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公开(公告)号：CN113407785A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110651810.3
申请日：2021-06-11
Applicant: 西北工业大学
Inventor： 何军红
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/27
Abstract: 本申请公开了一种基于分布式储存系统的数据处理方法，该方法包括：获取关键词和关键词对应的字段；根据所述字段在分布式存储系统中确定对应的索引；在索引中通过对应的关键词获取一组第一数据集，当所述关键词设置有多个时，根据每个所述关键词分别获取一组第一数据集；将多个第一数据集合并为第二数据集，并通过Scroll方式检索所述第二数据集以获取检索结果，并将结果返回给用户。本申请根据字段分类在不同的数据库中搜索数据获取第一数据集，能够减少对不必要的记录的访问，快速获取到第一数据集，如果关键词设置有多个，通过多个第一数据集获取的第二数据集数据量有限，容易通过检索获取最终返回给客户的数据，该方案检索效率高。
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公开(公告)号：CN118802778A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410916032.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 西北工业大学
Inventor： 何军红
IPC: H04L47/2441 , H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于网络流量的数据分级方法、系统及存储介质，方法包括：获取网络流量数据，结合识别函数，建立网络数据协议识别模型，筛选出可使用协议的网络流量数据；对可使用协议的网络流量数据进行预处理获取标准化网络流量数据；将标准化网络流量数据中的每个数据包作为图节点，根据数据包之间的特定关系构建边，并量化图节点之间的相似度，获取图结构；根据图结构构建图卷积网络模型，并通过反向传播更新模型参数，获取最优图卷积网络模型；将网络中的镜像流量数据输入到最优图卷积网络模型中，利用最优图卷积网络模型的输出网络流量数据的分类结果，根据分类结果划分数据级别。整个分级过程全程自动化，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN117537862A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311702335.3
申请日：2023-12-12
Applicant: 西北工业大学
Inventor： 何军红
IPC: G01D18/00
Abstract: 本发明提供一种工业控制系统及其方法，涉及工业控制技术领域，本发明根据传感器模块输出信号的性质进行分类，分为模拟量传感器模块和数字量传感器模块，并对现场的环境进行采集，并依据其本身输出的信号值的情况，结合现有控制算法基本上都是线性控制的特点，将对模拟量传感器模块影响较大的环境因素结合其自身输出信号强度的情况，综合生成模拟量校准系数对与其输出进行校准，将对数字量传感器模块影响较大的环境因素结合其本身输出的信号值的大小，综合生成数字量校准系数对其输出进行校准，模拟量校准系数和数字量校准系数是结合其本身的输出情况和实时的外界情况对输出的信号进行校准，具有很强的同步性，校准的效果好。
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公开(公告)号：CN117097557A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311304519.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 西北工业大学
Inventor： 何军红
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种工业信息安全认证系统，涉及工业系统网络监控技术领域，本发明通过第一采集模块对每个过程控制单元发送到过程管理单元的实时流量传输数据并根据时序进行排序，通过相关性分析模块生成相关性系数，通过流量分析模块生成周期波动系数和流量波动系数，判断流量的峰值周期和流量的波动情况，从三个维度判断是否存在流量攻击的可能性，通过第二次采集模块采集过程控制单元和过程管理单元外侧数据传输时的外界的电磁波强度和过程控制单元所连接的传感器数目以及过程管理单元连接的过程控制单元的数目，判断外界的电磁波强度，并通过第二分析模块构建环境影响系数，判断外界电磁波对于工业控制系统的影响。
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公开(公告)号：CN113313694A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110627893.2
申请日：2021-06-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法YOLOv4‑Defect，用于快速精准的识别出缺陷的类型并检测出缺陷的位置。该方法基于YOLOv4目标检测算法，一方面，对YOLOv4的特征提取网络进行卷积结构优化、参数修剪以及参数量化等多维度的压缩处理，以简化模型，提升检测效率，并通过知识蒸馏对模型进行预训练以提高模型的特征提取能力，从而提高检测精度；另一方面，添加了具有更加细致感受野的预测尺度来优化模型结构，提高了模型对于微小缺陷的检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117834284A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410025210.X
