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公开(公告)号：CN111553385B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010264318.6
申请日：2020-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全领域技术领域，具体涉及一种改进烟花算法结合SVM的网络入侵检测方法。本发明针对传统烟花算法中存在初始烟花分布的随机性大，容易导致部分烟花聚集在一个小范围内，从而造成重复计算，算法容易较早陷入局部最优解的问题。本发明对烟花算法的初始化方式进行了改进，根据适应度值和距离来综合筛选优质的N个烟花，使烟花分布更加均匀，避免较早陷入局部最优解。本发明能够有效的提升烟花算法寻找最优解的能力和搜索的效率。本发明将改进初始化方式的烟花算法用于确定SVM的参数(C,g)的最优组合，使得能够在相对较短的时间内获得入侵检测分类模型，本发明优化了SVM的参数(C,g)的最优组合确定较慢的问题。
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公开(公告)号：CN111552963B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010264023.9
申请日：2020-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机安全技术领域，具体涉及一种基于结构熵序列的恶意软件分类方法。本发明通过提取噪声更少的结构熵序列并用于训练卷积神经网络模型，可以提取出更加贴近恶意软件本质特征的特征，从而提高恶意软件的分类准确率。本发明的卷积神经网络模型的输入数据噪声更少，所提取的特征更加贴近恶意软件的本质特征，增加了恶意软件的识别率。本发明能够处理大批量数据，且能保持较好的分类性能。
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公开(公告)号：CN111552557A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010264032.8
申请日：2020-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于任务调度技术领域，具体涉及一种优化多核处理器任务调度序列方法。本发明对基础模拟退火算法的初始化方法进行了改进，通过适应度值、个体距离以及个体之间的数字特征综合选择初始化个体，使初始个体分布更均匀，提高初始个体的搜索能力，避免陷入局部最优解。本发明增强了算法的搜索能力，加快了收敛速度，可以在较短的时间内得到算法的解，从而获得更优的调度序列，使得处理器性能增强。
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公开(公告)号：CN102193826B
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201110135487.0
申请日：2011-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种异构多核处理器高效任务调度方法。采用线性任务聚簇方法，将任务图中某些特殊的、通信开销较大的、容易聚簇的任务聚簇到其前驱节点；从整个任务图的拓扑结构出发，选择能够综合反映任务在整个任务图中地位的参数作为优先级权值；首先选取自由关键路径节点进行分配，如果存在多个自由关键路径节点，按照节点优先级权值从高到低的顺序进行分配，所有非关键路径自由节点按照优先级权值从高到低的顺序进行分配；进行冗余性判断，删除调度结果中的冗余任务；通过对冗余任务删除后的调度结果进行调整，重新计算每个任务的最早完成时间。本方法提高了异构多核处理器任务调度的效率、降低了处理器功耗，提升了多核处理器的性能。
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公开(公告)号：CN111553385A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010264318.6
申请日：2020-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全领域技术领域，具体涉及一种改进烟花算法结合SVM的网络入侵检测方法。本发明针对传统烟花算法中存在初始烟花分布的随机性大，容易导致部分烟花聚集在一个小范围内，从而造成重复计算，算法容易较早陷入局部最优解的问题。本发明对烟花算法的初始化方式进行了改进，根据适应度值和距离来综合筛选优质的N个烟花，使烟花分布更加均匀，避免较早陷入局部最优解。本发明能够有效的提升烟花算法寻找最优解的能力和搜索的效率。本发明将改进初始化方式的烟花算法用于确定SVM的参数(C,g)的最优组合，使得能够在相对较短的时间内获得入侵检测分类模型，本发明优化了SVM的参数(C,g)的最优组合确定较慢的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635562A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811511148.6
申请日：2018-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06F21/52 , G06F9/45558 , G06F21/56 , G06F2009/45583
Abstract: 本发明提供了一种面向内核栈溢出防御的指令修改虚拟平台的执行方法，属于计算机安全领域。本发明包括：建立备份栈、地址映射表和线程ID索引表；以跳转指令为分割点，从第一地址获取指令片段，插入第一控制指令和第二控制指令；如果指令片段存在call指令和ret指令，还需要插入第三控制指令和第四控制指令；单独存储第三指令片段，将第一地址和第二地址存入地址映射表；判断是否发生栈溢出攻击，如果发生栈溢出攻击，虚拟平台将进行栈溢出防御。本发明能够实时分析计算机运行时指令，以及监控call指令和ret指令。本发明的目的在于解决计算机终端中发生的栈溢出攻击可能造成的系统崩溃、数据丢失，甚至导致计算机终端被控制的危险。
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公开(公告)号：CN103473134B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310440488.5
申请日：2013-09-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于处理器性能改进领域，具体涉及一种异构多核处理器的依赖任务调度方法。本发明包括（1）任务优先级计算；（2）选择处理器；（3）调度优化。本发明在当前格局下的向后关键路径执行时间为权值将任务分配到处理器内核，克服了现有调度方法中普遍采用贪心思想选择处理器内核导致局部最优解的缺点，从全局出发，获得任务图整体最小完成时间；在调度过程中采用减小任务执行长度，提高处理器利用率。将本发明方法与现有调度方法进行实例分析和模拟实验验证证明本方法相比与以往方法的任务调度效率提高了约18.3%，并且随着任务数量和处理器内核数目的增加，本发明方法的优越性愈加突出，缩短了任务图的完成时间、提高了处理器利用率。
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公开(公告)号：CN101866561A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010197572.5
申请日：2010-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G09B7/02
Abstract: 本发明提供的是可调整式多元变量渐近寻优算法的智能组卷装置及方法。通过试题数据库模块、系统管理模块、试题管理模块、试卷管理模块、身份认证模块和中心处理模块，采用可调整式多元变量渐近寻优算法来实现智能组卷中的信息处理。提高了组卷速度，节省了组卷时间。多次试验证明与以往方法相比本方法的组卷效率提高了约28％，成功率到达了98％，提高了信息处理的稳定性，节约了组卷时间，避免了智能组卷失败的情况发生，组出的试卷知识点涵盖全面，使考试更具有公正性。
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公开(公告)号：CN112395059B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202011279152.1
申请日：2020-11-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种改进萤火虫算法的CMP任务调度方法，步骤1：萤火虫种群的预计输入数量N，介质对光的吸收系数为γ，初始步长因子α，最大吸引度β0，吸引度阈值βM；步骤2：根据初始化策略对萤火虫种群数量及其位置进行初始化；步骤3：根据萤火虫位置计算其适应度值；步骤4：每个萤火虫向比自己亮度高的萤火虫飞行，计算其到达新位置后的适应度值，若优于原位置，则到达新位置，否则停留在原位置；步骤5：对寻优结果进行判定，若满足终止条件，则结束迭代进程，否则重复步骤3操作，对萤火虫粒子进行再次迭代。本发明加快了萤火虫粒子的收敛速度，并极大地降低了寻优过程中陷入局部最优解的可能性，减少不必要的迭代次数，缩短了任务调度的完成时间。
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