公开(公告)号：CN103714294B

公开(公告)日：2016-08-17

申请号：CN201310722947.9

申请日：2013-12-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐小龙 ,  龚培培 ,  金仙力 ,  韩京宇 ,  李爱群 ,  刘大勇

IPC: G06F21/60

Abstract: 本发明涉及一种数据覆写方法，利用数据自身序列完成数据覆写，其中，将目标数据序列中对应数据位上的数据，采用“模2加”运算获得运算结果数据序列，构成数据覆写序列，然后利用数据覆写序列实现针对目标数据序列的覆写，降低了计算机资源的消耗，不需要预先生成覆写序列，而且每次覆写序列的序列长度都不确定，在保证存储数据被安全销毁的前提下，能够提高数据覆写的效率，大大降低了数据恢复的可能性。

公开(公告)号：CN108549669A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810249198.5

申请日：2018-03-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐小龙 ,  崇卫之 ,  段卫华 ,  贾佳 ,  刘大勇 ,  胥备 ,  王俊昌

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种面向大数据的离群点检测方法，该方法将数据集中每个数据元组所有属性值的组合在整个数据集中的数量作为该数据元组的特征，由于该特征是从数据元组中所有属性值的组合在整个数据集中的数量计算得来的，所以该特征能够全面而准确的反应该数据元组与整体数据集之间的区别程度，从而可以检测出哪些数据特征明显不同于整体数据集，即作为离群点。并且本发明基于粗糙集的属性重要性知识对高维数据进行降维，使得该发明能有效处理高维数据集。本发明方法具有较高的离群点检测准确率，而且简单易行，不需要掌握数据集中数据的分布，领域知识，也不需要在数据集上训练估计模型，为离群点检测节省大量的时间。

公开(公告)号：CN103714294A

公开(公告)日：2014-04-09

申请号：CN201310722947.9

申请日：2013-12-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐小龙 ,  龚培培 ,  金仙力 ,  韩京宇 ,  李爱群 ,  刘大勇

IPC: G06F21/60

CPC classification number: G11B5/024

Abstract: 本发明涉及一种数据覆写方法，利用数据自身序列完成数据覆写，其中，将目标数据序列中对应数据位上的数据，采用“模2加”运算获得运算结果数据序列，构成数据覆写序列，然后利用数据覆写序列实现针对目标数据序列的覆写，降低了计算机资源的消耗，不需要预先生成覆写序列，而且每次覆写序列的序列长度都不确定，在保证存储数据被安全销毁的前提下，能够提高数据覆写的效率，大大降低了数据恢复的可能性。