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公开(公告)号：CN119538240A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411654617.5
申请日：2024-11-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 谷杰铭 , 孔德文 , 胡智超 , 刘立坤 , 葛蒙蒙 , 李卓凌 , 刘海心 , 秦浩伦 , 宋晨 , 王邦国 , 牟铎 , 张垚 , 张靖宇 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林
IPC: G06F21/55 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 基于对比学习优化去噪自编码器的对抗样本防御方法、电子设备及存储介质，属于入侵检测技术领域。为解决有效对抗样本防御问题，本发明包括从训练中采集数据构建训练数据集；使用TripletLoss损失函数训练对比学习模型，输出对比学习模型编码器；利用得到的对比学习模型编码器优化去噪自编码器，得到优化后的去噪自编码器和解码器，输入深度学习模型的样本首先输入到优化后的去噪自编码器和解码器中进行重新编码和解码操作，实现对抗样本防御。本发明应用于入侵检测系统中，部署在入侵检测系统中常见的流量特征提取模块与深度学习模型分类模块之间，通过前置任务对比学习模型的训练以及下游任务去噪自编码器模型的训练实现对抗样本防御。
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公开(公告)号：CN119395657A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411519204.6
申请日：2024-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于改进的大维精度矩阵估计的雷达自适应检测方法。针对现有的雷达检测准确率低的问题。采用的方法为采集雷达数据并对雷达数据进行预处理，得到预处理后的雷达数据；根据预处理后的雷达数据确定待检测单元和参考单元；根据参考单元构建样本协方差矩阵，然后对样本协方差矩阵求逆，得到样本精度矩阵；根据样本精度矩阵得到改进的精度估计矩阵；根据改进的精度估计矩阵判断待检测单元所在地距离单元内是否存在目标，利用本发明可显著提升雷达系统在维度N和样本量K处于同一数量级情形中的检测性能。解决了现有的方法在大维渐近体系中，自适应检测器探测性能差导致的雷达检测准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN118349866A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410449202.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 郭一澄 , 刘立坤 , 胡智超 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 高展鹏 , 王钲皓 , 张森 , 陈东鑫 , 程明明 , 张垚 , 张靖宇 , 李岱林 , 傅言晨 , 周杰
IPC: G06F18/23213 , H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种移动应用SNI信息大规模细粒度分类算法，属于网络安全技术领域。解决了现有技术中传统的域名分类方法难以在大规模的SNI结果中剔除无效SNI信息并提取相关特征SNI的问题；本发明基于统计特征对SNI提取结果中确定为无效信息的二级域名进行删除，根据得到的初筛无效二级域名在APP出现的次数，基于预设的阈值条件对特征字符串去重，得到第一次去重结果并采用K‑Means聚类对其去重两次，得到第三次去重结果；遍历第三次去重结果中的重复的SNI数据，对不相似APP的二级域名的SNI去重，对所得结果数据清洗，得到最终特征SNI结果。本发明有效提取了APP的特征SNI，可以应用于加密流量特征识别。
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公开(公告)号：CN117827512A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311814864.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 陈东鑫 , 高展鹏 , 郭一澄 , 王钲皓 , 程明明 , 张森 , 李岱林 , 张垚 , 张靖宇 , 傅言晨 , 周杰 , 牟铎
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明公开了一种快速可溯源的多维异常事件根因分析算法，属于数据分析技术领域。解决了现有技术中传统的异常根因分析算法准确率低且兼容性差的问题；本发明通过异常检测筛选出与异常相关的事件，对与异常相关的事件进行初始化并整合为异常相关事件集合；对异常相关事件集合进行聚合约束，根据事件的聚合约束以及关联关系建立了完整的事件聚合图作为统一的事件描述框架；在完整的事件聚合图上搜索定位根因异常事件，通过异常传播与溯源、搜索根因候选节点和根因剪枝，得到最终的根因异常集合。本发明有效地提高了多维异常事件根因分析算法的准确率和兼容性，适用于基础指标和派生指标，可以应用于多维异常事件的快速可溯源根因分析。
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公开(公告)号：CN117806865A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311814861.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 高展鹏 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 郭一澄 , 张森 , 程明明 , 张垚 , 李岱林 , 傅言晨 , 张靖宇 , 牟铎 , 周杰
