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公开(公告)号：CN108924889A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810908284.2
申请日：2018-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种适用于IOS VPN的网络感知及无缝切换方法，方法根据网络通信接口的状态和VPN套接字的状态，实现了网络事件感知、网络状态判断和VPN套接字事件决策，保证了复杂网络环境下IOS VPN的无缝切换，保障了IOS VPN的稳定性和移动性，提升了IOS VPN的用户体验。发明适用于IOS VPN的网络感知及无缝切换方法能够实现IOS VPN的网络状态监测、网络事件判断、VPN套接字状态监测和VPN套接字事件决策，支持对工作上下文环境的网络感知，支持对安全通信隧道的无缝切换，适用于复杂网络环境下IOS VPN的安全、可靠、稳定通信。
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公开(公告)号：CN108809797A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810837005.8
申请日：2018-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种VPN控制装置，定义VPN实现系统及方法，包括：应用平面、控制平面以及数据平面；控制平面配置有VPN控制装置；利用控制器对VPN服务和VPN终端进行集中、远程、实时控制，实现VPN解决方案一键部署、动态配置、灵活管理和远程维护。利用控制器对VPN服务和VPN终端进行集中、远程、实时控制，实现VPN解决方案一键部署、动态配置、灵活管理和远程维护。应用后会有显著效果，发明支持：多元异构网络设备集中、远程、实时的控制、管理和维护；多元异构网络设备VPN服务的一键部署、动态配置、灵活变更；软件定义安全接入应用场景及解决方案；软件定义安全互联应用场景及解决方案。
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公开(公告)号：CN107645513A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710997702.5
申请日：2017-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种IPsec内容审计装置及方法，包括：(1)获取IPsec VPN客户端与服务器端之间的流量；(2)根据数据包中的特征参数进行流量识别和过滤；(3)查找到该连接对应的PSK值，如果查找成功，则返回PSK值，进入步骤(4)；否则，将数据包的特征信息添加到白名单；(4)建立IKE协商；(5)根据IKE协商时计算的密钥，对该连接对应的ESP数据包进行解密，并重新加密后发送给服务器端或客户端；(6)对解密后的结果进行审计。本发明支持使用IPsec VPN应用的移动设备、PC设备流量的实时监管和控制。
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公开(公告)号：CN113469804B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110805932.3
申请日：2021-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的非正常关键账户发现方法、系统、设备及存储介质，包括步骤如下：(1)数据预处理：对非正常金融账户的历史交易记录依次进行数据清洗、关键数据项提取、组织内账户交易关系构建等操作；(2)非正常组织金融交易网络图构建；根据步骤(1)构建的组织内账户交易关系构建非正常组织金融交易网络图；(3)非正常组织关键账户发现；通过训练好的TRGA模型实现非正常组织关键账户发现。本发明能够取得很好的非正常关键账户发现效果。本方法可以为相关工作人员的非正常侦查工作提供辅助研判信息，提高工作效率，节省时间。随着更多非正常标记数据的发现，分类模型会得到进一步的完善，检测识别结果准确率也有增加趋势。
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公开(公告)号：CN117312557A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311226113.9
申请日：2023-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/042 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601
Abstract: 本申请提供了一种基于增强的多关系图神经网络的垃圾评论检测方法，其解决了类不平衡、垃圾评论“伪装”行为导致检测模型训练不佳，进而造成检测效果不理想的技术问题；包括以下步骤：获取用户评论的特征，并转化为特征向量形式；以用户评论为节点，构建用户评论的多关系图，并划分训练集和测试集；计算训练集的邻域同质性、标签感知得分，以此进行邻居采样；将随机变量与训练集的异常节点的特征向量相乘，生成新异常节点；训练图神经网络模型，对训练集节点进行判别学习；使用训练好的图神经网络模型对测试集节点进行预测，输出预测结果。本申请应用于垃圾评论检测的技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111881678B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202010747924.3
申请日：2020-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/211 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的领域词发现方法，属于计算机文本信息处理技术领域，输入通用语料和领域语料便可提取出来领域词，步骤为先把通用语料和领域语料切分，获得通用候选词库和领域候选词库，两种领域词库的处理方式相同；获取了通用候选词库和领域候选词库，对领域文本进行无监督学习，将两个词库中的词频转换为对应的概率，对两个词库的未分割句子任意切分，计算每一种切分方式的标准化概率得分，统计得分靠前的句子切分组合中的词语，收集领域词汇，把领域候选词库中的通用词转移到通用候选词库中，并保存获得领域词汇。无需人工标注语料，提高了含有标点符号的实体名称识别率。
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公开(公告)号：CN111652233B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010495757.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种针对复杂背景的文本验证码自动识别方法，包括：验证码去噪模块通过循环生成式对抗网络去除真实验证码的复杂安全特征；字符分割模块使用图像处理算法将整体验证码图片分割为单个字符；分割后的字符送入文本识别网络得到最终输出。本发明提出的文本验证码自动识别方法可以快速有效的识别带有背景噪声、字符扭曲、边缘模糊的文本类型验证码，具有高度泛化性和可移植性，可以简单的嵌入到爬虫算法中，解决数据获取过程中遇到的验证码问题。
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公开(公告)号：CN111881452B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010694373.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 国家工业信息安全发展研究中心
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明涉及一种面向工控设备的安全测试系统及其工作方法，该系统包括资产识别模块、拓扑构建模块、测试规则模块、攻击生成模块、安全判别模块、数据采集模块、系统监控模块、库管理模块、用户配置模块和信息展示模块；本发明提供的面向工控设备的安全测试系统不仅能够针对单独的工业控制系统设备进行安全性检测；而且能够针对多种工业控制拓扑进行安全性测试。根据得到的安全测试结果，可以准确找出设备脆弱点，后续着重分析设备脆弱点，有针对性的加以改善，实现安全测试的意义。
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公开(公告)号：CN110704694B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN201910936020.2
申请日：2019-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于网络表示学习的组织层级划分方法及其应用，该方法包括以下步骤：基于层次拓扑结构特征的网络节点表示学习方法，获得节点向量表示；将得到的节点向量表示作为聚类算法的输入，通过节点相似性聚类算法得到节点的层级划分结果。本发明实现节点表示的位置无关性，使得节点的表示更加准确，组织层级划分结果也会更加准确。
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公开(公告)号：CN110609857B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910811085.4
申请日：2019-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q40/04
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域,涉及一种序列模式的挖掘方法。该方法包括：利用时间窗口对原始序列进行划分，形成时间序列集；扫描时间序列集，获取一项式集合；根据频繁一项式定义采用动态阈值对一项式进行筛选，将非频繁的项从序列集中删除，得到频繁一项式集；从频繁一项式集中的第一项开始以所述的第一项为前缀构造后缀，对后缀进行频繁多项式的挖掘，满足频繁多项式定义的项为频繁项，当后缀为空时，挖掘结束；遍历频繁一项式集合，迭代进行上一步操作，直到频繁一项式集合被遍历完成，得到频繁项集合。本发明的方法，在识别频繁一项式时，采用了动态变化的支持度阈值；不仅对不同序列之间频繁出现的模式进行挖掘，也挖掘一个序列内部频繁出现的模式。
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