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公开(公告)号：CN103546465B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201310482763.X
申请日：2013-10-15
Applicant: 北京交通大学长三角研究院
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于数据流周期监测的LDoS攻击检测与防御方法。方法包括以下步骤：1）记录进入该路由器的每个数据包的流标识与到达时刻；2）查找数据流特征库，判断该数据包的流标识是否已经存在于数据流特征库中，若没有则将该数据流的特征信息先存入数据流特征库，然后直接跳到第5）步，否则继续执行以下步骤；3）计算该数据流最新的前项、后项比以及周期等，存入数据流特征库；4）断该数据流是否符合攻击特征库中的特征，如若符合，计算出最新攻击时长、周期存入数据流特征库并丢弃该包，否则继续执行以下步骤；5）进入路由器的队列模块，根据相应的队列丢弃规则排队。本发明检测效率高、误判率低、实施方便、易于扩展。
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公开(公告)号：CN103986641A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410171928.6
申请日：2014-04-25
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明属于互联网技术领域，特别涉及一种基于计算几何的微博用户间距离的简单模型，首先定义两个空的待访问集合分别为C和F；构建用户的好友向量，根据上一步得到的用户好友集，经过变换，可以得到由用户好友集所构成的用户好友向量。用户间距离的获得，由以上所述两个步骤可以得到用户好友向量，得到用户好友向量的基础上，识别用户的共同好友，并通过向量间运算获得用户间距。本发明的优点在于：此微博用户间距离的简单模型巧妙地运用了空间向量点乘方法，能够更加准确地表示出不同情况下用户节点间的距离值，该模型还可以反映用户的潜在影响，并能进一步衡量节点的重要性，而且精度得到保证。
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公开(公告)号：CN103984706A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410172071.X
申请日：2014-04-25
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06F17/3089
Abstract: 本发明属于互联网技术领域，特别涉及一种基于计算几何的高效、快速的微博用户间影响力获取算法。本发明的算法首先定义一个空的待访问队列Cn，以及一个空的存储空间Cxy；获得用户粉丝距离的均值和方差。根据上一步得到的用户粉丝对，经过对各个粉丝对距离的计算，可以得到所有粉丝对距离的均值和方差；获得用户本地影响力。在得到用户粉丝距离的均值和方差的基础上，观察均值、方差与用户本地影响力的关系，通过带参数的计算公式表示用户本地影响力。本发明的益处在于：此微博用户间影响力获取算法结合了均值和方差的特殊意义，能够反映用户的潜在的影响，并能进一步衡量节点的重要性，是一个较好的微博用户间距离的简单模型。
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公开(公告)号：CN110826316B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201911077763.5
申请日：2019-11-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种应用于裁判文书中敏感信息的识别方法，包括：步骤1：在中国裁判文书网上获取的裁判文书，对裁判文书进行分句和分词处理；步骤2：对处理后的裁判文书进行命名实体识别抽取实体以及属性值；步骤3：对处理后的裁判文书进行语义角色标注，构建关于事件发生情况的三元组；步骤4：对抽取实体和属性值利用关系抽取，构建关系三元组；步骤5：根据事件发生情况的三元组和关系三元组通过实体对齐构建结构数据网；步骤6：根据不宜公开的信息内容定义敏感信息，利用结构数据网标注裁判文书中所对应的敏感信息。本发明实施例提供了一种应用于裁判文书中敏感信息的识别方法，利用机器学习对法律概念、自然语言的语义理解，对裁判文书中的敏感信息进行识别，对司法公开，保障公众的知情权和监督权具有良好的现实意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111506405A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010277548.6
