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公开(公告)号:CN114844840A
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202210450541.9
申请日:2022-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor: 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 叶麟 , 张晓慧 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 刘凡 , 韦贤葵 , 李精卫 , 石开宇 , 王久金 , 冯帅 , 赵跃 , 宋赟祖 , 郭明昊 , 车佳臻
IPC: H04L47/2441 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于计算似然比的分布外网络流量数据检测方法,属于网络流量数据检测领域。为提高网络流量数据识别的精准度和置信度的问题。本发明提取网络流量特征:原始流量为pcap包,根据五元组划分为不同的数据流,设置为提取数据包长度序列、计算包到达时间间隔序列,将以上序列保存并生成CSV文件,作为模型训练的原始训练数据;使用原始训练数据训练原始分类模型,采用深度学习算法长短期记忆网络进行原始分类模型的训练,得到原始训练数据训练出的模型,生成扰动数据,采用加入高斯白噪声的方法生成扰动数据,训练扰动模型,得到扰动数据训练出的模型,计算似然比,判断分布外数据。本发明网络流量数据识别的精准度和置信度高。
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公开(公告)号:CN114139976A
公开(公告)日:2022-03-04
申请号:CN202111465585.0
申请日:2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种智能云外语多媒体基于考核结果调整学习等级和分班的方法、计算机及存储介质,属于云教学技术领域。首先教师向教学应用层发起考核请求;其次,学生在教学应用层中的试题中抽取试卷进行考试;再次,自主学习层获得试卷信息T;再次,判断学生的测试分数、关联的知识和专题上的得分情况进行分析;再次,对学生外语学习状况进行画像,通过不断校正人工智能得出合理教学方案、给出科学学习计划;再次,定期更新班级模型,把不在置信区间K的学生Si调整到难度级别不同的班级;最后,更新执行教学方案Mj(∑Pi)和学习计划Pi。
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公开(公告)号:CN113760664A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202111060878.0
申请日:2021-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种两级阈值攻击检测方法、计算机及存储介质,属于智能检测技术领域。基于I级和II级的两级阈值攻击检测方法,首先,重构模式匹配算法自动机,选择≥4层的所有节点,为每个选择的节点增加被访问次数t、I级阈值L1和II级阈值L2后执行下一步骤,其次,自动机接收待匹配数据T,将I级阈值L1阈值节点比例p1和II级阈值L2阈值节点比例p2设置为0,匹配指针指向T的首字符,执行下一步骤,最后,统计节点访问次数;判断节点访问次数是否超过I级阈值L1和II级阈值L2阈值节点比例p1和节点比例p2,访问次数超过阈值的判定为攻击。解决现有技术无法识别攻击数据DPI系统收到攻击技术问题。
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公开(公告)号:CN107196870B
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN201710599012.4
申请日:2017-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/803 , H04L12/801 , H04L12/26
Abstract: 本发明一种基于DPDK的流量动态负载均衡方法涉及计算机多核技术领域;该方法通过建立两张Hash表;分别进行Hash1()以及Hash2()计算,根据Hash结果查找表1以及Hash表2,判断两次Hash计算结果与处理核心id是否存在映射关系,如果是,将数据包分配到对应的处理核心中,否则,计算当前CPU的整体负载均衡度;判断负载均衡度是否超出阈值,如果否,根据Hash1()的结果在Hash表1中建立映射关系,将数据包分配到对应的处理核心中,如果是,剔除过载严重的处理核心;动态更新Hash2()的计算结果与处理核心id的映射关系,根据Hash2()的结果在Hash表2中建立映射关系,并将数据包分配到对应的处理核心中;本发明解决了多核处理器负载不均衡的问题。
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公开(公告)号:CN113010882A
公开(公告)日:2021-06-22
申请号:CN202110292042.7
申请日:2021-03-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种适用于缓存丢失攻击的自定义位置顺序模式匹配算法,涉及一种匹配算法,尤其涉及一种适用于缓存丢失攻击的自定义位置顺序模式匹配算法,通过建立自定义位置顺序的自动机,将当前扫描字符与当前状态节点进行匹配;当前扫描字符与当前状态节点边值或失败指针中的chr匹配成功,自动机沿着边或失败指针跳转到下一个节点,如果新节点为模式自定义顺序的尾节点,即自动机的叶子节点,命中模式,输出OUTPUT表中记录的模式,自动机当前状态跳转到当前节点记录的下一个节点,继续扫描匹配;自定义位置顺序匹配算法解决了模式匹配算法总是向深度扫描,因大量自动机节点不在CPU缓存内,造成缓存命中率低,系统处理性能大幅下降的问题。
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公开(公告)号:CN110071871A
公开(公告)日:2019-07-30
申请号:CN201910189504.5
申请日:2019-03-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/745
Abstract: 本发明公开了一种大模式集IP地址匹配方法,通过采用前缀串的有序集合构建搜索树,同时使搜索树中的子节点继承父节点的所有输出信息,建立IP地址精确匹配搜索算法,实现了IP地址的精确匹配,以及IP地址匹配规则的动态增删,大幅度地减小了数据冗余,适用于模式集变化多或存储空间有限的应用场景。
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