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公开(公告)号：CN113992553A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111237265.X
申请日：2021-10-21
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
IPC: H04L43/50 , H04L41/14 , H04L41/0894 , H04L41/5051 , H04L67/51 , G06F9/455
Abstract: 本发明提出一种基于微服务的平台化流量生成系统、方法、计算机及存储介质，属于流量生成技术领域。生成系统，包括网络场景设置模块、流量定制模块和容器配置模块；所述网络场景设置模块用于为用户还原网络场景；所述流量定制模块用于记录用户行为模拟用户操作产生的网络流量；所述容器配置模块用于配置容器，将各个容器配置到相应的虚拟机中并控制启动容器。生成方法包括，首先，基于云计算服务还原网络场景；其次,用容器封装产生流量的程序；最后，在虚拟机中启动容器，容器启动后自动运行产生流量的程序。解决了现有技术中存在的获取网络流量单一、无法实时产生流量、无法满足测试需求的技术问题。
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公开(公告)号：CN113946831A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111210072.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于微服务的跨平台新软件以及新系统安全风险分析方法、计算机及存储介质，属于安全风险分析技术领域。首先，判断目标系统是否含有源代码，分析目标系统中二进制可执行文件或源代码支持的运行平台，向任务调度模块发出任务请求；其次，向基于微服务的编译与测试模块传输二进制可执行文件或源代码；再其次，将二进制可执行文件或源代码拆分为多个独立的待检测模块，同时动态生成多个微服务，每个独立待检测模块对应一个微服务；再其次，将微服务传输的结果传输至结果输出模块；最后结果输出模块汇总多个微服务器的测试结果和安全风险，生成风险评估报告。解决新软件的评测自动化程度不够、集成化程度不高、动态可伸缩性不足的问题。
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公开(公告)号：CN113360897A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110620214.9
申请日：2021-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种横向联邦学习架构下的Free Rider攻击方法，属于人工智能安全领域。本发明首先，接收参数服务器发送的全局模型，并对接收的全局模型进行伪装处理，通过对全局模型进行加噪，并添加差分时变扰动处理获取Free rider攻击模型参数，最后将伪装成自己训练得到的模型参数返回给参数服务器。随着迭代轮次的增加，噪声水平呈现一定的收敛性，在实验中，我们调整的噪声水平系数m以及衰减参数γ，用来躲避检测。解决了Free rider攻击方法很容易被参数服务器检测出的技术问题。
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公开(公告)号：CN119204011B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411190945.4
申请日：2024-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/16 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的网络安全命名实体识别数据增广方法，属于网络数据安全技术领域。解决了现有技术中传统的网络安全命名实体识别数据增广方法易导致识别文本语义错误的问题；本发明给定标注集合和输入序列，根据标注规则生成标注序列，对输入序列进行分句处理；对输入序列的文本片段的长度进行替换，得到片段集合；根据标注集合，对片段集合进行掩码操作，得到新片段集合，利用BERT模型对新片段集合进行预测，得到增广后的数据集；使用BERT模型计算得到连续概率并搜索相邻句子概率矩阵打乱句子顺序，得到最终增广后的数据集。本发明有效提升了所生成增广数据的质量，减少了过拟合现象，可以应用于数据增广。
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公开(公告)号：CN119892690A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510034953.8
申请日：2025-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L43/0823 , H04L9/32
Abstract: 一种基于DNSKEY平滑变更的权威服务器异常变更检测方法和系统，属于DNS安全领域。本发明基于DNSKEY不会随着域名的权威服务器变更而直接更新的规则，使用受信的DS记录验证DNSKEY，从而检验域名权威服务器变更的真实性，准确识别权威服务器异常变更。构建了基于DNSKEY平滑变更的权威服务器异常变更检测系统，能够对域名进行定时检测，准确识别域名权威服务器的异常变更，避免了域名在受到恶意篡改后对互联网用户产生不良影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118734846B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410745744.X
