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公开(公告)号:CN110365678A
公开(公告)日:2019-10-22
申请号:CN201910633262.4
申请日:2019-07-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于反样本的工控网络协议漏洞挖掘方法,以Modbus TCP协议报文作为测试用例,构建工业控制系统的漏洞挖掘测试用例生成模型。该方法先通过循环神经网络学习协议数据单元的语义并使用带温度参数的Softmax层表示数据值的概率分布;之后再比较随机可变阈值与最大概率的关系决定是否用极小概率的数据值替换当前数据值以增加工控异常的可能性,最后根据协议规范用随机值补充协议MBAP报文头部分构成完整的测试用例。本方法能解决工控网络协议的高冗余与低效性问题,提高用例漏洞挖掘能力。
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公开(公告)号:CN103455999B
公开(公告)日:2018-05-08
申请号:CN201210183069.3
申请日:2012-06-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 一种基于内超声图像序列的血管壁边缘自动提取方法,先粗检:利用血管壁处的信息特征,通过系列图像处理方法获取第一帧图像的初始边缘;再细检:改进GVF‑snake算法,引入自我调节因子和自适应法向外力,在增强边缘附近数据项的梯度影响,减少扩散引起的平滑效应的同时,能依据图像边缘和当前轮廓曲线相对位置来调整力的方向,扩大活动轮廓的捕捉范围,解决了由于无法到达局部区域而不能获得所需边缘的问题,使初始边缘精确收敛于实际管壁边缘。在变形过程中加入三次B样条,以减少控制点,提高收敛速度,光顺轮廓曲线,得到第一帧图像的最终边缘。由于相邻图像之间时间、空间相关性较大,将所获最终边缘作为下一帧图像初始边缘,重复上述细检工作,以此类推,得到序列图像的血管壁边缘。
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