申请日：2020-04-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的边缘计算时间片调度方法，包括：获取终端设备上传的多个任务队列，并将该多个任务队列作为样本池；对每个任务队列进行马尔科夫决策过程建模，生成任务状态集合和相对应的动作集合；基于该任务状态集合和相对应的动作集合，通过神经网络训练方法，获得某执行任务时刻的神经网络参数矩阵的值；判断任务状态集合是否全部代入神经网络训练方法；若是，则向样本池输出该执行任务时刻的神经网络参数矩阵的值，作为该执行任务时刻的时间片调度结果；否则，继续执行马尔科夫决策过程建模。本发明提供的方法，加速保证算法的时间效率，同时增加算法本身的泛化性能，让调度机器能够根据实际场景特征自主学习调度策略。
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公开(公告)号：CN106850682B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710172305.4
申请日：2017-03-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种空天地一体化信息网络中的数据安全传输方法。该方法主要包括：检测可用路径的数目，通过优先度评价模型计算各条可用路径的优先度；基于需要传送数据的大小、各条可用路径的带宽和优先度，按照设定的路径选择策略进行判断，选定所要使用的n条路径；将需要传送的数据分成m个数据块，将m个数据块分别分配给所述n条路径，在每条路径上对数据块进行编码传输。本发明从数据传输的角度出发，采用原数据分多条路径传输的方法，提出了一种空天地网络中的数据传输方法，提升了数据传输的安全性，同时通过优先度评价模型，选择良好的路径进行数据传输，也可以有效提升数据传输的速度和效率。
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公开(公告)号：CN110826316A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911077763.5
申请日：2019-11-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种应用于裁判文书中敏感信息的识别方法，包括：步骤1：在中国裁判文书网上获取的裁判文书，对裁判文书进行分句和分词处理；步骤2：对处理后的裁判文书进行命名实体识别抽取实体以及属性值；步骤3：对处理后的裁判文书进行语义角色标注，构建关于事件发生情况的三元组；步骤4：对抽取实体和属性值利用关系抽取，构建关系三元组；步骤5：根据事件发生情况的三元组和关系三元组通过实体对齐构建结构数据网；步骤6：根据不宜公开的信息内容定义敏感信息，利用结构数据网标注裁判文书中所对应的敏感信息。本发明实施例提供了一种应用于裁判文书中敏感信息的识别方法，利用机器学习对法律概念、自然语言的语义理解，对裁判文书中的敏感信息进行识别，对司法公开，保障公众的知情权和监督权具有良好的现实意义。
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公开(公告)号：CN103546465A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310482763.X
申请日：2013-10-15
Applicant: 北京交通大学长三角研究院
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于数据流周期监测的LDoS攻击检测与防御方法。方法包括以下步骤：1）记录进入该路由器的每个数据包的流标识与到达时刻；2）查找数据流特征库，判断该数据包的流标识是否已经存在于数据流特征库中，若没有则将该数据流的特征信息先存入数据流特征库，然后直接跳到第5）步，否则继续执行以下步骤；3）计算该数据流最新的前项、后项比以及周期等，存入数据流特征库；4）断该数据流是否符合攻击特征库中的特征，如若符合，计算出最新攻击时长、周期存入数据流特征库并丢弃该包，否则继续执行以下步骤；5）进入路由器的队列模块，根据相应的队列丢弃规则排队。本发明检测效率高、误判率低、实施方便、易于扩展。
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公开(公告)号：CN113839985B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110763873.8
申请日：2021-07-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L67/104 , G06Q40/04 , G06Q50/18 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的跨部门涉案财物信息共享体系结构。该系统采用以业务为导向的多联盟链架构，为了解决多部门间涉案财物信息协同处置的流程繁琐、效率低下等问题，提出了联盟链多链技术解决方案，根据不同的业务类型创建多个并行的联盟链，分别为：负责组织之间涉案财物流转的联盟链、表示涉案财物存储位置转换的联盟链、负责公安部组织内部涉案财物流转的联盟链、负责检察院组织内部涉案财物流转的联盟链和负责法院组织内部涉案财物流转的联盟链。通过分析现有共识算法的优缺点，设计了一种基于多联盟链的共识方法，能够充分利用各共识节点的物理性能，实现较高的共识效率以及多链场景下的高吞吐量和高可靠性。
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