所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：以业务数据处理与分析为基础，提供智能分析与预测服务，优化业务流程。本项目以业务数据的处理与分析为基础，以满足企业或政府部门的日常办公、公共服务以及商业智能分析的需求为目标。首先，通过搭建多源数据智能分析与处理架构建立统一接口提供服务；其次，建立流程驱动服务与智能重构模型，实现业务流程的驱动与智能优化；然后，引入人工智能技术对数据进行有效的处理和分析，提供智能分析与预测服务；最后，建立全方位、多层次以及安全性高的权限控制和隐私保护机制。主要工作如下：（1）提出了一种面向服务的多源数据智能分析与处理架构，实现了跨平台的多源数据集成以及综合处理与分析，为用户提供透明、全面和个性化的服务。（2）提出一种面向业务数据的流程驱动与智能重构技术，实现业务流程的自动流转以及过程优化，显著增强流程管理的适应性和智能性。（3）建立智能分析与预测服务模型，利用人工智能等技术，实现了数据的分析与预测等辅助决策功能。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：建立三维室内地图模型，提高室内定位精度和仿真效果。本项目建立了一种分层嵌套的可定制三维室内地图模型，根据室内物体的移动能力将物体进行分层，在此基础上，地图本身就具有高程信息以及与定位导航相关的定位材质层和路径规划层，不仅可以用于室内定位仿真和路径规划，还可以有效地辅助室内定位，减小定位误差、提高定位精度。其中关键技术主要包括：（1）三维地图分层生成技术：在生成室内地图的过程中根据物体的移动性和运动频率将不同物体进行分层处理，使得进行地图更新时仅需要更新部分层的地图信息，提高了地图更新效率；（2）网元优化布局技术：通过遗传算法与模拟退火相融合的网元布局优化算法，从对全局最优解的搜索角度和算法的进化速度上来提高遗传算法的性能，最终得到最优网元布局，提高定位精度；（3）路径规划技术：根据用户需求及复杂的三维室内地图路径信息，通过三角剖分和 A*算法相结合的路径规划方法和路径平滑技术，查找相应的最优路径。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：面向高技术船舶行业的开放式系统，实现项目信息的统一管理和控制。项目管理系统是面向高技术船舶行业的一个开放式系统，目的在于对行业内各家单位的项目信息进行收集，并统一管理。项目管理系统在软件上主要有两部分组成：安装在总库管理系统和提供给其他单位的数据录入终端。其他单位通过软件终端录入的数据可直接导入总库中。为方便其他单位使用，数据录入终端软件以简介、安装方便、使用简单等为主要目标；总库软件系统要安全可靠，具备数据恢复、防止数据损坏和备份功能。项目管理系统实现对项目信息、项目各个阶段（包括立项阶段、执行阶段、调整阶段、验收阶段、终止阶段和撤销阶段）信息、评审意见及过程文件的管理。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：基于云计算的数据中心，为新能源客车提供数据信息服务。基于云计算的客车（包括新能源客车）信息服务平台，旨在建立基于云计算的数据中心基础上，为客车尤其是新能源客车在公共交通安全、公共交通出行服务及客车运营管理提供数据信息。基于云计算的数据中心为车联网平台运营提供计算能力和存储资源，以及大数据挖掘提供基础架构平台。基于云计算的数据中心将改变模式单一、重复建设、各自为阵的传统数据中心状态，最终实现一切皆服务，解决传统数据中心不断上升的基础架构成本、维护成本，资源交付速度慢、系统建设周期长，业务弹性差及不断上升的能源需求等诸多问题。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：对电子地图数据进行二次加工，实现敏感区域的非线性变换和保密处理。本技术对原始电子地图数据进行二次加工，即在不影响正常使用的前提下，按需求对敏感区域进行非线性变换，对原始数据引入误差，降低数据精度，去除涉密属性数据，以便电子地图分精度、分级别地公开使用。电子地图非线性保密处理技术具有以下特点：第一，提供了局部非线性变换、全局非线性变换和属性脱密等多种保密处理方式，其中局部变换包括自由变换、定点变换、定域变换、区域定量移动变换和多区域固定变换五种，使用户可以根据需要进行脱密处理；第二，局部非线性变换只对敏感区域进行非线性变换，不影响非敏感区域的精确使用，保证拓扑结构不变，可用性良好；第三，局部非线性变换过的敏感区域隐藏在整幅数字地图中不容易被发现，保密性更好；第四，针对敏感区域的局部非线性变换可以根据需要调整变换方式和变换强度。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：基于专用网络多核处理器架构，实现应用层网络安全防护和综合分析。本项目的核心技术已经具备较好的研究基础，并在国家级安全防护系统中应用成熟。通过将核心技术产业化，实现产品最终可销售形态的确定与研发后，即可快速推向市场。现有安全厂家一般受限于原有产品线，还未推出真正意义上的下一代应用级安全防护产品。本项目至此时机推出的全新架构的应用级安全网关系统必将会得到市场的积极响应。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：采用深度学习模型检测人流密度，适用于公共场所人流检测。中国作为世界人口最多的国家，每逢节假日，大量的公众场所都人满为患，经常造成拥挤，不仅影响人们出行的舒适度，也带来了严重的安全隐患。采用深度学习的视频检测终端产品可以检测人流数。