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公开(公告)号：CN118626519A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310214518.4
申请日：2023-03-07
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F21/62
Abstract: 本申请实施例公开了一种类别识别方法及装置、规则库构建方法及装置、电子设备。该类别识别方法，包括：根据待查询数据及规则库对应的字典，生成查询向量；所述规则库包括一个或多个加密的规则序列；根据所述查询向量及所述规则库对应的搜索密钥生成陷门；根据所述陷门及各个所述规则序列对应的索引，确定目标规则序列；其中，第一规则序列对应的索引是根据所述第一规则序列及所述搜索密钥生成的；对所述目标规则序列的密文进行解密，以得到所述目标规则序列包含的目标类别标签，并根据所述目标类别标签确定所述待查询数据对应的目标类别。上述的类别识别方法及装置、规则库构建方法及装置、电子设备，能够提高数据安全性，降低数据泄露的风险。
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公开(公告)号：CN117708336B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410160917.1
申请日：2024-02-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/096 , G06N5/045
Abstract: 本发明属于情感分析技术领域，涉及一种基于主题增强和知识蒸馏的多策略情感分析方法；包括对数据集进行预处理获得真实文本；将真实文本中句子使用词袋模型表示成句子词袋表示并作为主题模型的输入，生成主题嵌入表示；将真实文本作为BERT‑base模型的输入获得句子向量表示，通过12层编码器生成12维包含语义信息的特征向量，将主题嵌入表示与特征向量结合，得到包含语义信息和主题信息的句子向量，完成教师模型训练；通过三种蒸馏策略及分类目标损失，对学生模型进行训练，将待分析的数据集输入训练好的学生模型中，得到分类结果；相比现有的情感分析模型，本发明具有更高的分类准确性和模型可解释性，降低模型时延，压缩网络参数。
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公开(公告)号：CN119883880A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411712367.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/3668 , G06F11/3698
Abstract: 本发明公开了一种基于修正测试矩阵的程序突变故障定位方法及系统，包括：通过符号执行、共享变量追踪和假设推理相结合的方法处理待测试源程序，通过识别代码中的关键路径，共享变量以及潜在故障交互点找出用于生成突变的代码行；基于大语言模型理解源代码上下文，针对待选代码行生成复杂突变体并且运行这些突变后的程序得到杀死信息矩阵；针对不同突变类型，通过贝叶斯方法修正修改概率并以此概率修改测试矩阵，减少测试矩阵中的噪声；根据修改后的测试矩阵计算怀疑度，生成可疑代码列表。本发明的方法可以减少不必要的突变操作，提高测试覆盖率，提高故障定位的准确性。
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公开(公告)号：CN118656123B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410790534.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F8/74
Abstract: 本发明涉及一种用于生成对抗样本的脆弱代码段搜索方法，涉及面向预训练编程语言模型的对抗攻击领域。本方法首先通过各方法在调用链中的位置为其分配初始搜索优先级；然后根据搜索过程中识别的脆弱代码行为，使用代码行为图来指导各方法调用优先级的调整量。本方法使用代码调用链及行为图来形象化表示代码行为及方法间的调用关系，通过从遍历过程中获取知识，动态地调整各方法在遍历中的优先级，使更有可能包含脆弱代码段的函数被优先搜索，从而降低替换点搜索过程中的模型访问次数，减少了搜索的时间开销。
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公开(公告)号：CN118981793A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411121282.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于本地化差分隐私的地理位置数据扰动方法，包括如下步骤：S1.客户端收集用户的位置信息；S2.设置参数外围隐私区半径r3，表示扰动的最大范围；S3.确定本地化差分隐私的隐私参数∈，隐私参数∈控制着扰动的强度和隐私保护的水平，并且确定核心隐私区半径r1和期望扰动区域半径r2；定义三个区域，r≤r1为核心隐私区域，r1
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114282585B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202010983397.6