申请日：2024-01-08
Applicant: 西北工业大学
Inventor： 何军红
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种网络安全测试评估方法，涉及网络测试技术领域，通过测试系统获取网络当前运行环境后，基于网络当前运行环境的历史数据随机为网络生成若干防火墙规则，将若干防火墙规则建立初始防火墙规则集合，通过对初始防火墙规则集合分析适应度建立一代防火墙规则集合，对一代防火墙规则集合中的防火墙规则交叉操作获取二代防火墙规则集合，对二代防火墙规则集合中的防火墙规则变异获取三代防火墙规则集合，不断迭代生成足够数量的三代防火墙规则集合。该测试系统基于随机生成的防火墙规则进行多次处理，选出最优的防火墙规则进行使用，不仅减少人为参与，而且获取最优防火墙规则使用，有效提高对网络测试的效率。
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公开(公告)号：CN114861856B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210273979.4
申请日：2022-03-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N3/006 , G06N3/126 , G06Q10/047 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于蜂群遗传混合算法的AUV系统任务分配方法，针对一致任务信息的静态环境中各AUV携带资源有限的情况，利用不同的群智能优化方法，分别从资源层面以及整体系统层面出发，设计异构多AUV系统任务分配方法。为了避免人工蜂群算法IABC发生“早熟”停滞现象以及该算法在进化后期最优解变化不明显问题，将算法与小生境遗传技术NGA结合以优化全局搜索性能，提高了系统协作能力并改善单个AUV能力不足的情况。仿真结果表明：本发明方法在保证任务分配合理的同时，能够得到在多约束条件下系统整体效能最优的任务分配以及资源配置结果。
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公开(公告)号：CN114861856A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210273979.4
申请日：2022-03-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蜂群遗传混合算法的AUV系统任务分配方法，针对一致任务信息的静态环境中各AUV携带资源有限的情况，利用不同的群智能优化方法，分别从资源层面以及整体系统层面出发，设计异构多AUV系统任务分配方法。为了避免人工蜂群算法IABC发生“早熟”停滞现象以及该算法在进化后期最优解变化不明显问题，将算法与小生境遗传技术NGA结合以优化全局搜索性能，提高了系统协作能力并改善单个AUV能力不足的情况。仿真结果表明：本发明方法在保证任务分配合理的同时，能够得到在多约束条件下系统整体效能最优的任务分配以及资源配置结果。
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公开(公告)号：CN118981686A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411042057.8
申请日：2024-07-31
Applicant: 西北工业大学 , 中科锐眼(天津)科技有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种网络数据的分类分级处理方法、装置、设备及介质，属于数据安全与网络信息管理技术领域。该方法包括：对获取到的网络数据进行资产识别，得到识别结果；识别结果包括数据资产、业务资产以及网络资产；根据数据资产的数据特征，使用随机森林模型对数据资产进行分类，得到数据资产的资产类别；针对每个数据资产，通过遍历预设分级规则库中的每一个规则，得到每个数据资产的分级结果；将网络资产、数据资产的资产类别和分级结果以及业务资产进行关联，得到资产数据；对资产数据分别进行分级计算和分类计算，得到资产数据的业务类型和业务级别。根据本申请，能够将网络数据的分类分级与数据库字段信息解耦，准确且安全的实现网络数据的分类分级。
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公开(公告)号：CN118628886A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410754992.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 西北工业大学
Inventor： 何军红
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于小样本数据的缺陷检测方法，所述方法包括：获取小样本数据集，并将其划分为训练样本集和验证样本集；构建缺陷检测模型，并基于Faster R‑CNN算法对所述缺陷检测模型进行优化；利用所述训练样本集对优化后的所述缺陷检测模型进行训练直至训练完成；利用训练完成后的所述缺陷检测模型对所述验证样本集进行缺陷检测，获得检测结果；本发明通过划分小样本数据集、并利用基于Faster R‑CNN算法的对缺陷检测模型进行优化，通过优化算法和训练策略，有效提高模型的缺陷检测精度。
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