-
公开(公告)号:CN109886200A
公开(公告)日:2019-06-14
申请号:CN201910132608.2
申请日:2019-02-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的无人驾驶车道线检测方法,包括车道线图片的生成网络、判别网络和检测算法三个部分;首选获取生成网络、判别网络的训练数据,然后将低分辨率图片输入生成网络生成超分辨率图片,将高分辨率图片和超分辨率图片输入判别网络进行清晰度判断,并根据判断结果捕捉超分辨率图片和高分辨率图片的数据分布,生成网络和判别网络基于数据分布进行对抗训练,直至达到纳什均衡,得到最优化的生成网络,将最优化的生成网络生成的超分辨率图片输入检测算法进行车道线识别。本发明采用生成式对抗网络进行无人驾驶车道线检测,可以有效提高车道线检测的精确度。
-
公开(公告)号:CN109688152A
公开(公告)日:2019-04-26
申请号:CN201910003778.0
申请日:2019-01-03
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L63/1466 , H04L12/40 , H04L2012/40215
Abstract: 本发明公开了一种面向车载CAN总线的报文注入式攻击的检测方法,将CAN总线正常通信的周期性和稳定性特征应用于实时检测CAN总线是否遭受到报文注入式攻击的检测过程中。本发明在具体实施时,需要首先监听车载CAN总线正常通信,并保存其通信特征,在检测时通过对比正常通信特征和实时通信特征来实现检测注入式攻击的目的。本发明在不改变汽车CAN总线上硬件架构的情况下,通过更新连接在CAN总线电子控制单元ECU的软件,检测车辆CAN总线是否遭受到注入式攻击。本发明可应用于各种使用CAN总线进行信息传输的车辆中,提升车辆在使用过程中的安全性,保障乘坐人员的人身安全。
-
公开(公告)号:CN109063745A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201810756175.3
申请日:2018-07-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6282 , H04L63/1408 , H04L67/02
Abstract: 本发明涉及一种基于决策树的网络设备类型识别方法及系统,属于网络安全技术领域。所述方法包括采集网络设备数据流量,对网络流量进行预处理,提取流量中的HTTP数据包,将文本类型的特征数据向量化,利用特征向量进行决策树‑C45分类,最终识别出设备的类型;本发明能够基于网络流量采用决策树‑C45算法识别网络设备类型。该方法是基于被动方法去探测未知设备的类型,不会被入侵检测系统捕获,同时对于未知设备的类型也能识别,并能把未知设备的类型补充到系统中,提高泛化能力。
-
公开(公告)号:CN107426696A
公开(公告)日:2017-12-01
申请号:CN201710589471.4
申请日:2017-07-19
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W4/026 , G01S11/06 , H04W64/003
Abstract: 本公开了一种逐步逼近式的wifi定位方法和装置,首先通过定位装置检测周围的wifi设备,当检测到目标wifi设备后,自动锁定wifi设备的网络参数,变化方向或移动位置,通过观察装置显示的定位信息确定目标所在的方位,逐步逼近的方式定位目标wifi设备。所述定位装置包含信号接收模块、信号识别处理模块、积分计算模块、信号变化阀值比较模块、方位变化指示模块。本发明解决了对Wifi设备进行逐步逼近定位时的问题,实现对wifi设备的网络特征、行为特征、流量特征进行快速锁定可能的目标设备,提供了一种基于特征识别而非设备MAC地址识别的快速锁定异常行为的用户的方法,提高了在现场对Wifi终端的识别能力。
-
-
-