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公开(公告)号：CN103473509A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310462544.5
申请日：2013-09-30
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种Android平台恶意软件自动检测方法，该Android平台恶意软件自动检测方法包括：S1.设定Android平台的敏感API数据集；S2.对待检测的应用程序进行逆向代码还原，得到该应用程序的逆向代码；S3.根据该敏感API数据集提取该逆向代码中的敏感API和包含网络地址信息的字符串；S4.根据该逆向代码绘制函数调用关系有向图，并根据该函数调用关系图、该提取的敏感API和字符串判断该应用程序是否为恶意软件。本发明能够自动的判断应用程序是否为恶意软件，并提高了Android平台下恶意软件的检测效率。
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公开(公告)号：CN111539539A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010262518.8
申请日：2020-04-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种数据中心动力环境设备运行模式突变检测方法及装置，数据中心动力环境设备运行模式突变检测方法，包括：采集数据中心动力环境设备的监控指标数据，构建初始数据空间；提取初始数据空间的频谱特征、时序特征，构建特征空间；基于特征空间、kmeans聚类算法，构建运行模式突变检测模型；根据运行模式突变检测模型的运行结果，判断数据中心动力环境设备运行模式是否发生突变。采用本发明，基于无监督聚类模型，具有高效的计算效率，能够应用于数据中心动力环境设备运行模式的在线检测中，其中通过提取能够表征序列连续性的时序特征，保证了聚类结果中的各个簇在时间上的分布尽量集中。
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公开(公告)号：CN108664696A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810280894.2
申请日：2018-04-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种冷水机组运行状态的测评方法及装置，该方法包括：实时获取冷水机组的实时监测数据；根据预设时间段内的历史监测数据和实时监测数据，构建预设动态模型；根据预设动态模型与实时监测数据，分析冷水机组的运行状态。本发明基于机器学习，通过建立冷水机组运行状态的预设动态模型，提供对冷水机组运行状态的分析结果，及时发现或预判冷水机组的异常或故障，提高冷水机组运行的稳定性、安全性。
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公开(公告)号：CN108445410A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810284398.4
申请日：2018-04-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明介绍了一种监测蓄电池组运行状态的方法及装置，该方法包括：获取待监测蓄电池组的当前监测数据；获取所述待监测蓄电池组的设定时间段的历史监测数据，并根据所述历史监测数据，利用机器学习算法建立运行状态分析模型；根据所述当前监测数据，利用所述运行状态分析模型，分析出所述待监测蓄电池组的运行状态。本发明能够及时发现或预判蓄电池组的异常或故障，提高蓄电池组的运行稳定性、安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN108664696B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810280894.2
申请日：2018-04-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种冷水机组运行状态的测评方法及装置，该方法包括：实时获取冷水机组的实时监测数据；根据预设时间段内的历史监测数据和实时监测数据，构建预设动态模型；根据预设动态模型与实时监测数据，分析冷水机组的运行状态。本发明基于机器学习，通过建立冷水机组运行状态的预设动态模型，提供对冷水机组运行状态的分析结果，及时发现或预判冷水机组的异常或故障，提高冷水机组运行的稳定性、安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108445410B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810284398.4
申请日：2018-04-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明介绍了一种监测蓄电池组运行状态的方法及装置，该方法包括：获取待监测蓄电池组的当前监测数据；获取所述待监测蓄电池组的设定时间段的历史监测数据，并根据所述历史监测数据，利用机器学习算法建立运行状态分析模型；根据所述当前监测数据，利用所述运行状态分析模型，分析出所述待监测蓄电池组的运行状态。本发明能够及时发现或预判蓄电池组的异常或故障，提高蓄电池组的运行稳定性、安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110046293B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910155928.X
申请日：2019-03-01
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/951
Abstract: 本发明实施例提供一种用户身份关联方法及装置，该方法包括：根据第一预设数量的第一平台的种子ID，使用多个APP身份轮询第一平台的API，获取第二预设数量的用户ID和轮询记录；启动第二平台爬虫操作，扫描轮询记录获取对应的URL，得到轮询记录中URL指向第二平台的关联ID和不指向第二平台的非关联ID；提取关联ID和非关联ID的特征，得到第一特征向量用于训练二分类模型；获取第一平台用户ID和第二平台用户ID，特征提取后得到特征向量并输入到二分类模型中，得到身份关联结果。本发明实施例提供的用户身份关联方法及装置，从用户个人资料中提取有效特征，实现了多源社会网络中的用户身份关联，在保证较高准确率的情况下节省计算资源。
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公开(公告)号：CN103546307B
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201210246855.3
申请日：2012-07-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种网络流存储方法，包括步骤：S1.初始化Client表和Server表；S2.查找捕获到的新进数据包在流表中对应的网络流；S3.更新Client表和Server表。本发明的方法通过快速地将属于同一个节点的网络流聚合在一起，能够帮助流量分类系统深度挖掘网络流之间的关系，应对新型应用层协议带来的挑战，可以为高速网络中高性能流量分类系统、内容监控系统的设计和实现提供技术支持。
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公开(公告)号：CN103546333B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201210246765.4
申请日：2012-07-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种加密网络流声纹特征向量提取方法，包括步骤：S2.为加密网络流建立一个声纹特征向量提取滑动窗口；S3.使用当前数据包更新声纹特征向量提取滑动窗口；S5.过滤声纹特征向量提取滑动窗口；S7.从滑动窗口中筛选出连续超过k个单元的单元组；S9.按顺序提取每个单元组的声纹特征。本发明提取的声纹特征能够有效地刻画网络流的动态特征。本发明的方法不仅继承了传统的网络流统计特征提取方法的优势，还能够提供更加丰富且可靠的知识，可以为高速网络中高性能流量分类系统的设计和实现提供技术支持。
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公开(公告)号：CN103036773B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201210564693.8
申请日：2012-12-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种网络即时通信工具流量识别系统及识别方法，其系统包括：流量识别预处理模块：用于加载正则DFA算法以及将网络即时通信工具的强特征序列转换为正则表达式的形式；UDP网络流识别处理模块：根据正则DFA算法判断出网络即时通信工具的UDP网络流，并写入网络即时通信工具UDP的节点信息表；TCP网络流识别处理模块：根据所述网络即时通信工具UDP的节点信息表，判断出网络即时通信工具的TCP网络流，并写入网络即时通信工具TCP的节点信息表；网络流数据统计模块：用于统计网络即时通信工具UDP的节点信息表和网络即时通信工具TCP的节点信息表中流量数据，并显示。本发明具有快速识别的特点，非常易于对于网络中网络即时通信工具应用流量的管控和处理。
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