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公开(公告)号：CN113361911B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110623206.X
申请日：2021-06-04
IPC: G06Q10/063 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及新媒体内容投放，更具体的说是一种基于资产风控的新媒体内容投放方法及设备，该方法包括以下步骤：获取企业的财务数据、新媒体舆情数据和交易数据；对财务数据和交易数据进行预处理，对新媒体数据按照来源和事件主体进行归类，构建企业新媒体流量矩阵；使用DBSCAN聚类算法确定新媒体流量矩阵中各元素对企业风险水平和企业营收的影响力度可以对新媒体内容与企业财务数据和市值数据进行整合，能够更为有效地确认当前企业在面临新媒体内容时可能面临的风险和收益水平；根据影响权重矩阵构建基于企业内容投放要求的规划问题，求解得到最优可行方案，并通过投放模块实施新媒体内容投放，以达到资产风控的效果。
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公开(公告)号：CN112543183B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202011290957.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于方向性似然比检验的网络拒绝服务攻击检测方法，它属于计算机网络安全领域。包括以下步骤：在训练阶段，获取无攻击状态下的网络流量特征向量，正则化后计算均值向量和协方差矩阵；通过蒙特卡罗模拟求得判别攻击与否的攻击检测统计量的门限值；在测试阶段，对每个网络流量特征向量正则化，计算它们构成的样本的均值向量和协方差矩阵，在每个可能的变异方向上计算方向性似然比检验统计量；取最大的若干个方向性似然比检验统计量之和作为一个联合的攻击检测统计量，与门限值比较判别网络是否受到拒绝服务攻击。本发明方法可利用各个网络流量特征之间的相关性，有效的检测网络拒绝服务攻击。
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公开(公告)号：CN118246032B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410662894.4
申请日：2024-05-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/57 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于云ERP系统领域，公开了一种云ERP系统安全评价方法、系统、计算机设备及存储介质，基于预设的云ERP系统安全评价指标体系，获取云ERP系统的各二级指标N个周期的安全监测风险值，并结合各二级指标预设的评价权重，得到各二级指标N个周期的安全评价值；根据各二级指标N个周期的安全评价值，得到云ERP系统安全评价结果。在设定各二级指标预设的评价权重时，结合了各安全标准文献的各二级指标的初始权重以及各安全标准文献的风险系数，实现了对云安全文件的完备评价，评价结果能够更准确的表征云ERP系统的安全性，进而可以更好的使用云ERP系统或修复云ERP系统，避免云ERP系统安全风险。
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公开(公告)号：CN117896377A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410044772.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及边缘网络计算卸载领域，具体的说是无线边缘网络计算卸载的调度方法，包括数据提取模块、数据分析模块、计算卸载推荐模块、数据计算模块以及数据回收模块，首先对数据进行分析并将其分类为核心数据业务、计算密集型业务以及数据密集型业务；而计算密集型业务和数据密集型业务中的核心数据会进行拆分，拆分后的核心数据以及本地网络原始的核心数据业务卸载在本地网络进行计算；然后将计算密集型业务以及数据密集型业务的非核心数据分别卸载至边缘网络以及云网络进行计算；待本地网络、边缘网络和云网络的数据业务计算完成后将其回收并卸载至本地网络内来对其进行整合，最后基于整合数据进行计算验证后输出结果，确保无线边缘网络的数据处理效能最大化。
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公开(公告)号：CN113222471B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110623218.2
申请日：2021-06-04
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/12 , G06Q40/04 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/23 , G06F18/2321 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及企业市值风险监控，更具体的说是一种基于新媒体数据的资产风控方法及设备，一种基于新媒体数据的资产风控方法，步骤一：从服务器获得企业的财务数据、新媒体舆情数据以及交易数据；步骤二：对对财务数据和交易数据进行预处理，对新媒体舆情数据按照来源和事件主体进行归纳，并对舆情数据进行预处理；步骤三：输入处于监控中企业对应的财务数据、交易数据及新媒体流量矩阵中对应的数据，通过训练好的模型预测其在未来固定时间段内市值波动是否超过安全范围。若波动高于安全范围，则发出预警信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118246032A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410662894.4