申请日：2020-09-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/049
Abstract: 本发明提供一种基于天文光谱数据的离群天体分类方法，批量获取原始的天文光谱数据，将其中已知标签的天文光谱数据分别作为训练集和测试集，其中的未知天文光谱数据待分类，对所得原始的天文光谱数据的高维特征向量进行降维处理，根据所得低维的特征向量计算出离群分数，对所述天文光谱数据进行二分类；构建三元组样本；向三元组随机损失的神经网络模型中投入经过降维处理后的未知天文光谱数据，得到新的特征向量，得到未知光谱数据的新特征向量并计算该数据的离群分数，再使用训练后设定的新阈值，识别出天文光谱数据中的离群数据；该方法具有数据处理时间短、精准度高、能快速识别出离群天体等优点。
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公开(公告)号：CN118821205A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410789254.X
申请日：2024-06-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于混合差分隐私的区域计数查询方法及系统，属于数据安全技术领域。方法包括：用户根据自身所在位置、所在的子区域大小以及隐私预算计算扰动参数，根据所述扰动参数，将扰动后的位置信息上传到用户所在子区域对应的分位置收集中心；分位置收集中心统计自己管辖子区域内的用户数量并进行扰动保护，将所述扰动后的子区域计数值上传到总位置收集中心；总位置收集中心对各分位置收集中心上传的扰动后的子区域计数值进行合法性检查和修正，向外提供区域计数查询服务。本方法保护了用户的位置隐私，提高了查询结果的精度，能够向查询用户提供较高精度的区域计数查询服务。
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公开(公告)号：CN116578985A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310541438.X
申请日：2023-05-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于模型无关元学习的智能合约漏洞检测方法，首先通过解释器捕捉智能合约代码转化为图结构，生成的异构图结构使用边的漏洞关键字五元组表示；在训练中，通过自注意力机制，记录每一个漏洞检测任务中相对权重最高的漏洞五元组为元漏洞组。漏洞五元组用于内循环图注意网络训练中检测某种漏洞，而元漏洞组则在外循环中同时在每种漏洞检测任务中维系，即把元漏洞组加入到每次内循环检测中的漏洞五元组中并重置权重。通过上述方法，可以通过外循环实现寻找优化初始参数，加快检测速度，同时不断生成和更新元漏洞组来改善特征工程以实现特征重用，减少人为的标注数据和手动的定义漏洞五元组关键字，便于将该方法迁移至其他类型的智能合约漏洞。
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公开(公告)号：CN114282585A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202010983397.6
申请日：2020-09-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于天文光谱数据的离群天体分类方法，批量获取原始的天文光谱数据，将其中已知标签的天文光谱数据分别作为训练集和测试集，其中的未知天文光谱数据待分类，对所得原始的天文光谱数据的高维特征向量进行降维处理，根据所得低维的特征向量计算出离群分数，对所述天文光谱数据进行二分类；构建三元组样本；向三元组随机损失的神经网络模型中投入经过降维处理后的未知天文光谱数据，得到新的特征向量，得到未知光谱数据的新特征向量并计算该数据的离群分数，再使用训练后设定的新阈值，识别出天文光谱数据中的离群数据；该方法具有数据处理时间短、精准度高、能快速识别出离群天体等优点。
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公开(公告)号：CN119598475A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510140022.6
申请日：2025-02-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/57 , G06F11/3604
Abstract: 本发明公开了一种智能合约的细粒度漏洞检测方法、系统、装置及存储介质，属于智能合约漏洞检测技术领域。方法包括获取包括若干语句的待检测智能合约代码数据；根据语句的节点类型遍历待检测智能合约代码数据生成代码控制流集合；将代码控制流集合输入提示模版中得到各代码控制流对应的提示文本嵌入序列；将各代码控制流对应的提示文本嵌入序列输入残差网络中，经过残差重参数化操作转换为重参数化嵌入序列；将重参数化嵌入序列输入细粒度漏洞检测模型，得到待检测智能合约的漏洞集合，对各代码控制流对应的漏洞进行评分计算，并按评分计算结果进行排序得到细粒度漏洞检测结果。本发明实现检测存在漏洞的代码控制流，得到细粒度漏洞检测结果。
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