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公开(公告)号：CN101674324A
公开(公告)日：2010-03-17
申请号：CN200910035824.1
申请日：2009-09-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种用于在网格计算、对等计算或云计算等开放网络计算环境中，利用多移动主体技术来构建相应的信息获取等网络应用系统时，为了保障系统运行的安全可靠性，可采用的一种可信交互方法。本发明从开放网络信息获取的应用角度出发，针对着面向开放网络计算环境中的基于多移动主体的信息获取系统存在的安全问题给出可信交互方法及解决方法。说明书首先介绍了基于多移动主体的信息获取系统的体系结构和工作原理，深入分析了系统安全问题，设计了多移动主体可信交互方法架构，提出了多移动主体可信交互方法的具体工作流程。多移动主体可信交互方法解决了上述的安全问题，本发明对其它基于多移动主体的应用系统也有参考价值。
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公开(公告)号：CN117496980A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311845138.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部和全局跨通道融合的声纹识别方法，属于数字信号处理和语音识别技术领域，该方法引入了局部和全局跨通道融合的设计，通过将一个整理的信息划分为两个部分，分别对其进行局部和全局特征提取，接着将局部和全局特征进行融合，让信息更加丰富增加模型识别的泛化能力。该方法在声纹识别中具有较高的准确率和实时性，并行的设计在没有加宽模型的宽度前提下，进一步加快了运算速度，弥补了传统的声纹识别技术在准确性和运算速度方面存在的不足，在语音助手唤醒、身份证和信用卡识别等相关应用场景具有较大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN111835720B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010521565.X
申请日：2020-06-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明揭示了一种基于特征增强的VPN流量WEB指纹识别方法，包括如下步骤：S1、抓取SSL/TLS隧道内的流量信息并加以保存；S2、对所抓取的流量信息进行预处理，设置过滤规则、删除不符合过滤规则的流量信息；S3、根据流量密度完成激增周期特征提取；S4、利用LightGBM算法、结合经过预处理的流量信息及所提取的激增周期特征，建立并训练识别模型；S5、将所得到的、经过训练的识别模型应用于WEB指纹识别过程中，最终完成WEB指纹识别。本发明通过使用新的分类特征流量激增周期，在特征增强的基础上有效地提高了指纹识别对加密流量的识别性能。
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公开(公告)号：CN112817587B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110179927.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本文发明公开了一种基于注意力机制的移动应用行为识别方法。包括以下步骤：设计自动化测试脚本；使用appium作为自动化测试平台，在真机上运行自动化脚本；使用抓包软件进行流量获取；将流量进行清洗、切割后，生成灰度图；用深度可分离卷积神经网络对灰度图进行初步的特征提取，并扩展图片通道数；将特征图经由注意力机制进一步进行特征提取；重复深度可分离卷积和注意力机制的步骤，最后输出流量的所属的应用行为分类。本发明实现了高效且准确的移动应用识别方法。
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公开(公告)号：CN112818368A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110175210.4
申请日：2021-02-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链智能合约的数字证书认证方法，包括以下步骤：CA节点向区块链中心节点注册；用户向CA节点注册获得区块链数字证书；服务商通过向CA节点验证用户身份。本发明将PKI体系引入区块链，实现区块链用户可信身份。利用区块链数字证书，将PKI密钥应用于智能合约交易中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110175635A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910374709.0
申请日：2019-05-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于Bagging算法的异构多分类器OTT应用程序用户分类方法，属于机器学习技术领域。步骤如下：1.对互联网流量进行捕获，取得最初的所有IP数据包，使用网络流量生成器生成流统计特征；2.使用相应流量软件对原始IP数据包进行二次处理，执行深度包检测获得OTT应用程序，即第7层协议名称，合并流统计特征信息生成原始数据集文件；3.对原始数据集文件进行预处理后，生成用户组数据集，执行聚类分析；4.通过先前的聚类分析，使用Bagging算法构建分类模型，采用异构多分类器的方法，即基分类器使用不同的算法分类器。该方法可以通过聚类分析将用户组划分为高消费、中等消费和低消费三个集群，并通过机器学习算法良好的建立一个能够在三个识别的集群之一中对新用户进行分类的分类模型。
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公开(公告)号：CN110166287A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910366998.X
申请日：2019-05-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于带权超图的同一用户识别方法，包括以下步骤：步骤1，构建带权超图模型；步骤2，计算节点拓扑结构相似性；步骤3，利用交叉匹配进行同一用户的识别进一步的；构建带权超图，利用带权超图对两个社交网络拓扑结构进行重构，更准确的描述原网络的拓扑结构，包括以下具体步骤：步骤1.1,在一个网络拓扑中发现节点 和 存在好友关系，那么就将 和 划分到同一个超边中，并赋予权重p；使用带权超图来表示网络中节点之间的关系，准确表示了节点所处的拓扑结构，提升了节点相似性计算的准确度，从而明显提高了同一用户识别方法的准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN106131121B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201610450204.4
申请日：2016-06-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明面向分布式在线社交网络中的数据存储问题,公开了一种基于双层自我中心网络的存储节点选择方法，属于分布式存储技术领域。本发明根据分布式在线社交网络中节点活动个性化、节点间关联性强等特点，从单个节点的视角对局部社交网络进行建模，构建双层自我中心网络，在此基础上依据计算出的节点社交影响力来确定中心节点数据副本因子大小，然后根据节点的可用性、节点位置信息和节点间的关系强度选择存储节点。本发明充分考虑节点个性化特点，使得数据可用性最大化的同时提高热点数据的访问效率。
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公开(公告)号：CN109063745A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810756175.3
申请日：2018-07-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6282 , H04L63/1408 , H04L67/02
Abstract: 本发明涉及一种基于决策树的网络设备类型识别方法及系统，属于网络安全技术领域。所述方法包括采集网络设备数据流量，对网络流量进行预处理，提取流量中的HTTP数据包，将文本类型的特征数据向量化，利用特征向量进行决策树‑C45分类，最终识别出设备的类型；本发明能够基于网络流量采用决策树‑C45算法识别网络设备类型。该方法是基于被动方法去探测未知设备的类型，不会被入侵检测系统捕获，同时对于未知设备的类型也能识别，并能把未知设备的类型补充到系统中，提高泛化能力。
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公开(公告)号：CN104394140B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201410677532.9
申请日：2014-11-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的虚拟网络优化方法，以解决日常DDOS攻击中，攻击源主机难以定位，网络灾难恢复速度慢的问题。本发明针对传统的静态VLAN，提出一种基于SDN的多层次VLAN优化方法，在不改动原有的VLAN配置的情况下，使用基于SDN的OpenFlow技术将VLAN的配置实现动态化，对每个主机的网络身份加入置信标签，来实现SDN对每台网络主机的身份识别，减少网络风暴发生时所需的人工干预，增加了整个网络的健壮性和稳定性，大大提高了遭遇特定网络攻击后整个网络恢复正常的收敛速度。
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