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公开(公告)号：CN108319645A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201711420097.1
申请日：2017-12-25
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F17/30557 , G06F11/1458 , G06F17/30386 , G06F17/30554 , G06F17/30575
Abstract: 本发明涉及一种异构存储环境下多版本文件视图管理方法和装置。该方法包括：抽取异构存储环境下的多版本数据的元数据信息，利用元数据信息形成关系表结构，并利用关系型数据库对元数据进行集中存储；通过逻辑卷整合分布在不同存储位置的多版本数据，实现介质无关的多版本数据的管理与组织；利用SQL语法规则实现对元数据的访问控制与选择过滤，并在文件视图中以目录树的形式展示和管理异构存储环境下的多版本数据。本发明能够针对本地存储、云存储等异构存储环境，针对增量备份、差量备份、全量备份等不同备份策略，实现高性能的多版本文件视图管理。
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公开(公告)号：CN107729177A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710841028.1
申请日：2017-09-18
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F11/1464 , G06F3/0647 , G06F3/067 , H04L67/1095
Abstract: 本发明涉及一种基于云存储的备份数据存储管理方法、装置和系统。备份控制端进行备份作业、恢复作业、迁移作业的管理和调度；备份客户端执行备份作业时将数据复制到本地存储端，执行恢复作业时接收本地存储端或云储存端发送的数据；本地存储端执行备份作业时接收来自备份客户端的数据并将其写入本地存储介质；执行迁移作业时将本地存储介质内的数据迁移到云存储端，执行恢复任务时将本地存储介质内的数据复制到备份客户端；云存储端执行迁移任务时接收来自本地存储端的迁移数据，执行恢复任务时将云存储设备内的数据复制到备份客户端。本发明充分结合了本地存储的高效性与云存储的可靠性，在提升备份效率的同时实现了备份数据云存储的目标。
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公开(公告)号：CN104657744B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201510046879.8
申请日：2015-01-29
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于非确定主动学习的多分类器训练方法及分类方法。本方法为：1)选取或初始化一多分类器；对未标注样本集中的每一样本，利用该多分类器计算该样本的总体信息量Info；所述总体信息量为：模型变更信息量与模型调优信息量之和；2)对该未标注样本集进行聚类，得到J个子类；3)从每个子类中选取总体信息量Info值最小的若干未标注样本；再从所选样本中选取K个样本进行标注后加入到已标注样本集L；4)将更新后的已标注集L作为训练数据重新训练该多分类器；5)迭代执行步骤1)～4)设定次数；然后利用最终得到的多分类器对未标注集进行分类。本发明实现样本信息量的综合评价，从而获得高效化、智能化的多分类器。
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公开(公告)号：CN104657434B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201510050126.4
申请日：2015-01-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种社交网络结构构建方法。本方法为：1)基于待构建社交网络的社交网络图模型G＝(V,L)，获取用户之间交互行为的加权链接矩阵以及该社交网络的用户属性矩阵F；2)将加权链接矩阵和用户属性矩阵合并，构建一综合信息矩阵N；3)根据综合信息矩阵N，对||W||0+λrank(W)求最小化，得到该社交网络的链接强度矩阵W；最小化约束条件为N＝NW,diag(W)＝0,W≥0；4)将该链接强度矩阵W作为该社交网络图模型中边集L的权重信息，得到G＝(V,LW)，构建出该社交网络的网络结构。本方法可实现对社交网络整体结构的建模，从而获得社交网络中任意用户之间相互关系的真实、可靠度量，且求解效率高。
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公开(公告)号：CN103809981B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410066581.9
申请日：2014-02-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种通用文件系统的操作获取记录的方法，包括以下步骤：1：为文件操作截获模块与外部文件系统建立连接；2：判断是否是首次连接，如果是，执行步骤3；否则，执行步骤4；3：对不存在对应通信设备的空闲设备号进行创建通信设备，并对创建的通信设备与空闲设备号创建连接；4：接收并向文件操作截获模块发送截获指令信息；5：按照截获指令信息截获操作信息；6：将截获的操作信息发送到通信设备，将接收到的文件的操作信息发送到用户态操作记录模块；7：将处理后的操作信息按照不同类型写入存储空间；8：断开连接，完成卸载。本发明从文件系统级别掌握用户操作的特点，便于进一步的基于用户行为的数据分析和文件系统的特性改进等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103761059B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410035889.7