申请日：2024-05-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/57 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于云ERP系统领域，公开了一种云ERP系统安全评价方法、系统、计算机设备及存储介质，基于预设的云ERP系统安全评价指标体系，获取云ERP系统的各二级指标N个周期的安全监测风险值，并结合各二级指标预设的评价权重，得到各二级指标N个周期的安全评价值；根据各二级指标N个周期的安全评价值，得到云ERP系统安全评价结果。在设定各二级指标预设的评价权重时，结合了各安全标准文献的各二级指标的初始权重以及各安全标准文献的风险系数，实现了对云安全文件的完备评价，评价结果能够更准确的表征云ERP系统的安全性，进而可以更好的使用云ERP系统或修复云ERP系统，避免云ERP系统安全风险。
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公开(公告)号：CN112785154A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110090324.9
申请日：2021-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/30 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06K9/62
Abstract: 一种云ERP系统的安全评价方法，先构建云ERP安全评价指标体系；然后确定云ERP安全评价指标的权值；最后计算云ERP系统的安全状态；本发明基于文本挖掘的方法，实现了指标提取的代表性、客观性要求，得到了一个具体适用的云ERP安全评价指标体系，为云ERP安全评价提供了理论支持，从而为加强云ERP安全提供了参考。
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公开(公告)号：CN112543183A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011290957.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于方向性似然比检验的网络拒绝服务攻击检测方法，它属于计算机网络安全领域。包括以下步骤：在训练阶段，获取无攻击状态下的网络流量特征向量，正则化后计算均值向量和协方差矩阵；通过蒙特卡罗模拟求得判别攻击与否的攻击检测统计量的门限值；在测试阶段，对每个网络流量特征向量正则化，计算它们构成的样本的均值向量和协方差矩阵，在每个可能的变异方向上计算方向性似然比检验统计量；取最大的若干个方向性似然比检验统计量之和作为一个联合的攻击检测统计量，与门限值比较判别网络是否受到拒绝服务攻击。本发明方法可利用各个网络流量特征之间的相关性，有效的检测网络拒绝服务攻击。
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公开(公告)号：CN118555615A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410602280.7
申请日：2024-05-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04W28/084 , H04L67/568
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，提供了一种基于无线边缘网络的边缘缓存部署策略，包括，缓存资源管理模块，用于动态地监测网络环境和用户行为，根据实时数据对缓存资源进行管理和调度；缓存资源分配算法，结合机器学习和深度学习技术，通过对历史数据和实时数据的分析，优化缓存资源的分配策略；边缘节点协同机制，在多个边缘节点之间建立协同机制，进行缓存资源的共享和协同管理；数据传输优化策略，针对高并发请求和大规模网络场景，设计数据传输优化策略；本发明能够动态地根据网络环境和用户行为进行缓存资源管理，实现网络资源的高效利用和性能的提升，从而提升网络的性能和用户体验。
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公开(公告)号：CN117896116A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311824677.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L9/40 , G06F21/64 , H04L9/06 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于权重随机选举和分组信誉的PBFT的共识方法，属于区块链技术领域，在供应链溯源方面有很广泛的应用。该共识方法包括以下步骤：首先，采用罗吉斯蒂克函数建立信誉模型，引入时间衰减函数构建信誉奖惩机制，对区块链的所有节点信誉初始值更新，并对更新后的信誉值对节点进行排序；其次，采用分层思想根据信誉值的排序对节点进行分组，分为监督组、共识组、预备组和拜占庭组，将信誉值排名靠前的多个节点分入监督组；然后，以网络内节点信誉值为权重，采用随机权重方法，在共识组内选举出主节点Nprim；最后，在一致性协议共识过程中，当主节点收到至少f+1个来自不同节点的信息时，对该信息进行最终判断，并将最终判断结果返回给所有节点，完成共识并生成新区块Block，该共识方法降低了传统PBFT算法的通信复杂度，提高共识效率。
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