智能终端设备满足高寒地区要求，工作温度-40℃~+70℃，低功耗，不受温度、湿度、地域和时间的影响；采用红外光源辅助技术，产品性能和准确率不受光照（白昼、黑天、阴天、雨天）影响，24 小时准确率不变化；智能分析设备采用深度学习模型检测人流密度，具有抗偏移、远程升级功能；人流统计的准确率不受服装颜色、头发的颜色、帽饰、背包等因素影响。可以自动检测出指定视频区域内通过人员的出/入方向，双向计数，准确率不低于 95%；智能终端设备满足高寒地区要求，一旦技术成熟，可以直接应用到其他有类似需求的地域。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：针对新能源客车监控行业，实现高吞吐量和高稳定性的消息数据处理。技术指标：（1）单条消息 1k 字节，单机实现 5w/s 消息数据吞吐能力；（2）可多机扩展，线性提升系统吞吐能力；287（3）单机日稳定吞吐量不低于 10 亿条；（4）多机热切换，正常运行时间在 99.9%以上；（5）Redis 的内存数据库断电数据丢失率小于 100 条。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：部署在移动核心网内，对移动互联网数据内容和用户行为进行审计和管控。面对移动互联网日益突出的信息安全问题，市场迫切需要一款适合当下移动互联网业务发展的审计和监控类产品，提供高性能、智能化的数据内容和用户上网行为审计与管控功能，促进移动互联网产业快速、健康的发展。本项目开发的“移动互联网内容审计与行为监控系统”是一种部署在移动核心网内，对移动互联网上传输的数据内容和用户上网行为进行审计和管控的软硬件系统。产品形态至少包括三台专用安全硬件设备（一台用于采集和审计 Ga、Gn 接口或 RP 接口流量数据；一台用于存储和挖掘分析审计日志；另外一台部署在 Gi 或 Pi 接口，用于对用户上网行为进行管控。三台设备之间以级联方式进行通讯，如果采集点流速过大，可增加审计分析设备来满足处理能力上的需求）。整个产品的软件系统集成了基础网络协议还原子系统、应用层协议还原子系统、数据内容与上网行为审计子系统、数据内容审计日志挖掘分析子系统、上网行为审计日志挖掘分析子系统、上网行为管控子系统以及审计分析与管控结果可视化子系统等七个关键子系统。同时还包括用户管理子系统、系统管理子系统、配置管理子系统以及审计日志挖掘分析协作接口等辅助功能模块。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：集成多个关键子系统，实现网络安全监测与分析的紧密集成型产品。本项目开发的“基于多维审计的网络安全态势分析与预警系统”是一种无缝连接的、多功能部件紧密集成、相互协作的网络安全监测与分析类产品。产品形态包括两台专用安全硬件设备（一台用于网络信息审计，一台用于进行安全态势分析，两台设备以级联方式进行通讯）和一套主机信息审计软件。整个产品的软件系统集成了主机信息审计子系统、网络信息审计子系统、信息采集与预处理子系统、安全事件关联分析子系统、脆弱性分析子系统、安全态势评估与分析子系统、安全态势预警子系统及安全态势可视化子系统等八个关键子系统。同时还包括用户管理子系统、系统管理子系统等辅助功能模块。各子系统模块化开发，以组件方式集成。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：提供网络安全态势信息的分布式采集、处理，提高态势信息获取效能，实现网络安全性分析。本项目提出了大规模网络安全态势信息的分布式采集、分布式处理模型，提高了态势信息获取的效能，突破了大规模系统态势信息生成的关键技术--融合分析技术，最后演示样机功能模块通过典型模拟环境验证。项目完成后可以达到的技术指标：支持主干万兆、接入千兆的网络处理能力；扩大了系统支持的网络规模：主机数不少于 10000 台；系统具有认知功能，能对未知的网络安全事件特性进行学习；系统具有信息关联融合能力，通过多类采集器之间的关联融合分析，能够分析网络的运行状态和安全状态；全网安全态势生成时间达到 3 分钟；系统采用分布式的部署结构；系统采用 B/S 架构，具有友好可视化界面；技术成熟度达到 5 级，即演示样机功能模块通过典型模拟环境验证。项目突破的关键技术有：分布式大规模网络的网络安全态势模型生成方法；跨系统、跨区域的态势信息共享技术；基于数据特征、面向用户的态势信息融合分析组织模型；多角度网络安全态势评估技术和多粒度网络安全态势预测技术。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：构建自律可恢复系统理论模型，实现分布式系统的失效预防和系统恢复。本项目突破了以下几项关键技术：（1）理论参考模型：构建了一种以失效预防和系统恢复为目标的自律可恢复系统理论参考模型，通过分级恢复模式，使系统具有一定的自我感知和环境适应能力。（2）失效自愈调控技术：从分布式系统失效恢复决策问题入手，提出一种部分可观察随机决策 POMDP 模型，采用局部线性嵌入算法对高维、稀疏失效数据矩阵进行非线性映射，实现失效提前预判，减少或避免人为干预。（3）事件实时记录与分析技术突破了大量实时非覆盖存储、系统快照、互助日志和异地日志挖掘等技术，有针对性地对网络运行状况进行实时跟踪和记录，从中发现隐藏的安全问题。（4）微重启恢复技术 通过对软件系统二进制文件结构的分析与动态修改，建立系统应用的恢复结构，并将系统划分为多个递归重启域，依照恢复结构图递归重启直到失效最终解决，使系统具有更高的自恢复性能。（5）任务热插拔恢复技术：通过对运行组件的实时监视获取任务组件状态信息，定位失效组件，并采用代理、动态装载、反射等技术实现组件热插拔，实现软件的在线升级与恢复。（6）悔改恢复技术：采用三“R”技术，即“Rewind”，“Replay”和“Repair”，通过检查点设置和回卷恢复这两个过程使系统恢复到正常状态，实现对人为操作故障的恢复。