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公开(公告)号：CN105303109A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510608807.8
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06F21/563 , G06F17/30887 , G06F21/566
Abstract: 本发明提供了一种恶意代码情报检测分析方法及系统。该方法包括客户端和服务器两部分，首先客户端自动检测用户要访问的网址，将网址发给服务器端；然后服务器端检测网站是否存在恶意代码，将检测结果发送给用户并及时发出提醒。本发明在服务器端检测时，使用基于抽象语法树匹配算法和低交互蜜罐仿真模拟技术，并在此基础上进行了改进和融合，兼顾了性能和准确率。本发明在客户端检测时不仅支持多种浏览器版本，而且检测完毕后提供多种输出格式。本发明优势在于相较传统手段在检测准确率上较大提升，性能可以充分满足用户需要，且与其他程序兼容性良好。另外，本发明为网站的恶意代码检测，提供了一种统一的解决方案，不仅可以检测电脑客户端还可以检测安卓手机客户端。
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公开(公告)号：CN105279411A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510609523.0
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F21/32
CPC classification number: G06F21/32
Abstract: 本发明提供了一个基于步态生物特征的移动设备身份认证方法，该方法结合移动端，是现有生物识别技术的完善与拓展。此方法由两部分组成，分别为训练模块和识别模块。训练模块分为数据采集、特征提取和建立模型三个步骤；识别模块分为收集待识别用户数据、模型匹配和通知响应。本方法利用移动终端本身的功能与便利，进行数据完整采集，搭建出科学的数学基础模型，得到用户的步态信息，保证了用户唯一性。系统采用国密SMS4对称加密算法进行加密，很好的保障了数据的传输安全。本方法优势在于，充分利用了移动设备丰富的传感器和网络功能，建模过程与用户日常步态结合，不用刻意操作即可不断完善。相比于其他识别方式，安全系统隐蔽性较强，不易被针对。同时无需接触，难以隐蔽，可远距离进行识别，极大程度上提高了用户安全保障。
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公开(公告)号：CN105205375A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510609297.6
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06F21/32 , G06F21/6245 , G06K9/00067
Abstract: 本发明公开了一种基于掌纹识别技术的移动端隐私保护软件，及一种新型的掌纹图像预处理方法。本软件的特色在与采用了先进的掌纹识别技术作为软件的进入密码。用户可以通过手机摄像头扫描掌纹的方式进入软件，即摒弃了传统的文本密码或图形解锁的方式。通过掌纹进入本软件后，本软件为用户提供了四种功能：账号密码本功能，私密日记功能，私密应用保护功能，和私密文件保护功能。该新型掌纹图像预处理方法的特色在于：首先采用Haar+Adaboost分类器判断手掌所在的主要区域，再根据该区域的特征对整幅图像进行肤色检测，最终得到掌纹的ROI(Region of Interests)。该方法在很大程度上克服了传统肤色分割方法的不足，在不同的光照条件下表现出了很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103685251A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310646562.9
申请日：2013-12-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向移动互联网的Android恶意软件检测平台，本发明属于信息安全技术领域；目的在于克服现有Android恶意软件检测缺少动态检测的不足，实现Android恶意软件静态检测和动态检测的有机结合，通过把应用程序安装到Android沙盒中，自动启动并操纵Android应用程序，模拟用户对应用程序的各种实际操作，通过对应用程序运行情况的监视，可以获得应用程序的API调用信息以及各种动态行为，以此达到检测应用程序恶意行为的目的；本发明通过在Android沙盒中模拟用户对应用程序的操作，真实的还原了应用程序的实际行为，提高了Android恶意软件检测的效率和准确率。
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