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公开(公告)号：CN108920280A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810774690.4
申请日：2018-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种单用户场景下的移动边缘计算任务卸载方法，涉及移动计算系统的处理技术领域。本发明为了降低移动设备的反应时延和能耗。单用户场景任务卸载模型构建，包括系统整体模型的构建以及各个部分模型的构建，各个部分模型的构建包括：任务队列模型、本地计算模型、云端计算模型以及计算任务负载模型；任务卸载策略：以系统整体负载K最小化为目标给出任务卸载方案：基于二进制粒子群算法给出所有的任务在本地CPU执行或在MEC服务器上执行；然后再对应执行本地执行负载最优调度策略、基于流水线调度的MEC服务器执行负载最优调度策略。经验证，本发明给出的单用户场景下的任务卸载方法，降低了移动设备的反应时延和能耗。
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公开(公告)号：CN108880900A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810712042.6
申请日：2018-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向网安试验的虚拟网络映射方法，本发明涉及面向网安试验的虚拟网络映射方法。本发明为了解决现有技术进行千级以上节点数的映射时，收益开销比低的问题。本发明包括：一：对虚拟网络拓扑图进行粗化处理，得到粗化后的虚拟网络拓扑图；二：得到被划分为K个部分的虚拟网络拓扑图；三：得到K个节点的虚拟网络拓扑图；四：对物理网络拓扑图和K个节点的虚拟网络拓扑图分别进行节点排序；五：进行物理网络节点和虚拟网络节点映射；六：根据物理网络节点和虚拟网络节点映射的关系，将虚拟链路映射到物理链路中，若链路映射失败，则重新执行步骤一至步骤五，进行下一个虚拟网络拓扑图链路映射。本发明用于虚拟网络映射领域。
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公开(公告)号：CN108076070A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201711489267.1
申请日：2017-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及FASP协议数据传输领域，具体涉及一种FASP协议阻断方法、装置及分析系统，是为了解决现有的关于FASP协议的研究中未出现FASP协议阻断技术的缺点而提出的，其中UDP阻断步骤包括：判断数据包中的传输标识是否在预设的标识存储结构中；获取数据包中的命令字，若命令字为0x19且检测到数据包中存在敏感数据，则将该数据包的传输标识加入到标识存储结构中；将数据包中的源/目的IP进行存储；丢弃数据包；TCP阻断步骤包括：标识存储结构非空时，判断获取到的数据包中的源IP和目的IP值是否在目标IP存储结构中且数据包为SSH协议数据包；在目标IP存储结构中删除掉源IP和目的IP。本发明还包括一种FASP协议数据还原方法。本发明适用于敏感信息监测以及隐私数据保护。
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公开(公告)号：CN104866764B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201510295837.8
申请日：2015-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 一种基于对象引用图的Android手机恶意软件检测方法，本发明涉及Android手机恶意软件检测方法。本发明是要解决内核级别监控方法涉及内核改动，系统检测花销大；仅提供有限系统服务的沙箱技术易被攻击；控制流方法易受代码混淆攻击，基于API调用建立动态胎记的方法需要较多API调用具有较大局限性以及ORGB提取方法和VF2算法检测效率的问题而提出的一种基于对象引用图的Android手机恶意软件检测方法。该方法是通过1提取对象引用关系图ORG；2得到恶意程序的ORGB；3筛选出未知程序的可能类别；4确定未知程序为某类匹配的恶意程序等步骤实现的。本发明应用于Android手机恶意软件检测领域。
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公开(公告)号：CN104765884A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510213462.6
申请日：2015-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本申请涉及一种HTTPS网页的指纹提取方法和指纹识别方法，指纹提取方法包括：根据待处理HTTPS网页的数据流，获得待处理HTTPS网页的多个对象各自的密文长度和加密方式；根据待处理HTTPS网页的多个对象各自的密文长度和加密方式，获得多个对象各自的明文长度区间，以确定每个对象的信息，其中每个对象的信息包括该对象对应的最大长度、最小长度和平均长度；以及利用待处理HTTPS网页的多个对象各自的信息，构建待处理HTTPS网页的指纹。指纹识别方法包括：通过提取待识别HTTPS网页的对象信息，与HTTPS网页指纹库中的信息进行匹配，完成识别。本发明的指纹提取方法和指纹识别方法，可行性强，识别准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104615936A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510096203.X
