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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104965913B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201510390801.8
申请日：2015-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明请求保护一种基于GPS地理位置数据挖掘的用户分类方法，包括如下步骤：预处理原始数据集，提取算法所需数据属性并以用户为单位归纳整理；通过FindStayArea算法挖掘用户的停留区域，找出用户大范围的活动区域(如工作地点区域、居住小区等)；接着通过FindStayPoint算法挖掘用户的停留位置也是就用户的活动位置(如工作地点区域中的某栋建筑，居住小区中的体育场等)；最后将用户的停留位置结合UserClassify算法对用户分类。本发明将用户的原始GPS地理位置数据分层处理，不仅能挖掘出用户经常活动的停留位置，同时还能够利用挖掘的结果将用户分类，找出相似性最高的用户群体，充分挖掘GPS地理位置数据的价值。
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公开(公告)号：CN104734916B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510104409.2
申请日：2015-03-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明请求保护一种基于TCP协议的高效多级异常流量检测方法，在传统的异常流量检测的过程中加入了一种多级异常检测机制。该方法是对网络中客户端发送的数据流量的异常检测，它使用差分均值的方法对客户端产生的原始流量进行差分平稳化处理，同时根据网络中已有的流量进行分析、统计，动态的设定一个自适应阈值区间，对平稳化之后的流量进行自适应阈值差分流量检测，并对通过初级检测的数据包进行进一步的异常检测。这种进一步的异常检测主要是对经过路由转发过来的数据包进行解析，提取其关键字段，根据对关键字段的判定，进一步判断从客户端发送过来的数据包是否为异常。本发明提高了检测精度且简便易于实现。
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公开(公告)号：CN104734916A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510104409.2
申请日：2015-03-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明请求保护一种基于TCP协议的高效多级异常流量检测方法，在传统的异常流量检测的过程中加入了一种多级异常检测机制。该方法是对网络中客户端发送的数据流量的异常检测，它使用差分均值的方法对客户端产生的原始流量进行差分平稳化处理，同时根据网络中已有的流量进行分析、统计，动态的设定一个自适应阈值区间，对平稳化之后的流量进行自适应阈值差分流量检测，并对通过初级检测的数据包进行进一步的异常检测。这种进一步的异常检测主要是对经过路由转发过来的数据包进行解析，提取其关键字段，根据对关键字段的判定，进一步判断从客户端发送过来的数据包是否为异常。本发明提高了检测精度且简便易于实现。
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公开(公告)号：CN104735654A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510104390.1
申请日：2015-03-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 一种可检测数据完整性的隐私数据融合方法。本发明请求保护一种可进行数据完整性和隐私保护的数据融合方法，涉及无线传感器网络数据融合中节点数据的隐私保护和完整性检测。在无线传感器网络节点与节点之间进行数据传输的过程中，容易遭受攻击者注入虚假或者篡改数据，导致数据跟节点收集的原始数据不一致。提出一种方法，在节点进行数据融合的过程中加入同态消息验证码，使节点的真实密钥与相应生成的消息验证码都随着存储数据的改变而改变，而节点自身的存储密钥不发生改变。即使攻击者同时捕获了节点的密钥和数据，但也无法获取节点真实密钥，实现数据的完整性和隐私保护。
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公开(公告)号：CN104965913A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510390801.8
申请日：2015-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30241 , G06F17/30705
Abstract: 本发明请求保护一种基于GPS地理位置数据挖掘的用户分类方法，包括如下步骤：预处理原始数据集，提取算法所需数据属性并以用户为单位归纳整理；通过FindStayArea算法挖掘用户的停留区域，找出用户大范围的活动区域(如工作地点区域、居住小区等)；接着通过FindStayPoint算法挖掘用户的停留位置也是就用户的活动位置(如工作地点区域中的某栋建筑，居住小区中的体育场等)；最后将用户的停留位置结合UserClassify算法对用户分类。本发明将用户的原始GPS地理位置数据分层处理，不仅能挖掘出用户经常活动的停留位置，同时还能够利用挖掘的结果将用户分类，找出相似性最高的用户群体，充分挖掘GPS地理位置数据的价值。
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