申请日：2024-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/216 , G06F16/3332 , G06F16/334 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06Q50/18 , G06N5/022
Abstract: 本发明提出一种法律文本知识提取方法，属于法律文本知识提取技术领域。包括：对待提取文本进行分词操作，将每个类别中的所有文档聚合成一个长文本，过滤法律停用词，生成每个类别关键词集合；搜索每个类别中与原类别共有关键词最多的相似类别加入关键词集合中；筛选每个类别和其相似类别中的独有关键词和共有关键词加入关键词集合中，以及筛选独有关键词和共有关键词中的偏置词加入关键词集合中。为了解决缺少法律领域的知识提取法方法的问题，本发明分别给出了基于人工干涉的知识提取方案以及无需人工干涉的自动化知识提取方案，对准确性和效率需求不同的场景提供个性化解决方案。
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公开(公告)号：CN119167935A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411190954.3
申请日：2024-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 基于提示学习思想的网络安全命名实体识别模型构建方法、电子设备及存储介质，属于网络安全命名实体识别技术领域。为解决提取信息在面对具体的网络安全实体识别任务时直接应用的问题，本发明采集网络安全数据，得到网络空间安全数据序列，基于标注规则设置标注集合、生成标注序列，所述标注规则包括被标注数据的实体类型及被标注数据不属于任何实体；基于标注规则，对网络空间安全数据序列进行分割处理，然后对应生成标注子序列，得到处理后的网络空间安全数据；定义数据增广规则，对处理后的网络空间安全数据进行数据增广，得到数据增广的网络空间安全数据集；对预训练模型中进行继续预训练和微调操作，得到网络安全命名实体识别数据提取模型。
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公开(公告)号：CN118916739A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410944911.3
申请日：2024-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及了一种基于编解码结构的用户生成内容目标立场联合检测方法及系统，涉及社交媒体的立场检测。本发明解决了立场检测任务的人工依赖问题，又消除了错误级联现象。技术要点：将预处理后的社交媒体文本数据输入编码器，编码器由序列编码器和经过微调的情感编码器构成，对查询向量之间使用自注意力机制，动态计算每个查询向量与其他查询向量的关联程度，从而更好地捕捉不同查询向量之间的依赖关系；然后，将编码器输出的序列特征输入解码器中，与查询向量做交叉注意力机制；将所有融合了序列特征的查询向量输入目标‑立场聚合层；将聚合后的查询向量与编码器输出的情感特征输入目标立场对解码层，首先通过注意力机制为查询向量与情感特征赋值权重，之后将两种特征进行拼接，得到最终的特征向量；将最终特征表示输入由两个全连接神经网络组成的解码器中以输出目标以及立场的预测结果。本发明应用于社交网络分析中。
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公开(公告)号：CN117914703A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410111854.0
申请日：2024-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L41/0853 , H04L41/0895 , H04L41/14 , H04L9/40 , H04L9/32
Abstract: 一种基于容器技术的RPKI网络模拟系统及方法，涉及边界网关协议安全领域。本发明是为了解决由于RIR的“托管模式”可以随意修改NIR/ISP资料库发布点中的内容，导致针对RPKI资料库对象的误操作或恶意行为会影响RPKI体系中依赖方的验证结果的问题。本发明采集用户输入的RPKI数据并生成配置文件。根据所述配置文件生成RPKI模拟场景，实现对RPKI网络的模拟。在RPKI模拟场景下，根据攻击配置文件对RPKI资料库执行攻击行为，进而在RPKI资料库受到影响的条件下，获得RPKI体系中依赖方验证结果，从而降低部署成本，有利于开展RPKI安全问题研究。
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公开(公告)号：CN117879968A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410163731.1
申请日：2024-02-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种多维度工业网络行为异常检测方法，属于网络行为检测技术领域。包括：S1.建构多视图关联分析的行为分析模型；S2.建构多维跨域共享学习模型，以工控网络多维度视图及共享节点嵌入作为输入，以新的共享节点嵌入作为输出；S3.建构单域特定学习模型，使模型在多个维度上对异常进行评估和检测；S4.在多个维度上进行单视图特定学习，强化学习各维度上的嵌入信息，并根据各维度嵌入特征重建预测行为值，根据预测行为与实际行为的偏差计算各维度上的异常得分；S5.设置异常得分阈值，当异常得分在异常得分阈值内，进行异常告警。解决缺乏多维度识别和理解网络行为、处理高维数据的效率差的问题。
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