申请日：2015-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06F21/57
Abstract: 云平台VMM层行为监控方法，本发明涉及云平台VMM层行为监控方法。本发明是要解决现有技术的问题主要在于：运行环境不安全，可能被攻破、算法安全监控程序占用的系统资源大、识别异常率不高的问题。云平台VMM层行为监控方法，它包括：用于VMM层劫持系统调用并获得系统调用序列的System Call Interpcepter步骤；用于分析系统调用序列并判断进程异常与否的System Call Analyze步骤；用于接收System Call Analyzer模块的分析结果并发出警报提醒操作系统的System Call Handler步骤。本发明应用于云平台领域。
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公开(公告)号：CN102710410B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210183625.7
申请日：2012-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种NTP网络和PTP网络之间时钟同步的方法，包括：配置PTP网络侧为主时钟、NTP网络侧为从时钟，并在所述主、从时钟间设置报文处理服务器；所述报文处理服务器接收所述PTP网络侧发送的时钟同步报文，并将所述时钟同步报文转换为NTP报文格式后转发至NTP网络侧；以及在接收到所述NTP网络侧对所述时钟同步报文的应答响应报文后，将该应答响应报文转换为PTP报文格式的延迟请求报文，并将所述延迟请求报文转发至所述PTP网络侧。本发明所述方法在NTP网络和PTP网络间实现时钟的同步，使得在现有大部分都是NTP网络的现状下能与PTP网络通信，达到了节约成本，提高精度的技术效果。
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公开(公告)号：CN102647244B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210146901.2
申请日：2012-05-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种在IPv6协议下实现精准时间同步的方法及系统，该方法包括：当用户选择在IPv6协议下进行主设备和从设备之间的精准时间同步时，执行下面的操作：在主设备和从设备中，创建支持IPv6协议的套接字；获取支持IPv6协议的网络接口；当网络接口符合网络通信条件时将主设备上的套接字设置为多播的模式，并调用精准时间同步模块在主设备与从设备之间进行时间同步。本发明不论是在支持IPv4协议的网络环境下还是支持IPv6协议的网络环境下，或者是既支持IPv4协议又IPv6协议即双栈的网络环境下都可以进行运行精准时间同步程序，进行时间的校对。
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公开(公告)号：CN114969598B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210470323.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 余翔湛 , 史建焘 , 叶麟 , 葛蒙蒙 , 张晓慧 , 苗钧重 , 刘凡 , 李精卫 , 石开宇 , 韦贤葵 , 王久金 , 冯帅 , 赵跃 , 宋赟祖 , 郭明昊 , 车佳臻
IPC: G06F16/958 , G06F9/445
Abstract: 本发明提出涉及基于隐藏插件CSS泄漏的浏览器指纹防御方法、电子设备及存储介质，属于浏览器指纹防御技术领域。包括以下步骤：S1.收集提炼插件的CSS，并保存在本地；S2.控制隐藏或显示的安装插件向网页引入的CSS，所述安装插件向网页引入的CSS包括layout无关属性的隐藏和layout相关属性的隐藏。S3.完成随机化插件。本发明不仅能够隐藏我们真实的安装插件信息，还能够抵御浏览器指纹识别，保护用户的隐私信息，通过随机化安装的插件，主动抵御网站收集插件作为指纹信息；解决现有技术中存在的防御指纹方法灵活性不高、性能差和防御性不强的技术问题。
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公开(公告)号：CN119544354A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411751420.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 谷杰铭 , 刘奉哲 , 刘立坤 , 胡智超 , 葛蒙蒙 , 秦浩伦 , 李卓凌 , 刘海心 , 宋晨 , 王邦国 , 牟铎 , 张垚 , 张靖宇 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种网络流量多任务增量预训练模型架构设计方法，属于网络安全检测技术领域。解决了现有技术中传统的多任务深度神经网络框架无法随网络环境动态变化保持对新任务的高精度判别能力的问题；本发明构建了预训练模型与共有知识表示层分离的、引入特定任务表示层的多任务增量预训练模型架构；对多任务增量预训练模型架构中的预训练模型进行训练，得到训练后的多任务增量预训练模型架构；对训练后的多任务增量预训练模型架构进行微调，根据设置的共有知识表示层架构和特定任务表示层架构，得到最终的多任务增量预训练模型架构。本发明有效提升了网络流量检测的泛化能力、稳定性和检测效果，可以应用于复杂多变的网络环境下的网络流量检测。
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