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公开(公告)号：CN112084002A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010768451.5
申请日：2020-08-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种云环境下微服务系统的弹性伸缩方法、系统、介质及设备，所述弹性伸缩方法包括：监控所述云环境下微服务系统中每个微服务实例的工作属性信息；在所述微服务系统运行前及运行时，确定每种微服务实例的最优性价比容器类型；以任务的工作流和每种微服务实例的最佳性价比容器类型为基础，形成任务的调度方案；读取所述任务的调度方案，以从其中获取新增微服务实例的类型和数量，并将新增微服务实例部署在已租用或新增虚拟机上。本发明综合考虑任务调度算法和资源伸缩算法，通过任务调度算法精确确定需要扩展的资源数量，再通过资源伸缩算法进行成本最优化的伸缩方案求解，保证微服务系统性能，最小化云资源租用成本。
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公开(公告)号：CN111461855A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910046954.9
申请日：2019-01-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q40/02
Abstract: 本发明提供一种基于欠采样的信用卡欺诈检测方法及系统、介质、设备，包括：使用高斯混合模型拟合数据集中训练集的多数类样本；使用拟合好的高斯混合模型预测训练集内少数类样本的概率密度值，并选择该概率密度值中最大值作为两类样本的交叉边缘；以该交叉边缘为中心，从交叉边缘向上和向下延伸设置采样上界和下界，以此进行欠采样获取欠采样数据集，将欠采样数据集与少数类样本集合并成均衡训练集；依据均衡训练集训练机器学习分类器；使用训练完成的机器学习分类器检测信用卡交易数据集。本发明运用高斯混合模型抓取两类样本分布交叉边缘的样本，对两类样本的识别提供了更多的有用信息，提高分类器在针对信用卡欺诈检测领域内的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111340086A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010107204.0
申请日：2020-02-21
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种无标签数据的处理方法、系统、介质及终端；所述处理方法包括以下步骤：获取数据集；数据集中包括异常数据和无标签数据；计算无标签数据的离群分数；计算无标签数据的异常相似分数；基于离群分数和异常相似分数，对无标签数据进行分类；获取经分类后的无标签数据的可靠性权重；本发明综合离群性和异常相似性，对无标签数据进行分类，以获取分类后添加了伪标签的伪标签数据，并通过衡量伪标签数据的可靠性权重，实现了对无标签数据的有效处理，为无标签数据的正确识别提供了双重保障；利用原有正常数据、异常数据及添加了伪标签的伪标签数据训练无标签数据分类网络，有效提高了无标签数据分类网络的分类性能。
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公开(公告)号：CN111046890A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201811184324.X
申请日：2018-10-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种通信系统、服务器、基于传感器的设备识别方法及装置，具体包括从所述待测设备中获取所述指定传感器的数据信息；从所述数据信息中，提取所述待测设备处于特定状态下的特定数据信息；获取所述特定数据信息的数据特征；根据预先建立的训练模型，对所述数据特征进行处理，以根据处理结果判断所述待测设备是否为可信设备；其中，所述训练模型为预先根据所述可信设备和处于所述特定状态下的可信设备的指定传感器的数据信息的数据特征训练生成的。本发明利用待测设备的硬件的个体差异，对待测设备是否属于可信设备进行判定，判定结果精确度高、稳定性好，且硬件不易被篡改，使用的安全性也有很大提升。
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公开(公告)号：CN110781430A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910926698.2
申请日：2019-09-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/958 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种互联网新型虚拟数据中心系统及其构造方法，互联网新型虚拟数据中心系统包括：互联网数据勘探器，用于对互联网数据进行采样及估算，以生成数据资源分布图；数据资源分布图用于反映互联网数据的属性信息；互联网虚拟资源库，用于存储数据资源分布图及互联网数据勘探器采集的样本数据；数据资源分布图管理模块，用于管理数据资源分布图；数据资源制导服务模块，用于根据数据资源分布图为数据需求方生成并提供数据采集及挖掘的指导服务。本发明核心是构造互联网数据勘探器和数据资源分布图，向数据中心等数据需求方提供互联网数据的分布情况。本发明克服了现有数据中心的大数据采集与开发利用的盲目性和无序性，避免了资源与能源浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106411568B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610782827.1
