公开(公告)号：CN107358099A

公开(公告)日：2017-11-17

申请号：CN201710431448.2

申请日：2017-06-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张迎周 ,  王星 ,  陈星昊 ,  尹秀 ,  赵莲

IPC: G06F21/56

Abstract: 本发明公开一种基于LLVM中间表示程序切片的无用变量检测方法，从加入了无用变量的程序源代码开始，首先将源代码转化为LLVM中间表示的形式，接着利用程序切片技术对LLVM中间表示进行分析得到程序依赖图，之后对程序依赖图抽取和化简，得到变量距离图，最后设定距离阈值，在变量距离图上计算输出变量与其他变量的距离，判断源代码中是否存在无用变量。本发明能够有效检测出源代码中加入的无用变量，同时在检测不同语言的源代码时具有通用性。

公开(公告)号：CN106791872A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611026728.7

申请日：2016-11-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张迎周 ,  赵莲 ,  陈星昊 ,  王星 ,  尹秀

IPC: H04N19/467 ,  H04N19/48 ,  H04N19/60 ,  H04N19/625 ,  H04N19/90

CPC classification number: H04N19/467 ,  H04N19/48 ,  H04N19/60 ,  H04N19/625 ,  H04N19/90

Abstract: 本发明提供了一种基于SVD的信息隐藏方法，包括预处理步骤、加密步骤、解密步骤；先对原始秘密信息进行预处理，对秘密信息矩阵进行线性变换，获取压缩后的数据，这一操作达到降低秘密信息嵌入量的目的；然后以Arnold置乱算法实现数据的进一步的加密。以JPEG图像为载体，将加密后信息嵌入到载体图像中；其中本发明首先将载体图像进行DCT变换，获得DCT系数矩阵，并对DCT系数矩阵进行SVD分解，获取信息最佳嵌入位置，随后利用F5隐写算法将密文嵌入到DCT矩阵中。本发明利用压缩因子提高信息隐藏量，利用SVD分解技术提高了信息隐藏算法的隐蔽性，实现了更加安全的数据隐藏。

公开(公告)号：CN107943516B

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN201711274665.1

申请日：2017-12-06

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张迎周 ,  陈星昊 ,  王星 ,  尹秀 ,  赵莲

IPC: G06F8/75 ,  G06F11/36

Abstract: 本发明提供了一种基于LLVM的克隆代码检测方法，包括预处理步骤，合并映射步骤，提取分片步骤，匹配步骤，汇总步骤。首先对源代码预处理步骤，对源程序通过的前端转换成中间语言，然后对装换后的程序进行程序切片操作，获得中间语句之间的依赖关系，这一操作的获取LLVM IR语言的依赖图。然后对取得的数据进一步处理，获取更加精简的语句关系集。然后使用分割方法将语句集分割，在以分布式对比方法获取克隆代码。本发明中通过切边结果来获得关系集样本，并且保留了语句的特征。本发明将提高代码检测的匹配精度，利用LLVM IR中间语言带来的额外特征性，结合多种匹配方式丰富了匹配方法，实现了更加好的克隆代码检测。

公开(公告)号：CN106991435A

公开(公告)日：2017-07-28

申请号：CN201710137000.X

申请日：2017-03-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张迎周 ,  尹秀 ,  陈星昊 ,  王星 ,  赵莲

IPC: G06K9/62 ,  G06F21/55

CPC classification number: G06K9/6269 ,  G06F21/552 ,  G06K9/6249

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的字典学习的入侵检测方法，包括数据预处理步骤、稀疏特征提取步骤、数据检测步骤；首先收取标准数据集作为本方法训练集和测试集，然后用字典学习的方法对高维数据约简冗余信息以达到稀疏特征选择的目的；字典学习是一个双目标优化的复杂问题，使用分布式快速求解算法‑‑交替方向乘子法(ADMM)作为其求解框架，可以在加快大字典的训练速度的同时保证求解的精度；将提取出的具有高判别能力的稀疏特征作为机器学习分类器的输入，分类器使用支持向量机(SVM)，从而得到一个具有低复杂度、高表示能力的入侵检测模型，最终实现降低入侵检测的误报率、提高检测率、减少计算时间和存储开销。