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公开(公告)号：CN102984131A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210447220.X
申请日：2012-11-09
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种信息识别方法和装置，该方法包括：根据训练数据集获得二维正态分布模型参数，所述训练数据集包括具有类型标识的数据包，所述二维正态分布模型参数包括数据包载荷均值、间隔时间均值、数据包载荷方差、间隔时间方差和相关系数；根据所述二维正态分布模型获得待识别数据包的分类特征；根据所述训练数据集和所述待识别数据包的分类特征对所述待识别数据包进行特征识别，获得所述待识别数据包的类型标识。采用本发明，可以提高加密协议识别的正确率。
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公开(公告)号：CN102807387A
公开(公告)日：2012-12-05
申请号：CN201210282748.6
申请日：2012-08-09
Applicant: 河北勇龙邦大新材料有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种具有二级闭孔结构的无机泡沫保温材料，是由空心球(空心微珠)、胶凝材料、纤维、发泡剂、增强剂、憎水剂、水按重量比(70～100)∶(35～80)∶(0～5)∶(0.1～2.5)∶(0～12)∶(0～5)∶(76～154)而制成。上述材料所形成的无机泡沫保温材料具有二级闭孔结构，隔热保温性能更佳，其干表观密度为100kg/m3～500kg/m3，抗压强度为0.2MPa～3.0MPa，导热系数为0.020W/(m·K)～0.080W/(m·K)，具有不可燃、密度低、隔热性能好、吸声降噪、综合成本低、施工方便、大量利用固体废弃物等特点。可广泛应用于建筑保温、工业保温等领域以及制备无机空心球泡沫制品，具有优良的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN102468987A
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010539167.7
申请日：2010-11-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种网络流特征向量提取方法，该方法包括步骤：S1.查找捕获到的新进网络包在网络流表中对应的网络流；S2.根据所述网络包更新其所对应的网络流的初始特征；S3.判断网络流是否终结，若是，则从网络流的初始特征中提取网络流高级特征，否则，返回步骤S1。本发明的方法能够从网络流中提取丰富且可靠的知识，完备地刻画主机之间相互通信的细节，并且在整个处理过程中无需存储网络包，也无需对其进行深度处理，可以为高速网络中高性能防火墙、入侵检测系统和入侵防范系统等网络安全系统的设计和实现提供技术支持。
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公开(公告)号：CN102255964A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110185330.9
申请日：2011-07-01
Applicant: 清华大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种连接移动终端和云平台的远程文件系统方法，CCVFS显著的减少了网络文件系统中一致性通信次数，仅在同步点和按需获取时，CCVFS客户端与服务器交互以交换信息，在每次文件打开或关闭，及按需获取时，客户端都需要与服务器交互。对于相同的文件操作序列，CCVFS仅进行了1次一致性通信，而典型网络文件系统至少进行了4次一致性通信，CCVFS以客户端为中心的设计显著减少服务器与客户端的一致性通信次数，节省了无线网络传输，从而可以大大降低对手持设备的性能和电池寿命的影响。
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公开(公告)号：CN115057690B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210746795.5
申请日：2022-06-29
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: C04B35/01 , C04B35/622 , B28B1/00 , B33Y10/00 , B33Y70/10
Abstract: 本发明公开了一种LTCC生料带材料、LTCC基板及其制备方法和应用，包括：基料，由包含B2O3和SiO2的原料制成；添加料，由包含CaO和Al2O3的原料制成，所述基料与所述添加料的质量比为(4‑4.5):1；ZrO2。本发明的LTCC生料带材料能与光固化树脂制成稳定料浆，光固化效果好，能够通过光固化3D打印制得高尺寸稳定性、高介电性能、抗弯强度良好的LTCC基板。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103546307B
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201210246855.3
申请日：2012-07-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种网络流存储方法，包括步骤：S1.初始化Client表和Server表；S2.查找捕获到的新进数据包在流表中对应的网络流；S3.更新Client表和Server表。本发明的方法通过快速地将属于同一个节点的网络流聚合在一起，能够帮助流量分类系统深度挖掘网络流之间的关系，应对新型应用层协议带来的挑战，可以为高速网络中高性能流量分类系统、内容监控系统的设计和实现提供技术支持。
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公开(公告)号：CN103546333B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201210246765.4
申请日：2012-07-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种加密网络流声纹特征向量提取方法，包括步骤：S2.为加密网络流建立一个声纹特征向量提取滑动窗口；S3.使用当前数据包更新声纹特征向量提取滑动窗口；S5.过滤声纹特征向量提取滑动窗口；S7.从滑动窗口中筛选出连续超过k个单元的单元组；S9.按顺序提取每个单元组的声纹特征。本发明提取的声纹特征能够有效地刻画网络流的动态特征。本发明的方法不仅继承了传统的网络流统计特征提取方法的优势，还能够提供更加丰富且可靠的知识，可以为高速网络中高性能流量分类系统的设计和实现提供技术支持。
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公开(公告)号：CN102468987B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201010539167.7
申请日：2010-11-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种网络流特征向量提取方法，该方法包括步骤：S1.查找捕获到的新进网络包在网络流表中对应的网络流；S2.根据所述网络包更新其所对应的网络流的初始特征；S3.判断网络流是否终结，若是，则从网络流的初始特征中提取网络流高级特征，否则，返回步骤S1。本发明的方法能够从网络流中提取丰富且可靠的知识，完备地刻画主机之间相互通信的细节，并且在整个处理过程中无需存储网络包，也无需对其进行深度处理，可以为高速网络中高性能防火墙、入侵检测系统和入侵防范系统等网络安全系统的设计和实现提供技术支持。
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公开(公告)号：CN102467670B
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201010539170.9
申请日：2010-11-08
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于免疫的异常检测方法，该方法包括步骤：S1.根据正常样本的字段个数以及属性，将与正常样本的字段个数对应的集合[0，1]n划分成多个相邻不相交的邻域，并使用所述邻域构造形态空间；S2.将正常样本正规化到所述形态空间，获得自体样本集合；S3.使用所述自体样本集合训练检测器，获得成熟检测器集合；S4.使用所述成熟检测器集合检测新进数据中的异常。本发明的方法能够有效提升基于免疫的异常检测系统在高维空间中的检测性能和训练效率。
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公开(公告)号：CN102255964B
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201110185330.9
申请日：2011-07-01
Applicant: 清华大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种连接移动终端和云平台的远程文件系统方法，CCVFS显著的减少了网络文件系统中一致性通信次数，仅在同步点和按需获取时，CCVFS客户端与服务器交互以交换信息，在每次文件打开或关闭，及按需获取时，客户端都需要与服务器交互。对于相同的文件操作序列，CCVFS仅进行了1次一致性通信，而典型网络文件系统至少进行了4次一致性通信，CCVFS以客户端为中心的设计显著减少服务器与客户端的一致性通信次数，节省了无线网络传输，从而可以大大降低对手持设备的性能和电池寿命的影响。
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