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公开(公告)号：CN102291279B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201110237498.X
申请日：2011-08-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种P2P网络流量检测方法，用于解决现有的网络流量检测方法检测精度差的技术问题。技术方案是采用两个阶段来训练分类器，首先使用半监督聚类来近似估计测试样本中的正例样本数N的值，然后根据N的值来进一步训练TSVM模型。与背景技术相比，N的值更加接近真实值，使得训练出的TSVM分类模型具有很好的稳定性和鲁棒性，提高了网络流量检测精度。本发明由于使用大量未标注数据参与训练分类模型，充分利用了半监督学习的优势，与传统的只使用标注数据训练模型的监督学习算法相比，准确性和稳定性更好。
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公开(公告)号：CN103236963A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310148388.5
申请日：2013-04-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种VMWare虚拟机远程检测方法，用于解决现有VMWare虚拟机存在安全漏洞的技术问题。技术方案是首先检测主机已知目标主机的IP地址，获取目标主机MAC地址，并将MAC地址发送给检测主机；再检测主机接收到目标主机的MAC地址后，提取MAC地址中的生产厂商标识符，检查是否与“00:05:69”、“00:1C:14”、“00:0C:29”和“00:50:56”中的任何一个相匹配；然后遍历局域网中所有的目标主机，检测出所有开启的VMWare虚拟机，将所有VMWare虚拟机的IP地址、MAC地址等信息存储在数据库中，供VMWare虚拟机查询与管理以及VMWare虚拟机安全漏洞检测。由于本发明根据MAC地址中的生产厂商标识符来检测VMWare虚拟机，不仅为VMWare虚拟机安全漏洞检测提供了基础，还实现了对VMWare虚拟机的管理。经验证，本发明方法检测准确率达到100%。
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公开(公告)号：CN103220298A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310150744.7
申请日：2013-04-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种Windows Virtual虚拟机远程检测方法，用于解决现有Windows Virtual虚拟机存在安全漏洞的技术问题。技术方案是首先检测主机已知目标主机的IP地址，获取目标主机MAC地址，并将MAC地址发送给检测主机；再检测主机接收到目标主机的MAC地址后，首先提取MAC地址中的生产厂商标识符，然后检查是否与00:03:FF相匹配；遍历局域网中所有的目标主机，检测出所有开启的Windows Virtual虚拟机和宿主机。然后根据MAC地址的32位到47位，分析每个虚拟机与宿主机之间的关联性，从而实现对虚拟机与宿主机关联性的检测。由于本发明根据MAC地址中的生产厂商标识符来检测Windows Virtual虚拟机以及与宿主机关联性，检测准确率达到了100%。
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公开(公告)号：CN103136331A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310027808.4
申请日：2013-01-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种微博网络意见领袖识别方法，用于解决现有的意见领袖识别方法召回率差的技术问题。技术方案是利用网络爬虫工具，将从互联网中采集的网络拓扑信息存入数据库；构建有向网络图G=(V，E)；计算有效粉丝集合Ef(u)；计算由链接关系所产生的节点权值IRL(ui)；计算由节点交互关系所产生的节点权值IRTR(ui)；计算节点综合权值IR(ui)；计算网络图中所有节点的综合权值，并按综合权值由大到小排序，选取综合权值较大的n个节点，作为意见领袖的候选对象。由于在计算节点权重时，考虑到节点拥有的粉丝数量以及节点链接关系和交互关系等因素，提高了召回率和准确率。经检测，召回率由背景技术的81.7～88.5％提高到89.3％以上，准确率由背景技术的84.7～90.4％提高到91.7％以上。
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公开(公告)号：CN102929918A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210350085.7
申请日：2012-09-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种虚假网络舆情识别方法，用于解决现有的互联网虚假网络舆情识别方法需要处理大量网络信息的技术问题。技术方案是首先采用行为分析技术，对网络论坛信息传播行为进行建模分析，检测出网络热点事件和舆情。然后依据网络水军行为特征，对网络舆情进行多个层面关联性分析，包括空间关联性、时间关联性、主题关联性以及情感关联性等，识别出可能存在的虚假网络舆情。将所处理的网络信息量减少到了最低限度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101719907B
