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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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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：CN104615935A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510096205.9
申请日：2015-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/55
Abstract: 一种面向Xen虚拟化平台的隐藏方法，本发明涉及Xen虚拟化平台的隐藏方法。本发明为了解决现有技术中基于Xen的蜜罐收集黑客攻击行为信息的准确率低的问题。通过以下三个步骤进行：一、通过重写运行有Xen虚拟化平台的Linux系统的命令，从命令级别隐藏了Xen虚拟化信息；二、通过对运行有Xen虚拟化平台的Linux系统日志/var/log/下文件进行加密，从日志级别隐藏了Xen虚拟化信息；三、通过对运行有Xen虚拟化平台的Linux系统的内核代码procfs下文件和sysfs下文件读取函数进行修改，隐藏了Xen虚拟化信息；至此，完成了对Xen虚拟化平台的隐藏。本发明应用于信息安全领域。
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公开(公告)号：CN119150869B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411190952.4
申请日：2024-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/16 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种区分网络安全数据命名实体识别难易度的方法，属于网络数据安全技术领域。解决了现有技术中传统的命名实体识别方法难以有效区分数据难易度的问题；本发明包括以下步骤：S1.构建基于规则的判别器，输入数据集，通过难度指标评估句子中实体的复杂性，得到总难度分数，对数据集中的数据进行分类，得到分类结果；S2.构建预训练模型，设置基于预训练模型的数据判别器对分类结果进行验证，得到最终的命名实体识别分类结果。本发明有效提升了识别数据集中具有挑战性的实例的整体准确性，能够区分数据难易度，增强了数据分类结果的鲁棒性，减轻了预训练模型特定的偏差，可以应用于网络安全数据处理。
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公开(公告)号：CN119204011A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411190945.4
申请日：2024-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/16 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的网络安全命名实体识别数据增广方法，属于网络数据安全技术领域。解决了现有技术中传统的网络安全命名实体识别数据增广方法易导致识别文本语义错误的问题；本发明给定标注集合和输入序列，根据标注规则生成标注序列，对输入序列进行分句处理；对输入序列的文本片段的长度进行替换，得到片段集合；根据标注集合，对片段集合进行掩码操作，得到新片段集合，利用BERT模型对新片段集合进行预测，得到增广后的数据集；使用BERT模型计算得到连续概率并搜索相邻句子概率矩阵打乱句子顺序，得到最终增广后的数据集。本发明有效提升了所生成增广数据的质量，减少了过拟合现象，可以应用于数据增广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119167936A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411190960.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/16 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 基于BERT预训练模型的网络安全NER数据增广方法、电子设备及存储介质，属于网络安全数据处理技术领域。为提高网络安全数据的效率和准确度，本发明采集网络空间安全报告，得到网络空间安全数据；使用BIO方法标注采集的网络空间安全报告，得到的文本序列和标签序列，作为原始数据集；构建BERT预训练模型；将网络空间安全数据进行掩码处理，然后输入到BERT预训练模型中进行训练，得到用于网络安全NER数据的BERT训练模型；将原始数据集进行掩码处理，输入到用于网络安全NER数据的BERT训练模型，将得到的用于网络安全NER数据的BERT训练结果和步骤S2得到的原始数据集进行合并后得到增广数据集。
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公开(公告)号：CN112883938B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110379085.9
申请日：2021-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06Q50/18
Abstract: 本发明提出了一种基于规范化张量分解的司法案例建模方法，涉及一种司法案例建模方法，尤其涉及一种基于规范化张量分解的司法案例建模方法，属于数据处理技术领域。包括以下步骤：步骤一.将司法案例进行模块分割；步骤二.将司法案例模块中的词汇过滤；步骤三.将司法案例模块矩阵化及张量生成；步骤四.将司法案例的原始张量分解为核张量，完成司法案例建模。解决了现有技术中存在的天然缺陷，不利于提高后续预测算法的准确率的技术问题，实现了无需大量的法律专业知识和人工标注工作，对数据库中词汇和语法信息的依赖性不强，能从各个层面描述司法案例，捕捉不同案例模块间的潜在关联，提高后续案例相关预测算法准确率。
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公开(公告)号：CN117540746B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311709913.6
申请日：2023-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/169 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 一种基于多任务迁移的众包命名实体识别个性化提示微调方法及系统，属于众包命名实体识别技术领域。本发明为了解决使用现有的提示方法在众包场景下进行提示微调时识别准确率低、识别效果差的问题而提出的。技术要点：先构建个性化提示生成器：个性化提示生成器针对每个标注者构建私有提示，针对所有标注者构建公有提示，初始化后经过训练过程得到用于预测的私有提示、公有提示，二者再生成最终软提示，最终软提示再通过提示生成网络生成三种注意力机制对应的K、V；再将K、V输入给基于软提示微调的Transformer构架下的模型，得到参数改变后的预训练模型。实验证明，我们提出的PPG能够显著提升已有基于预训练模型的软提示微调命名实体识别方法在众包数据上的效果。
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公开(公告)号：CN114372267B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111340418.3
申请日：2021-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
Inventor： 余翔湛 , 刘立坤 , 陈巍 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 叶麟 , 于喜东 , 王永强 , 冯帅 , 赵跃 , 王久金 , 宋赟祖 , 郭明昊 , 胡智超 , 苗钧重 , 刘凡 , 李精卫 , 石开宇 , 韦贤葵 , 孔德文 , 羿天阳 , 刘奉哲 , 李竑杰
IPC: G06F21/56 , G06F16/955 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F40/284 , G06F40/216
Abstract: 本发明提出一种基于静态域的恶意网页识别检测方法、计算机及存储介质，属于网页识别检测技术领域。包括步骤一、实时监听网页流量，提取HTTP头部的URL地址；步骤二、将URL地址与黑名单库中存储的URL地址进行匹配；步骤三、解析匹配失败的网页流量；步骤四、爬取解析后的网页流量中的JS、CSS文件；步骤五、提取目标网页的网页指纹；步骤六、识别网页流量；步骤七、比较两个网页的URL地址；若URL地址相同，说明流量中的网页为正常网页，保存匹配日志；若URL地址不同，说明流量中的网页为恶意网页，进行阻断。解决不能适用于实际应用中实时检测的需要的技术问题。实现了降低网页匹配过程的时间成本的技术效果。
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公开(公告)号：CN114158039B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111531017.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 安天科技集团股份有限公司
IPC: H04W12/02 , H04W4/80 , H04L43/062
Abstract: 一种低功耗蓝牙加密通信的流量分析方法、系统、计算机及存储介质，属于蓝牙加密通信技术领域。利用无线电平台在BLE主从设备加密会话正式建立前获得connect_req数据包和配置信息，进而捕获破解密文数据获得明文数据。对照明文数据与密文数据，根据BLE芯片在接收指令变化时数据包传输过程时间间隔会产生抖动，提取多个操作改变导致抖动按时序进行组合形成抖动组合，将抖动组合进行均一化处理构建矩阵，通过特征工程确定流量分析模型的输入，构造基于集成方法的机器学习模型，完成对BLE加密通信的操作或指令的判别，实现对BLE加密通信的流量分析。解决无法对BLE加密通信过程中捕获特征单一的加密数据进行流量分析的问题。
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