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公开(公告)号：CN101478756A
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200910028398.9
申请日：2009-01-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 针对无线传感器网络路由协议面临的Sybil攻击，提出一种检测Sybil攻击的方法，该方法采用在协议执行阶段在数据包尾部捎带检测参数信息的方法，通过节点能量和接收信号强度值，综合判断无线传感器网络中的Sybil攻击，并通过簇头节点和成员节点的相互监督提高了检测精度。为网络、特别是传感器网络提供了一个实用可行的检测Sybil攻击的方法，可以有效提高无线传感器网络的安全，如路由、资源分配、异常行为检测等。该方案具有实现简单，检测率高，抗攻击能力强等优点。
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公开(公告)号：CN107248996A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710514387.6
申请日：2017-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种DNS放大攻击的检测与过滤方法，属于互联网攻击检测与过滤领域，包括以下步骤：检测：分析并选取发生DNS放大攻击时的特征，以单位时间内的数据量作为计算项，通过k‑means++算法进行聚类分析，判断是否发生攻击；过滤：如果检测步骤中判断发生攻击，通过HOP‑count信息，过滤流向受害者的攻击流量。本发明的优点是：能够有效检测出DNS放大攻击，具有准确度高，实时性强的特点；且通过HOP计数，能够有效地过滤非法流量，降低受害者的受损程度。
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公开(公告)号：CN101860796B
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201010173677.7
申请日：2010-05-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种抗同谋攻击的网络组播信息加密方法在不改变安全性的同时，做到密文长度保持不变，缩减了节点加密和解密时的开销，有应用前景。本发明的加密方案安全性是基于数学中的计算椭圆曲线双线性映射的复杂性，降低系统的计算能耗的关键在于减少双线性映射运算的个数。可以通过预处理方法可以提前把双线性运算完成并以公钥的形式发布，加密和解密的过程只涉及少量的双线性运算，假设双线性映射为ê：G0×G0→G1，g是G0群上的生成元，群的阶为q，属性是i的公钥为PKi＝(PKi1，PKi2)，其中PKi1＝gti，PKi2＝ê(g，g)q·ti，ti＝H(i)，H(i)为对i的哈希函数值。在加密和解密的时候，本发明方案只需要做简单的乘法运算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101860796A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010173677.7
申请日：2010-05-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种抗同谋攻击的网络组播信息加密方法在不改变安全性的同时，做到密文长度保持不变，缩减了节点加密和解密时的开销，有应用前景。本发明的加密方案安全性是基于数学中的计算椭圆曲线双线性映射的复杂性，降低系统的计算能耗的关键在于减少双线性映射运算的个数。可以通过预处理方法可以提前把双线性运算完成并以公钥的形式发布，加密和解密的过程只涉及少量的双线性运算，假设双线性映射为ê：G0×G0→G1，g是G0群上的生成元，群的阶为q，属性是i的公钥为PKi＝(PKi1，PKi2)，其中PKi1＝gti，PKi2＝ê(g，g)q·ti，ti＝H(i)，H(i)为对i的哈希函数值。在加密和解密的时候，本发明方案只需要做简单的乘法运算。
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公开(公告)号：CN106209861A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610556957.3
申请日：2016-07-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1458 , H04L67/02
Abstract: 本发明分析了Web应用层发生HTTP-Flood攻击和HTTP-Post慢速连接攻击,在流量属性和用户行为特征属性上表现出的差异性和相似性。提出了基于杰卡德相似系数的Web服务器DDoS攻击检测方法及其装置，该方法可以一次使用多种属性特征进行相似性比较，模拟实验表明，该方法不仅能够有效检测出HTTP-Flood攻击和HTTP-Post慢速连接攻击，还能准确的区分出突发流量，具有在线检测实时性强和准确率高等特点。
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公开(公告)号：CN110457591A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910587112.4
申请日：2019-07-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开互联网领域内的一种基于信任信息的TimeSVD改进算法，用以解决推荐系统中用户冷启动以及评分数据过于稀疏的问题，当用户处于新用户时或者评分数据过少的时候，能够有效地通过信任网络中与该用户信任程度高的其它热用户的评分值，实现对该新用户进行物品推荐；该方法首先借助用户数据构建评分矩阵以及信任矩阵；接着运用TimeSVD算法对矩阵进行分解降维；最后结合信任矩阵模型与用户评分矩阵模型，构造损失函数进行训练，对比不同的信任值，准确地获取到用户的偏好。
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公开(公告)号：CN110889046A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911179227.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的分布式实时推荐系统，包括：用户交互模块，负责实现系统和用户的交互以及业务数据的展示；数据存储模块：负责平台业务逻辑数据的存储和支撑实时推荐系统部分对于在线数据的获取需求；离线推荐模块：使用神经协同过滤推荐算法对用户行为数据进行训练，生成离线推荐结果；在线推荐模块：从数据存储模块获取用户行为数据并使用实时推荐算法得到在线推荐结果。本发明采用计算框架Spark加速用户特征模型的训练过程，各模块之间的数据流通过Spark RDD的转换来实现，离线推荐模块使用神经协同过滤算法提高离线推荐结果的准确性，结合在线推荐算法能有效提高推荐结果的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN106209861B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610556957.3
申请日：2016-07-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明分析了Web应用层发生HTTP‑Flood攻击和HTTP‑Post慢速连接攻击,在流量属性和用户行为特征属性上表现出的差异性和相似性。提出了基于杰卡德相似系数的Web服务器DDoS攻击检测方法及其装置，该方法可以一次使用多种属性特征进行相似性比较，模拟实验表明，该方法不仅能够有效检测出HTTP‑Flood攻击和HTTP‑Post慢速连接攻击，还能准确的区分出突发流量，具有在线检测实时性强和准确率高等特点。
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