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公开(公告)号：CN111626090A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010137381.3
申请日：2020-03-03
Abstract: 本发明公开了一种基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法，属于计算机视觉领域，一种基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法，本发明的DifferenceNet具有孪生Encoder-Decoder结构，通过输入两帧图像与对应的监督标签，可以学习两帧图像之间的时序信息与差异特征；AppearanceNet具有Encoder-Decoder结构，通过主干提取t帧图像的表观信息，然后通过时-空信息融合，对t+1帧图像中的运动目标进行预测；AppearanceNet还通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息，并且本方法在定性和定量方面均显着优于最新算法，并适用于存在动态背景，光照变化和阴影的复杂场景。
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公开(公告)号：CN111079544A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911150556.8
申请日：2019-11-21
Abstract: 本发明公开了一种基于加权联合最近邻的多任务稀疏表示检测方法，属于图像处理技术领域，一种基于加权联合最近邻的多任务稀疏表示检测方法，包括以下步骤：利用多任务学习技术，构建多任务稀疏表示模型，将所有任务上累积的总重构误差应用于检测目标，得到多任务稀疏表示的检测结果，利用加权联合最近邻方法进行计算，得到加权最近邻的检测结果，将加权最近邻的检测结果和多任务稀疏表示的检测结果相结合，得到最终的检测函数，可以实现通过光谱信息和邻域空间信息同时进行检测，利用多任务学习，联合多个相关的子稀疏表示，得到较好目标检测效果，并且加入了加权联合最近邻算法，提高了对空间信息的利用，使目标检测效果得到了进一步提升。
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公开(公告)号：CN106210064B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201610555676.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于授权的可控P2P大规模遥感数据分发方法，包括遥感数据拥有者发布遥感数据、遥感数据使用者下载遥感数据、遥感数据管理平台的监控管理三个流程，本发明采用了基于P2P的数据传输方法，不存在多用户下载造成资源服务器的性能瓶颈，方便了用户的使用；整个遥感资源趋向于一种优化的状态，遥感文件块会在系统中均匀分布，避免拥有稀有文件块的结点离开系统后造成的系统消亡，有效地延长了系统的生命周期；通过遥感数据管理平台对P2P用户端的身份审核和权限验证，避免了遥感数据流入不合适的P2P用户端，保证了遥感数据的安全性；增强了遥感数据管理者对数据分发的掌控能力，提高了遥感数据分发过程中可控安全性。
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公开(公告)号：CN109918867A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910131469.1
申请日：2019-02-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的对等系统文件溯源方法，包括基于区块链的对等系统文件溯源方法和用户通过区块链进行对等系统文件下载的信息溯源过程。本发明可以让更多的参与方加入，一起维护一个账本，越多参与方加入，维护的数据越多，可以增加更多的信任背书，文件溯源更加可信。克服中心化系统的弊端，强有力的证书认证能避免人为纂改数据或数据意外丢失的问题，修改等操作必须通过所有组织的同意，大大提高了安全性。
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公开(公告)号：CN108833139A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810492657.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: H04L41/0604 , H04L41/0613 , H04L43/045 , H04L43/0823 , H04L43/106 , H04L63/1416
Abstract: 本发明提出一种基于类别属性划分的OSSEC报警数据聚合方法，该方法包括：S1.采集原始OSSEC报警数据；S2.对原始OSSEC报警数据进行标准化得到标准化OSSEC报警数据；S3.对步骤S1采集的报警数据进行预处理；S4.对步骤S2所述的OSSEC报警数据进行处理使得每条OSSEC报警数据升序逐层匹配；S5.计算每条OSSEC报警数据各属性的相似度。S6.计算每条OSSEC报警数据全局相似度以及计算每条OSSEC报警数据的各个属性的权重值；S7.根据步骤S5得到的各属性的相似度以及步骤S6得到的各属性的权重值计算每条OSSEC报警数据的全局相似度；并计聚合结果。本发明打破了常规的单一依赖时间属性聚合比较，引入嵌套从属关系的思想，采用类别属性划分算法实现报警数据类别属性逐层升序聚合从而灵活计算相邻报警数据的属性相似度。同时，有效地提高了OSSEC报警数据聚合率和系统检测率，以及降低了系统误报率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108737399A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810436324.8
申请日：2018-05-09
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: H04L63/1416 , G06K9/6215 , H04L41/0631 , H04L43/16
Abstract: 本发明提出一种基于角标随机读取的Snort报警数据聚合方法，该方法包括：S1.采集原始Snort报警数据；S2.对原始Snort报警数据进行标准化得到的标准化Snort报警数据；S3.对原始Snort报警数据进行预处理操作；S4.以随机生成角标的方式对步骤S2获得的标准化Snort报警数据进行随机打散排列；S5.计算打散后的标准化Snort报警数据的各属性的相似度；S6.计算各打散后的Snort报警数据之间的全局相似度并计算每条Snort报警数据中各属性的权重值；S7.根据步骤S5得到的各属性的相似度以及步骤S6得到的各属性的权重值计算每条Snort报警数据的全局相似度；并计聚合结果。本发明采用角标随机读取算法实现报警数据按月分段，并且段内随机聚合比较，从而灵活计算相邻报警数据的属性相似度。
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公开(公告)号：CN105516020B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201510974162.X
申请日：2015-12-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/851
Abstract: 本发明为一种基于本体知识推理的并行网络流量分类方法，步骤为：Ⅰ、利用决策树算法训练已标记应用类型的网络流量训练样本集，建立网络流量的决策树分类模型，并将其转化成推理规则集；Ⅱ、采用Jena工具包将推理规则集构造成推理机，借助MapReduce并行计算框架，调用推理机进行并行知识推理，挖掘出网络流量本体中网络流量实例和网络应用类型的对应关系，对网络流量实例标记网络应用类型，完成网络流量分类。本发明引入并行处理技术MapReduce，以云计算为网络流量本体知识推理的存储和计算资源，对网络流量实例进行并行化分类，有效提高分类效率；结合机器学习和本体知识推理，构建推理规则集，直接针对网络流量本体中的流量实例进行有效分类。
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公开(公告)号：CN107835153A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710909464.8
申请日：2017-09-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种脆弱性态势数据融合方法，通过构建脆弱性数据本体，可以对脆弱性的概念以及概念间的关系做出明确定义，有效地消除不同的采集工具所采集的异构数据之间的不一致性；考虑了不同扫描工具在脆弱性证据方面的差异，提供的证据的信任度存在差异，采用基于加权的D-S证据理论方法对不同工具扫描的脆弱性态势数据进行融合，融合过程中的相对权重代表各探测工具的信任度，从而使得融合的结果能更加反应真实情况；当多种证据产生冲突时，可以得到更好的结果。
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公开(公告)号：CN104360842B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201410569630.0
申请日：2014-10-23
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种基于JBPM的服务动态流程编排方法，包括如下步骤：（1）确定需求范围，从QoS模板库获取匹配模板，并挖掘需求与服务的对应关系，每个服务所需的具体参数，进行反馈；（2）根据反馈传入具体参数，系统作动态规划，构建服务和模板的动态绑定；（3）流程编排，生成流程模板；（4）流程自动执行，生成流程实例；（5）流程变更，利用迁移算法对变更内容进行流程模板重写，生成新流程；（6）开始新流程实例，流程结束；（7）将结果页面中的数据与旧流程保存的数据合并。本发明根据用户提供的需求，由系统完成一系列工作，自动生成流程模板完成核心业务，在执行过程中可以动态变更所需服务，并由流程迁移算法保证流程的正确性和高效性。
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