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公开(公告)号：CN101299691A
公开(公告)日：2008-11-05
申请号：CN200810124151.2
申请日：2008-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于人工免疫的动态网格入侵检测方法是借鉴人工免疫技术，面向网格的入侵检测方法，它结合网格环境下入侵检测的动态和实时性的需求，以现有克隆选择算法为主体，通过否定选择、克隆选择、亲和力成熟过程、记忆检测器基因库方法的融合，动态处理网格环境中的入侵检测问题。该方法包括基于人工免疫的动态检测器演化过程和网格入侵检测过程，其特征在于借鉴人工免疫系统的防御机制，融合否定选择、克隆选择、亲和力成熟、记忆检测器基因库方法，首先得到演化成熟的检测器，然后在人工免疫机制的协调下，动态处理网格环境中的入侵检测问题，完成动态网格入侵检测的整个过程。
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公开(公告)号：CN118626519A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310214518.4
申请日：2023-03-07
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F21/62
Abstract: 本申请实施例公开了一种类别识别方法及装置、规则库构建方法及装置、电子设备。该类别识别方法，包括：根据待查询数据及规则库对应的字典，生成查询向量；所述规则库包括一个或多个加密的规则序列；根据所述查询向量及所述规则库对应的搜索密钥生成陷门；根据所述陷门及各个所述规则序列对应的索引，确定目标规则序列；其中，第一规则序列对应的索引是根据所述第一规则序列及所述搜索密钥生成的；对所述目标规则序列的密文进行解密，以得到所述目标规则序列包含的目标类别标签，并根据所述目标类别标签确定所述待查询数据对应的目标类别。上述的类别识别方法及装置、规则库构建方法及装置、电子设备，能够提高数据安全性，降低数据泄露的风险。
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公开(公告)号：CN101782976B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201010017918.9
申请日：2010-01-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N99/00
Abstract: 本发明是一种基于云计算环境的机器学习自主选择方法。通过使用云计算平台，用户无需搭建机器学习的运行环境，也无需选择机器学习算法，更不用调整纷繁复杂的机器学习函数及其附带的参数，只需使用Web方式上传样本数据，就能自动智能的建立符合实际问题的机器学习数学模型。本发明使机器学习的使用摆脱了环境的束缚，发挥了云计算平台的优势，使得机器学习建模针对用户透明，最大程度的降低了机器学习的使用门槛。解决了在实际应用机器学习时，建模选择的难以预测性、参数调整的人工经验性、普通用户困难等缺点。
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公开(公告)号：CN101800768B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201010018220.9
申请日：2010-01-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于存储联盟子集划分的网格数据副本生成方法，是一种根据网格用户数据访问的行为特征，来网格中数据副本创建及其在网格节点上的分布的方法。该方法的基本思想是将数据网格节点划分为彼此之间网络传输速率较好的若干子集合，利用在各子集合中网络延迟小的特点，减少副本创建数目，从而减小网格系统存储开销；同时运用缓存策略，能够在各个网格节点子集合中比较快速的生成副本；最后运用最佳客户策略，在网格节点子集合中调整数据副本的位置，形成良好的数据副本的布局。
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公开(公告)号：CN101299198B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200810124152.7
申请日：2008-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种动态自适应的网格数据迁移方法是一种对网格下数据需要迁移时的一种动态自适应的机制，它主要有数据迁移控制器、目标节点选择器、索引分析器以及数据迁移操作核心等部分组成。当网格中某节点的数据如果不能满足当前用户的数据服务质量，或者造成了网络带宽的浪费时，此时该节点上的数据需要进行迁移，通过选择该节点的可达带宽、该节点的本地管理系统属性、本节点的数据访问负载以及当前待迁移数据的大小等因素，然后对这些因素进行预处理，利用基因表达式编程的算法思想来挖掘目标节点与这些因素的函数关系，通过挖掘得到的函数关系可以更好地进行目标节点的选择。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101431416B
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200810243907.5
申请日：2008-12-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种应用于数据网格的协同学习入侵检测方法，它汲取了当前入侵检测领域分布式检测和集成学习等热门技术的优点，将异常检测和特征检测方法结合起来，采用BP神经网络协同学习，优势互补，使基于该方法设计的入侵检测系统能够更好地应用于数据网格环境。该方法根据数据网格中不同种类节点的安全需求，在中心节点上部署多个BP神经网络集成的强检测器，并且随时搜集来自各地的新型入侵样本特征，确保了中心节点上重要副本的安全性。同时在中心节点上部署协同入侵分析引擎，为众普通节点提供协同检测服务，中心节点组织很多个普通节点一起参与协同计算，能够检测出原来单个节点所无法判断的怀疑数据，提高了普通节点的安全性。
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公开(公告)号：CN101308464B
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200810124137.2
申请日：2008-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于模块化的移动代理的网格作业迁移方法，是一种基于模块化的移动代理，通过将作业代码进行合理分割或按功能进行模块化设计，有计划的迁移代码中各个模块的方案。基于模块化的移动代理，通过将作业代码进行合理分割或按功能进行模块化设计，有计划的迁移代码中各个模块，可以有效的减少数据的传输量，同时还可以使无数据相关的代码模块在各个站点上并发执行，提高了网格资源的利用率和作业执行的效率。
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公开(公告)号：CN101308463B
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200810124136.8
申请日：2008-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 网格环境内面向代理编程计算任务的自适应方法基于现有的开放的网格体系结构，通过部署代理管理服务和代理消息服务这两个满足FIPA规范和WSRF规范的网格服务以及部署G-A容器，支持代理的管理和移动。通过扩展现有的网格作业类型，即增加新的作业类型“AGENT”，使得任务代理的创建过程与现有网格任务的创建过程完全兼容；同时通过定义面向代理编程的任务，以及代理的移动和定位过程，使得代理任务的能够自适应网格环境的变化，智能的移动决策。
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公开(公告)号：CN101782976A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN201010017918.9
申请日：2010-01-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N99/00
Abstract: 本发明是一种基于云计算环境的机器学习自主选择方法。通过使用云计算平台，用户无需搭建机器学习的运行环境，也无需选择机器学习算法，更不用调整纷繁复杂的机器学习函数及其附带的参数，只需使用Web方式上传样本数据，就能自动智能的建立符合实际问题的机器学习数学模型。本发明使机器学习的使用摆脱了环境的束缚，发挥了云计算平台的优势，使得机器学习建模针对用户透明，最大程度的降低了机器学习的使用门槛。解决了在实际应用机器学习时，建模选择的难以预测性、参数调整的人工经验性、普通用户困难等缺点。
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公开(公告)号：CN119338023A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310900504.8
申请日：2023-07-20
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06N20/00 , G06N3/0464 , G06F17/16 , H04W12/02 , H04W12/106
Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：接收至少一个子模型，所述至少一个子模型用于进行全局模型的联邦学习；基于所述至少一个子模型对输入数据的第一特征进行提取，所述输入数据是所述终端设备中用于训练所述至少一个子模型的数据；在所述第一特征中增加噪声，得到第二特征，所述噪声用于对所述第一特征进行保护；基于所述第二特征对所述至少一个子模型进行训练；向网络设备发送训练完毕的所述至少一个子模型。该方法可以对终端设备中用于训练子模型的数据进行保护，从而避免终端设备的数据隐私被泄露。
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