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公开(公告)号：CN110867214B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201911110726.X
申请日：2019-11-14
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明提供一种基于共享数据梗概的DNA序列查询系统，该系统将来自不同档案库的DNA序列压缩到同一个数据梗概中。对于感兴趣的DNA序列，通过该数据梗概可快速查询该序列存在于哪些档案库中。本发明包括数据预处理，数据梗概的建立与更新，DNA序列查询三个子系统；从给定的DNA序列中提取出有用信息；提出原创的数据梗概对多个档案库的DNA序列数据进行压缩；利用数据梗概对DNA进行查询；本发明可用于DNA序列查询，通过查询感兴趣的DNA所在的档案库，进一步寻找感兴趣的档案库数据进行研究。
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公开(公告)号：CN113079176B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110402669.3
申请日：2021-04-14
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06F16/901 , G06F16/9035
摘要： 一种适用于海量数据的高速网络流量异常检测系统，包括数据包特征提取子系统、网络流量压缩存储子系统、用户频度分析子系统、网络重击流检测子系统和网络巨变流检测子系统：首先对高速网络流量进行捕获，根据检测粒度，初步提取数据包五元组信息，作为网络用户唯一标识；基于所提取的数据包特征，利用LogLog数据结构对高速网络流量中频度较小的低频网络用户进行过滤存储，并结合不同的网络流量异常检测任务，采用不同的数据结构存储频度较大的高频网络用户；结合存储网络流量中低频和高频网络用户的不同数据结构，分别对网络流量中的异常行为进行检测，输出每个网络用户的频度，并检测得到网络流量中的Top‑k网络重击流和网络巨变流。
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公开(公告)号：CN118656371A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410811082.1
申请日：2024-06-21
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/2458
摘要： 本申请公开了一种用于确定数据集之间差异的方法、系统、装置、电子设备及计算机可读存储介质，应用于数据服务端，本申请利用截断几何分布条件的性质，使得数据集中的数据能够按照与哈希函数对应的概率分布被记录，从而通过使用预设的哈希函数确定数据集的梗概数据，在保持数据集完整性的同时，有效减少数据存储空间的需求生成梗概压缩数据，再通过对目标数据集的梗概压缩数据进行异或操作，快速获得目标数据集之间的梗概差数据；最终通过求解期望函数来确定数据集之间的差异值。在保证分析结果准确度的同时，有效降低内存占用，解决了大数据的数据集差异分析过程中，内存占用与分析结果准确度不能兼顾的问题。
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公开(公告)号：CN110867214A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911110726.X
申请日：2019-11-14
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明提供一种基于共享数据梗概的DNA序列查询系统，该系统将来自不同档案库的DNA序列压缩到同一个数据梗概中。对于感兴趣的DNA序列，通过该数据梗概可快速查询该序列存在于哪些档案库中。本发明包括数据预处理，数据梗概的建立与更新，DNA序列查询三个子系统；从给定的DNA序列中提取出有用信息；提出原创的数据梗概对多个档案库的DNA序列数据进行压缩；利用数据梗概对DNA进行查询；本发明可用于DNA序列查询，通过查询感兴趣的DNA所在的档案库，进一步寻找感兴趣的档案库数据进行研究。
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公开(公告)号：CN118885516A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410907106.3
申请日：2024-07-08
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F18/22 , G06F16/22
摘要： 本申请公开了一种相似数据库的检索方法、装置、设备及存储介质，属于数据检索技术领域，包括：获取多个待选择的数据库，并按照预设的距离估计函数确定每个数据库的库特征数据；按照预设的局部敏感哈希函数处理每个库特征数据，并将全部的库特征数据所对应的库哈希值存储在同一个梗概数据中；从用户设备获取参照数据的序列特征数据，并在梗概数据中确定与序列特征数据匹配的目标库哈希值；根据目标库哈希值确定目标数据库，并将目标数据库发送至用户设备。解决了计算开销大的问题；同时也避免了在数据检索过程中，由布隆过滤器检索条件过于严格所造成的不能识别相似序列的问题。
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公开(公告)号：CN113079176A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110402669.3
申请日：2021-04-14
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H04L29/06 , G06F16/901 , G06F16/9035
摘要： 一种适用于海量数据的高速网络流量异常检测系统，包括数据包特征提取子系统、网络流量压缩存储子系统、用户频度分析子系统、网络重击流检测子系统和网络巨变流检测子系统：首先对高速网络流量进行捕获，根据检测粒度，初步提取数据包五元组信息，作为网络用户唯一标识；基于所提取的数据包特征，利用LogLog数据结构对高速网络流量中频度较小的低频网络用户进行过滤存储，并结合不同的网络流量异常检测任务，采用不同的数据结构存储频度较大的高频网络用户；结合存储网络流量中低频和高频网络用户的不同数据结构，分别对网络流量中的异常行为进行检测，输出每个网络用户的频度，并检测得到网络流量中的Top‑k网络重击流和网络巨变流。
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