IPC: G06F11/07 , G06F18/2413 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻高斯混合模型的在线异常检测算法，属于在线异常检测技术领域。解决了现有技术中传统的流式数据在线异常检测算法存在的依赖训练数据以及不易区分异常数据和分布偏移的问题；本发明在高斯混合模型的基础上采用了K近邻的方法进行优化，将数据点的更新范围限制在局部，设计了动态维护高斯成分的机制，根据新增数据的K近邻和高斯成分的生命周期，动态的新增和删除高斯成分，有效的支持了异常点的检测和分布偏移的自适应，异常检测通过搜索查找到多个高斯成分构成最优决策集对上下文观测数据完成异常评价。本发明有效降低了异常点对全局的影响，消除了对全量样本数据的依赖，可以应用于流式数据在线异常检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113754348B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111106396.4
申请日：2021-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京首都国际机场股份有限公司
IPC: C04B26/26
Abstract: 一种抗低温开裂的SMA型机场沥青混合料配合比设计方法，它涉及一种SMA型机场沥青混合料配合比设计方法。本发明的目的是要解决现有方法无法实现通过沥青混合料的配合比设计来针对性控制道面低温开裂的目标的问题。方法：步骤一、选择原材料；步骤二、设计矿料级配；步骤三、确定最佳级配；步骤四、选择试验沥青用量；步骤五：确定最佳沥青用量；步骤六、性能验证。本发明采用的间接拉伸试验仅需要马歇尔试件，且在后期不需要进行低温性能检验，从而缩短了设计周期与试验量，提高了工程效率。本发明可获得一种抗低温开裂的SMA型机场沥青混合料配合比设计方法。
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公开(公告)号：CN111550052B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010480874.7
申请日：2020-05-30
Applicant: 深圳市建工集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及建筑施工的技术领域，公开了一种超高层核心筒外侧楼板明埋式钢筋预留及免凿毛施工方法，包括以下步骤：S10，将组合K板安设于外侧铝模上，所述组合K板具有与混凝土接触的混凝土接触面，所述组合K板的混凝土接触面设有第一铁丝网；S20，将所述组合K板通过对拉螺杆与内侧铝模拉紧固定；S30，将预留钢筋穿设于所述组合K板，所述预留钢筋的两端伸出于所述组合K板的内侧和外侧；S40，浇筑混凝土，成型墙体和核心筒内楼板；S50，拆除模板后，所述墙体预留有粗糙毛面和预留钢筋，根据所述粗糙毛面和所述预留钢筋施工外框架楼板。本发明技术方案给出的一种超高层核心筒外侧楼板明埋式钢筋预留及免凿毛施工方法，节约了施工成本，且施工效率高。
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公开(公告)号：CN111550052A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010480874.7
申请日：2020-05-30
Applicant: 深圳市建工集团股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及建筑施工的技术领域，公开了一种超高层核心筒外侧楼板明埋式钢筋预留及免凿毛施工方法，包括以下步骤：S10，将组合K板安设于外侧铝模上，所述组合K板具有与混凝土接触的混凝土接触面，所述组合K板的混凝土接触面设有第一铁丝网；S20，将所述组合K板通过对拉螺杆与内侧铝模拉紧固定；S30，将预留钢筋穿设于所述组合K板，所述预留钢筋的两端伸出于所述组合K板的内侧和外侧；S40，浇筑混凝土，成型墙体和核心筒内楼板；S50，拆除模板后，所述墙体预留有粗糙毛面和预留钢筋，根据所述粗糙毛面和所述预留钢筋施工外框架楼板。本发明技术方案给出的一种超高层核心筒外侧楼板明埋式钢筋预留及免凿毛施工方法，节约了施工成本，且施工效率高。
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公开(公告)号：CN119511231A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411661469.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种可变拖尾莱斯海杂波幅度分布模型及其参数估计方法。首先通过对海探测雷达或合成孔径雷达获取海杂波数据，构建双变量截断非零均值稳定分布复杂波模型，并基于该模型推导得到可变拖尾莱斯幅度分布模型。该模型包括四个关键参数，用于精确描述海杂波信号的幅度分布特性。接着，构建可变拖尾莱斯幅度分布模型的理论特征函数和经验特征函数，并通过经验特征函数逼近理论特征函数，估计出四个未关键参数。最后，使用估计得到的参数计算可变拖尾莱斯幅度分布的概率密度函数，并通过与实测数据的经验直方图进行对比评估拟合效果。本发明方法能够有效提高海杂波幅度建模的精度，具有广泛的实际应用价值，特别是在海洋探测和雷达信号处理领域。
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公开(公告)号：CN118523948B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410729180.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 陈东鑫 , 葛蒙蒙 , 高展鹏 , 刘立坤 , 胡智超 , 史建焘 , 程明明 , 郭一澄 , 王钲皓 , 张森 , 傅言晨 , 牟铎 , 周杰 , 张靖宇 , 李岱林 , 张垚
IPC: H04L9/40 , H04L47/2441 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出一种基于大语言模型的加密网络流量分类方法，属于网络安全技术领域。本发明提出了基于BERT的开源大语言模型的基础上，通过双向流级别的网络流量测信道特征文本数据(数据包长度)作为预训练数据，训练能够利用开放域未标记流量数据学习具有较强泛化能力的表示的基座模型，并在下流任务中，通过较少数量的带标签的具体分类数据，完成快速迁移学习，增强了模型的适应能力。本发明比起使用不具有可读意义的数据包载荷作为训练样本，使用了数据包长度序列作为测信道特征，够学习到加密网络流量的行为模式；本发明比起使用专家提出的有限特征，通过数据包长度即可完美刻画加密网络流量行为模式。
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