑net网络；实现异常判断和定位的马氏距离计算方法。本发明提出的云边协同工控异常检测方法相较于传统模型，可以有效解决边端计算资源有限等问题，同时具有更高的鲁棒性和异常检测精度。
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公开(公告)号：CN112100415A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010961877.2
申请日：2020-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本文结合存储高度关联的大型图数据库的需求，并结合在上述数据库中提高操作时的安全性与性能的需求，以及传统的原生图数据库Neo4j存在的安全性差、性能不能满足数据量较大时的大量查询的问题，在原有的存储结构基础上，结合GPGPU的高带宽和大吞吐量以及高计算密度的特点，通过增添安全校验码改良原有数据存储结构，提出了一种以GPU为存储和操作核心的模型，并且在提高了数据库的安全性的同时、不损失常用查询效率的数据库结构。本发明创新地利用GPU处理数据时按块对齐、并行处理的特点，做到了图数据库的安全可靠与性能稳定的统一；同时对于一些常用操作的效率明显优于传统的原生图数据库，且对硬件要求较低、兼容性较强，性价比较高，可扩展性较强。
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公开(公告)号：CN109471734A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811262122.2
申请日：2018-10-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提出了基于缓存优化的多线程确定性方法，其中包括线程确定性结构模块，多线程通信隔离模块，原子事务阶段划分模块，线程同步策略研究模块以及LIRS缓存优化。本发明可以用于多线程系统中保障任务的线程确定性执行，并且优化确定性方法带来的额外系统开销，防止因为线程不确定性运行带来的同步竞争和数据竞争。以事务为单位划分线程运行阶段，并行阶段线程并行执行，隔离线程通信，设置栅栏进行全局同步。串行阶段线程通过确定性顺序获取令牌，依次向内存中执行提交，实行确定性调度。因为线程之间通讯隔离，缓存成为最末级共享存储，因此采用更加适合多线程的LIRS缓存替换算法优化系统性能，以此保证多线程运行确定性的同时减少系统开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107515781A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710593976.8
申请日：2017-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: G06F9/4881 , G06F9/546 , G06F2209/5018
Abstract: 本发明提出了一种面向多处理器的确定性调度及负载平衡方法，包括确定性调度模块，任务消息队列存储器，负载均衡模块。本发明可用于在多处理器系统中对任务进行确定性调度和负载平衡，防止因为进程调度不确定性而带来的访存冲突和运算错误。解决现有多处理器系统的任务分配效率低下和不具备确定性的问题，通过设置进程记录器对进程ID进行记录和管理，以及和内存隔离的备份内存空间建立联系的方式避免出现访存冲突，从而实现确定性调度。同时针对固定处理器分配方法效率低下，可能出现的空闲和阻塞问题进行了优化，采用公用消息队列的方法根据任务数量和优先级按照分配算法对处理器进行分配。
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公开(公告)号：CN114679334A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210417783.8
申请日：2022-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种基于多模式人工智能的工控安全检测和防御方法，利用工控模拟环境和攻防双方的协同进化关系来逐步构建整个系统。该系统包括模型搭配模块，工控及其数据分析模块，工控模拟系统，蜜罐及其数据分析模块，攻防对抗模块。模型搭配模块提供人工智能模型。工控及其数据分析模块提取数据模式，将数据模式和模拟数据的异常情况反馈给工控模拟系统。工控模拟系统改进以缩小与真实工控系统的差距；在攻防博弈达到纳什均衡后，扩容或改变配置。蜜罐复刻模拟环境并实际部署，其数据分析模块提取启发式策略。攻防对抗模块综合模型搭配模块提供的模型和蜜罐数据分析模块的启发式策略，进行对抗演练以达到纳什均衡。
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公开(公告)号：CN113822337A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110964073.2
申请日：2021-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种基于多维时间序列的工控异常检测方法和系统，该方法采用全连接网络提取一些设备之间的关联特征，然后利用长短期神经网络学习工控设备的正常工作模式，得到工控设备异常检测模型。该系统包括模型训练模块、数据收集模块、模型检测模块和异常输出模块。模型训练模块从工控设备正常工作状态的历史数据库中读取数据，训练得到工控异常检测模型。数据收集模块实时接收工控设备的数据，传递给检测模块。模型检测模块预测接的数据，当它和实时收到的数据差距过大时，则认为系统异常。异常检测模块分析预测数据和实时接受到的异常数据在各个特征维度的差距，定位发生异常的设备，方便管理员分析设备的发生异常的原因。
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公开(公告)号：CN107704324B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710596016.7
申请日：2017-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F9/52 , G06F9/50 , G06F12/1009
Abstract: 本发明公开了一种面向多核确定性的基于硬件的内存隔离方法，步骤包括：多线程程序初始化时，每个线程的虚拟内存均映射到相同的物理内存；程序运行时，分并行阶段和串行阶段；并行阶段中，各线程独立执行，只有在线程对某虚拟内存页面进行了写操作，才生成该线程私有的物理内存页面，并将该线程的该虚拟内存页面映射至新生成的私有物理内存页面之上；串行阶段中，按照确定性顺序，将私有物理内存页面中修改的内容提交到共享物理内存页面中。本发明能够消除多线程程序中的并行错误，保证并行阶段的独立执行，且执行效率高，空间消耗少。另外，本方法的实现机制对程序编写者来说是透明的，能够提高编程效率。
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公开(公告)号：CN118210644A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410102062.7
申请日：2024-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明提供面向智能平台的故障注入系统，涉及故障注入技术领域。该面向智能平台的故障注入系统，该系统采用客户端与服务器端的架构，用户在客户端设置好故障模型的参数后传递给服务器端，服务器端得到参数后开始进行故障注入和故障结果检测，所述故障注入系统可以利用软件模拟航天场景中的单粒子故障现象，并对该故障注入过程进行覆盖性评测和敏感性评测。本发明中，通过构建面向智能平台的软件模拟故障注入系统，用软件来模拟单粒子故障的注入，采用客户端远程连接服务器端的架构，用户在客户端设置好故障模型的参数传递给服务器端，服务器端得到参数后开始进行故障注入和故障结果检测，能够更好地评测宇航设备的可靠性。
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