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公开(公告)号：CN106330949B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610821236.0
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于马尔科夫链的入侵检测方法。提取网络数据包特征，构造基于马尔科夫链的数据模型；在训练阶段和检测阶段分别构造马尔科夫链模型；根据事件重要性对入侵检测算法改进；利用改进后的入侵检测算法，对训练阶段和检测阶段的马尔科夫链进行异常检测，并得到异常结果。本发明主要关注工业控制领域ICS系统特有的攻击类型：在网络通信数据包格式完全正常的情况下，仍会出现基于顺序或基于时间的序列攻击。通过实验验证，本发明能够有效降低误报率，且有更高的检测效率和精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107203468A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710258269.3
申请日：2017-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于AST的软件版本演化对比分析方法。通过Unix的Diff命令对两个软件版本源码进行比对分析，将变化的源码分为三种源码块；通过语法分析器获取两个软件版本源码的AST信息，分析获取每一种源码块的每一行代码对应的AST信息；通过将获取的语法结点信息组合成一个组合信息，将标识一样的相邻代码行组合成模块；通过以模块为单位对比分析两个源码块的标识信息，根据模块演化情况进行分类分析，使用预处理、二次处理方法处理各种演化情况，并将演化信息存入数据库中，并转换成HTML代码。本发明和其他软件版本演化对比分析方法相比，能提高获取演化信息的准确率，并能提高软件版本演化分析的效率。
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公开(公告)号：CN105373426A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510726818.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06F9/4887 , G06F9/5027
Abstract: 本发明属于云计算领域，具体涉及一种满足实时性好，资源利用率高的要求的基于Hadoop的车联网内存感知实时作业调度方法。本发明包括：(1)用户将作业提交到主节点，主节点中的资源管理器对作业进行初始化操作，之后将作业交给资源分配中心进行可调度性判断；(2)资源分配中心根据集群负载情况和作业截止期为其分配资源；(3)将作业放入到队列中，等待从节点中的心跳包，将作业中的任务分配到从节点上执行。通过该方法能够满足车联网作业的实时性要求，同时方法中设计的抢占策略和资源分配中心能有效的提高资源的使用效率，并平衡节点间资源的分配。
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公开(公告)号：CN107203468B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710258269.3
申请日：2017-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于AST的软件版本演化对比分析方法。通过Unix的Diff命令对两个软件版本源码进行比对分析，将变化的源码分为三种源码块；通过语法分析器获取两个软件版本源码的AST信息，分析获取每一种源码块的每一行代码对应的AST信息；通过将获取的语法结点信息组合成一个组合信息，将标识一样的相邻代码行组合成模块；通过以模块为单位对比分析两个源码块的标识信息，根据模块演化情况进行分类分析，使用预处理、二次处理方法处理各种演化情况，并将演化信息存入数据库中，并转换成HTML代码。本发明和其他软件版本演化对比分析方法相比，能提高获取演化信息的准确率，并能提高软件版本演化分析的效率。
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公开(公告)号：CN106330949A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610821236.0
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: H04L63/1425 , H04L41/145 , H04L63/1416
Abstract: 本发明提供的是一种基于马尔科夫链的入侵检测方法。提取网络数据包特征，构造基于马尔科夫链的数据模型；在训练阶段和检测阶段分别构造马尔科夫链模型；根据事件重要性对入侵检测算法改进；利用改进后的入侵检测算法，对训练阶段和检测阶段的马尔科夫链进行异常检测，并得到异常结果。本发明主要关注工业控制领域ICS系统特有的攻击类型：在网络通信数据包格式完全正常的情况下，仍会出现基于顺序或基于时间的序列攻击。通过实验验证，本发明能够有效降低误报率，且有更高的检测效率和精确度。
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公开(公告)号：CN105373426B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201510726818.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于云计算领域，具体涉及一种满足实时性好，资源利用率高的要求的基于Hadoop的车联网内存感知实时作业调度方法。本发明包括：(1)用户将作业提交到主节点，主节点中的资源管理器对作业进行初始化操作，之后将作业交给资源分配中心进行可调度性判断；(2)资源分配中心根据集群负载情况和作业截止期为其分配资源；(3)将作业放入到队列中，等待从节点中的心跳包，将作业中的任务分配到从节点上执行。通过该方法能够满足车联网作业的实时性要求，同时方法中设计的抢占策略和资源分配中心能有效的提高资源的使用效率，并平衡节点间资源的分配。
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