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN200910219162.3
申请日：2009-11-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BitTorrent的被动式载荷信息监测方法，用于对基于BitTorrent的P2P网络特定信息传播及其受众进行监测和分析。所述方法使用BitTorrent软件将所需要的文件下载到本地硬盘上，根据已经存在的文件信息生成“文件标本”信息，对“文件标本”信息进行Hash处理，对“载荷信息”进行Hash加密处理，用经过Hash处理的“文件标本”与经过Hash加密处理的“载荷信息”进行比较，采用字符串匹配方法进行“载荷信息”与“文件标本”的比较判断，对获得的受众信息进行提取和处理。由于采用了对截获的“载荷数据”进行Hash加密处理的数据进行模式匹配，不需要恢复文件的原始内容，不需要关心被传输文件的格式，因此，节省大量的计算机处理时间。
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公开(公告)号：CN102291279A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110237498.X
申请日：2011-08-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种P2P网络流量检测方法，用于解决现有的网络流量检测方法检测精度差的技术问题。技术方案是采用两个阶段来训练分类器，首先使用半监督聚类来近似估计测试样本中的正例样本数N的值，然后根据N的值来进一步训练TSVM模型。与背景技术相比，N的值更加接近真实值，使得训练出的TSVM分类模型具有很好的稳定性和鲁棒性，提高了网络流量检测精度。本发明由于使用大量未标注数据参与训练分类模型，充分利用了半监督学习的优势，与传统的只使用标注数据训练模型的监督学习算法相比，准确性和稳定性更好。
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公开(公告)号：CN102214212A
公开(公告)日：2011-10-12
申请号：CN201110132962.9
申请日：2011-05-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多重链接的微博网络节点权重排序方法，用于解决现有的微博网络节点权重排序方法召回率低的技术问题。技术方案是将微博网络构建成网络有向图G＝(E，V)，再通过定义用户有效粉丝集合Ef(u)，大幅度减小了网络图规模，从而提高了计算速度。其次，跟踪节点消息，记录节点消息的发布、转发、回复、收藏等信息，确定节点附加链接关系，在这一部分中不去分析具体消息的内容，从而提高了网络分析速度。最后，结合网络动态性，识别并处理网络节点交互，整体上降低了系统开销、提高了计算方法的准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN101859315A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010162309.2
申请日：2010-04-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于度启发式的社交网络影响力最大化求解方法，其目的是解决现有贪婪方法全搜索社交网络节点具有复杂度高的技术问题。技术方案是将大量影响力较小的节点排除在种子节点搜寻范围之外，缩小了种子节点搜索范围，节约了大量盲目搜寻的时间，明显降低了社交网络影响力最大化求解方法的复杂度并提高了效率。实验验证和实际测试表明，本发明方法与现有技术贪婪方法相比，在影响力不受损失的情况下，运行时间只有现有技术方法的10％～50％。
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公开(公告)号：CN101719907A
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200910219162.3
申请日：2009-11-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BitTorrent的被动式载荷信息监测方法，用于对基于BitTorrent的P2P网络特定信息传播及其受众进行监测和分析。所述方法使用BitTorrent软件将所需要的文件下载到本地硬盘上，根据已经存在的文件信息生成“文件标本”信息，对“文件标本”信息进行Hash处理，对“载荷信息”进行Hash加密处理，用经过Hash处理的“文件标本”与经过Hash加密处理的“载荷信息”进行比较，采用字符串匹配方法进行“载荷信息”与“文件标本”的比较判断，对获得的受众信息进行提取和处理。由于采用了对截获的“载荷数据”进行Hash加密处理的数据进行模式匹配，不需要恢复文件的原始内容，不需要关心被传输文件的格式，因此，节省大量的计算机处理时间。
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