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公开(公告)号：CN107515901B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201710606580.2
申请日：2017-07-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种链式日志存储结构及其哈希索引结构、数据操作方法及服务器、介质。本发明的链式日志存储结构，包括多个存储段和一数组，每一存储段的存储单元为一日志项，日志项包括初始大小字段、索引位置字段、键长度字段、Key字段和Value字段；其中Value字段用于存储数据，Key字段用于存储数据的键，初始大小字段用于存储日志项的初始大小，索引位置字段用于存储日志项的索引在哈希表中的位置；所述数组用于存储各存储段的元信息。本发明的哈希索引结构包括多个哈希桶，每一哈希桶的数据结构包括：索引数字段、有效标志字段、标签字段、偏移量字段和扩展桶字段。本发明能够保持整个结构内存的紧密连续性，降低碎片率。
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公开(公告)号：CN111447169A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910043510.X
申请日：2019-01-17
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L29/06 , G06F16/9535 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种在网关上的实时恶意网页识别方法，包括：采集用户访问网页的流量，从中提取轻量级的恶意网页分类特征；基于这些分类特征，构建实时恶意网页分类模型；将该模型部署到核心网络设备上，以实时预测网页是否为恶意网页。本发明还公开了一种在网关上的实时恶意网页识别系统，包括流量采集模块、分类模型训练模块和预测模块。本发明基于恶意网页在上述特征上存在明显的倾斜分布，采用点分十进制来处理目的IP地址和源IP地址，即以每个IP地址字节作为一项分类特征，实现了在大型网关上快速、实时地识别和过滤恶意网页。
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公开(公告)号：CN110097074A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910207855.4
申请日：2019-03-19
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序列相似度的车辆轨迹压缩方法。本方法为：1)将单位时间内同一标识ID的车辆的轨迹合成为一条长轨迹；该长轨迹为TrajectoryID＝{(l1,t1),(l2,t2),…,(ln,tn)}，其中，第n次采集的信息包括位置ln、时间信息tn，记为采集点(ln，tn)；2)根据设定的速度阈值对该长轨迹进行切割，得到多条分段轨迹；3)基于分段轨迹之间的序列相似度，对该长轨迹进行全局轨迹压缩。本发明大大节约了存储开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105187265B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201510379939.8
申请日：2015-07-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种面向流量测试的网络流水印标记和溯源方法。该方法的步骤包括：1)在生成测试流量时，将水印内容转换成0‑1比特序列，然后将0‑1比特序列转换成数据流中数据包发送的时间间隔，从而实现对测试流量的标记；2)在接收测试流量时，将数据流中数据包的时间间隔转换成0‑1比特序列，进而根据0‑1比特序列获取对应的水印内容，从而实现对测试流量的溯源。本发明首次将流水印技术应用到流量测试领域当中，将0‑1比特信息与基于时间间隔的流水印结合起来，能够达到标记任意信息的目的；将时间戳与哈希置换结合起来，能够大大提高的流水印的安全性和隐私性。
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公开(公告)号：CN107239704A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710374994.7
申请日：2017-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/562
Abstract: 本发明公开了一种恶意网页发现方法及装置，所述方法包括：确定每个预先选取的低可信度用户的网页资源访问集合；从确定的访问集合中确定出所有低可信度用户的网页资源访问交集；对所述访问交集中网页资源进行恶意网页检测，根据检测结果，确定恶意网页。本发明有效地解决现有恶意网页分类技术易漏判、准确率低和效率低的问题。
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公开(公告)号：CN103346901B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310227114.5
申请日：2013-06-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向数据流处理的元组跟踪方法及系统，该系统包括元组生成器、元组跟踪器和若干个元组处理器，元组生成器生成根元组并处理产生新的元组，然后，将新的元组发送给不同的元组处理器，元组处理器对接收的元组进行处理产生新的元组，每个根元组经过处理后会产生一个元组树，在每个元组树生成过程中，元组生成器向元组跟踪器发送该根元组的相关信息，供元组跟踪器构建该根元组的跟踪记录，元组跟踪器为每个根元组选择一个元组跟踪单元；每个元组处理器处理元组的过程中向元组跟踪器发送元组的相关信息来对跟踪记录的标识位进行更新，本发明可以实现大大降低内存开销，实现元组跟踪单元的负载均衡，提高元组处理的可靠性。
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公开(公告)号：CN105138580A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510462971.2
申请日：2015-07-31
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明涉及一种基于阻断连边的网络负面信息影响最小化方法。该方法首先采用有向图表示社交网络中信息的传播，并利用贪婪算法找到该有向图中的k条边，使得当去掉该k条边时负面信息的感染面积最小，其中k为正整数；然后切除该k条边以使负面信息传播的范围最小。本发明通过贪婪算法寻找出可以将恶意信息扩散范围最小的k条边，这k条边远远小于社交网络图的总边数。本发明能够对于恶意信息已经爆发的社交网络进行有效地控制，使恶意信息的传播范围大大降低，所提出的贪婪算法是最接近理论最优解的，远远好于其他启发式算法。
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公开(公告)号：CN103346901A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310227114.5
申请日：2013-06-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向数据流处理的元组跟踪方法及系统，该系统包括元组生成器、元组跟踪器和若干个元组处理器，元组生成器生成根元组并处理产生新的元组，然后，将新的元组发送给不同的元组处理器，元组处理器对接收的元组进行处理产生新的元组，每个根元组经过处理后会产生一个元组树，在每个元组树生成过程中，元组生成器向元组跟踪器发送该根元组的相关信息，供元组跟踪器构建该根元组的跟踪记录，元组跟踪器为每个根元组选择一个元组跟踪单元；每个元组处理器处理元组的过程中向元组跟踪器发送元组的相关信息来对跟踪记录的标识位进行更新，本发明可以实现大大降低内存开销，实现元组跟踪单元的负载均衡，提高元组处理的可靠性。
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