申请日：2014-01-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种用于海量数据管理的多盘位存储方法及系统，所述方法包括：建立四层树型的数据存储结构,即一个Master节点、位于Master节点下的若干数据存储节点、位于各数据存储节点下的若干磁盘和位于各磁盘下的若干数据分片；在每个数据存储节点上设置一个多盘位管理器，用于维护当前数据存储节点的磁盘信息，并在多盘位管理器的管理下，在磁盘中进行数据分片的增加或删除；通过多盘位管理器，对各数据存储节点之间的负载进行负载均衡分析，且同时对数据存储节点内部各磁盘间的负载进行负载均衡分析。本发明既能充分利用多盘的并行读写的特点，又能够最小化数据盘出现故障时对其他盘的数据的影响，同时还能够不增加数据的冗余度，大大提高了系统效率。
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公开(公告)号：CN104657745A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510046891.9
申请日：2015-01-29
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种已标注样本的维护方法及双向学习交互式分类方法。本方法一方面采用正向学习从未标注集中选取最有价值的样本，另一方面采用反向学习从已标注集中检测并处理导致模型性能退化潜在噪声，从而优化改善已标注集；本发明通过正向学习与反向学习的有机结合、借助人机交互机制，获得高效、优化的海量数据分类模型，对未标注样本进行分类。本发明通过正向学习与反向学习的有机结合，在高效利用标注信息的同时自动优化标注信息，实现高效化、智能化的交互式分类。
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公开(公告)号：CN103761059A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410035889.7
申请日：2014-01-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种用于海量数据管理的多盘位存储方法及系统，所述方法包括：建立四层树型的数据存储结构,即一个Master节点、位于Master节点下的若干数据存储节点、位于各数据存储节点下的若干磁盘和位于各磁盘下的若干数据分片；在每个数据存储节点上设置一个多盘位管理器，用于维护当前数据存储节点的磁盘信息，并在多盘位管理器的管理下，在磁盘中进行数据分片的增加或删除；通过多盘位管理器，对各数据存储节点之间的负载进行负载均衡分析，且同时对数据存储节点内部各磁盘间的负载进行负载均衡分析。本发明既能充分利用多盘的并行读写的特点，又能够最小化数据盘出现故障时对其他盘的数据的影响，同时还能够不增加数据的冗余度，大大提高了系统效率。
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公开(公告)号：CN103729436A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310741599.X
申请日：2013-12-27
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30289 , G06F17/30371
Abstract: 本发明涉及一种分布式元数据管理方法及系统，所述方法具体包括：存储步骤，划分独立的元数据节点和用户表节点，分别用于存储元数据和用户表，并采用多个元数据节点存储元数据的多副本，形成存储相同元数据的主副本节点和从副本节点；校验步骤，对主副本节点和从副本节点进行数据校验，以保证主副本节点和从副本节点存储的元数据一致；修复步骤，采用ZooKeeper技术建立基于主副本节点和从副本节点的监视环，当监视到有主副本节点或从副本节点宕机时，其触发主副本节点和从副本节点之间的切换，实现对宕机节点的修复。所述系统与分布式元数据管理方法的技术方案一一对应。本发明解决了元数据管理中存在的单点故障和多幅本间一致性等问题。
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公开(公告)号：CN115102714B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210538664.8
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , H04L61/103 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种基于动态演进图的恶意域名检测方法及装置，所述方法包括：将DNS流量分割到不同的时间快照窗口t中，以构建T个域名请求图，其中，使用节点的k跳邻域作为图卷积网络的接收场；从每个节点的高阶局部邻域中提取特征，以计算各域名请求图中节点的中间表示，并基于所述接收场，计算每一节点在时间快照窗口t的时间跨度特征；基于所述中间表示与时间跨度特征，在所有域名请求图中进行节点传播演变特征提取，获取各请求域名的最终表示；分类最终表示，得到恶意域名检测结果。本发明能够建立刚被注册或关联稀疏的恶意域名的关联关系，捕捉到恶意域名随时间的传播演进过程，从而对新产生的恶意域名进行快速地检测，具有更好的鲁棒性。
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