申请日：2016-08-30
Applicant: 同济大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/801 , H04L12/851
Abstract: 本发明提供一种基于规则冲突的SDN网络状态更新方法及系统，包括根据通用的虚拟化网络模型为应用程序提供网络视图，所述虚拟化网络模型包括网络切片的虚拟化和网络交换机、端口以及链路的虚拟化；对应用程序下发的流规则进行静态的权限和匹配域检查，找出具有冲突的流规则；根据已经检测出来的冲突流规则中的动作，修改此应用程序对应的虚拟网络状态，使应用程序能够读取到与其发生冲突的流规则。本发明的基于规则冲突的SDN网络状态更新方法及系统，在不改变程序输入结构的前提下，帮助应用程序获取最新的网络状态，从而帮助应用程序下发避免包含转发、丢弃、转移到控制器等动作的冲突流规则。
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公开(公告)号：CN110298659A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910293059.7
申请日：2019-04-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于矩阵计算的系统检测方法，包括：获取并预处理数据约束关系信息，以得到数据守卫信息；分析并数值化处理数据守卫信息，以得到关联矩阵，以预设逻辑计算关联矩阵，据以得到方程组构建信息；根据方程组构建信息建立运行状态方程组；获取预设状态数据，以运行状态方程组计算预设状态数据得运行可达信息，据以检测被测系统。解决了传统技术中的检测方法需要运行整个系统导致的检测成本高的技术问题。
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公开(公告)号：CN109766678A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811522917.2
申请日：2018-12-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 面向移动端设备指纹识别认证方法、系统、介质及设备，包括：接收显性标识符和隐性标识符，解析得设备特征数据，并存储设备特征数据至日志库；数值化处理显性标识符和隐性标识符；根据日志库中的历史数据进行训练，获取登录设备的设备标签，根据设备标签为每台设备生成唯一基准，存储唯一基准至设备指纹基准库；设备首次登录，向设备指纹基准库中插入设备的UUID基准、显性标识符基准和隐性标识符基准，依次通过UUID认证模型、显性标识符认证模型及隐性标识符认证模型认证识别设备，获得指纹识别结果，保存指纹识别结果至指纹特征库。本发明解决现有技术中存在的较高的错误识别率、系统复杂度较高和系统响应速度慢以及适用性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN108229964A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711428774.4
申请日：2017-12-25
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q20/40
Abstract: 交易行为轮廓构建与认证方法、系统、介质及设备，包括：获取用户交易行为数据和交易记录信息；预处理用户交易行为数据得到交易序列，根据交易序列生成用户的交易日志，根据交易日志生成行为轮廓认证信息并保存于轮廓数据库；根据实时获取的交易记录信息从轮廓数据库中读取行为轮廓，根据行为轮廓计算交易记录信息的交易序列对应的交易行为的合法判定信息；根据合法判定信息认证交易行为得认证结果信息，返回认证结果信息更新轮廓数据库，本发明解决了提供了行为轮廓生成及基于行为轮廓认证的方法，解决了现有技术中存在的交易安全性低和身份认证准确度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN107392121A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710548621.7
申请日：2017-07-06
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/00087 , G06F21/32
Abstract: 一种基于设备指纹识别的自适应设备识别方法及系统，包括：获取用户登录信息，实时采集用户的指纹登录数据和移动端及浏览器端的用户设备数据并保存为设备记录信息；筛选指纹登录数据，提取出登录特征信息为样本特征信息；数值化样本特征信息得散列特征数值，归一化散列特征数值为样本特征数值，将样本特征数值转化为多维特征向量；以样本的多维特征向量作为输入，根据预设的相似性度量函数确定聚类算法的K值；根据聚类算法确定簇中心并保存；对比设备信息与簇中心的汉明距离与可信阈值，根据汉明距离和可信阈值的比较结果来识别新登录设备。
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