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公开(公告)号：CN119539572A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411542054.0
申请日：2024-10-31
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种思政教育效果的智能评价方法，首先使用网络爬虫从多个新媒体平台抓取传播思政教育内容的数据，并存储于本地数据库中，然后对数据进行预处理；构建思政教育效果评价模型，基于多维度指标，利用机器学习和自然语言处理技术对预处理后数据的思政教育效果进行量化评估；最后对数据的评估结果进行分析和可视化展示，并根据思政教育效果评价模型的量化评估结果，综合判断思政教育的传播程度。本发明通过跨平台数据抓取、大数据分析、情感分析及深度学习等方法，全面、动态地评估新媒体平台传播下的思政教育效果。
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公开(公告)号：CN116150748A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211317016.6
申请日：2022-10-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多层次特征深度提取的漏洞代码检测方法，采用代码切片的技术，利用Joern平台针对某些与漏洞相关的库函数或API函数通过数据流和控制流分析提取出节点间的具有数据依赖和控制依赖关系的切片，然后对切片进行数据清洗；对代码切片通过标记嵌入、片段嵌入、位置嵌入，将输入转化为可使用BERT模型进行特征提取的嵌入向量；通过对BERT模型的输出结果进行分类讨论，分析出基于函数级别、词级别不同层次的漏洞代码特征；对词级别特征通过LSTM与Multi‑Head Attention的进一步处理，最后与函数级别特征进行结合，进而从多层次对漏洞代码进行分析检测。本发明极大提高了漏洞代码检测的准确率与速度。
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公开(公告)号：CN107438083B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710795049.4
申请日：2017-09-06
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , G06F16/955 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开一种Android环境下钓鱼网站检测方法及其检测系统，包括以下步骤：手机端用户在浏览网页时，获取网站URL，并发给服务器端；服务器端在收到客户端发来的URL时，并根据URL获取网页内容，根据URL和网页内容构造特征向量；使用样本数据集对K‑means进行聚类形成两个聚类中心，同时训练朴素贝叶斯算法；使用K‑means和改进朴素贝叶斯相结合的算法对特征向量进行判定，并将判定结果发回给客户端用户；客户端用户根据返回的结果进行相应的提示，如果是钓鱼网站则显示提示框提醒用户，如果不是则正常浏览网页。本发明充分利用了K‑means算法聚类速度快与朴素贝叶斯算法准确率高的优点，大大提高分类速度和精度。
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公开(公告)号：CN107526970A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710737006.0
申请日：2017-08-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于动态二进制平台检测运行时程序漏洞的方法，属于虚拟机与程序分析技术领域，包括：基于二进制代码执行平台Pin，对主存和寄存器中来自外部渠道的输入进行识别并将其作为可疑污染源加以标记；通过中间指令层实现可疑污染源传播行为的跟踪，根据各指令操作数的污点状态对污染行为进行分析，其中污点状态包括被污染、未被污染和受控污染；建立内存模型和寄存器模型记录每个主存字节和寄存器字节的污点状态。本发明提出受约束的污染状态，提高了漏洞检测的覆盖率。提供全新的Hash链接表结构，该结构可以在不增加存取时间的情况下，减少污点信息的存储空间。通过将不相关的API函数过滤机制，大大降低了系统运行开销。
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公开(公告)号：CN107438083A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710795049.4
申请日：2017-09-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种Android环境下钓鱼网站检测方法及其检测系统，包括以下步骤：手机端用户在浏览网页时，获取网站URL，并发给服务器端；服务器端在收到客户端发来的URL时，并根据URL获取网页内容，根据URL和网页内容构造特征向量；使用样本数据集对K-means进行聚类形成两个聚类中心，同时训练朴素贝叶斯算法；使用K-means和改进朴素贝叶斯相结合的算法对特征向量进行判定，并将判定结果发回给客户端用户；客户端用户根据返回的结果进行相应的提示，如果是钓鱼网站则显示提示框提醒用户，如果不是则正常浏览网页。本发明充分利用了K-means算法聚类速度快与朴素贝叶斯算法准确率高的优点，大大提高分类速度和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115618300A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211253669.2
申请日：2022-10-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06F21/55 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种融合最优人工特征和深度特征的钓鱼网站检测方法，先对网络钓鱼特征(简称人工特征)进行编码，然后通过证据权重来删除无用特征；使用双向搜索算法并结合模拟退火策略去除冗余特征；接着基于卷积神经网络的特征提取模型CNN对URL进行自动提取深度特征；在得到URL深度特征后，将之与经特征选择后的最优人工特征进行融合，进而从多方面表达钓鱼网站的特征信息；通过建立随机森林分类模型的方式实现对钓鱼网站的检测。本发明通过特征选择算法降低了人工特征维度，并将之与深度学习算法自动提取的URL深度特征融合，极大地提高了钓鱼网站检测的准确率和速度。
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公开(公告)号：CN112468501B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011361704.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/40 , G06F16/955 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种面向URL的钓鱼网站检测方法，包括以下步骤：截获用户要访问的URL并发送给服务器端；服务器端将URL分隔成固定长度的五个部分；嵌入层利用CNN和BiLSTM法提取以上五个部分的URL特征并将其转化成一个向量；利用TF‑IDF和注意力机制筛选有用特征以此来降低特征向量的维度，即得到一个精简的URL最优特征向量；利用数据集训练全连接层神经网络分类器；用最优特征向量表示的URL送入全连接层神经网络分类器，并根据计算出来的概率判定其是否为钓鱼网站的URL。本发明充分利用深度学习算法的优点，并且利用Attention机制降低特征维度，大大提高检测钓鱼网站的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN112468501A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011361704.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L29/06 , G06F16/955 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种面向URL的钓鱼网站检测方法，包括以下步骤：截获用户要访问的URL并发送给服务器端；服务器端将URL分隔成固定长度的五个部分；嵌入层利用CNN和BiLSTM法提取以上五个部分的URL特征并将其转化成一个向量；利用TF‑IDF和注意力机制筛选有用特征以此来降低特征向量的维度，即得到一个精简的URL最优特征向量；利用数据集训练全连接层神经网络分类器；用最优特征向量表示的URL送入全连接层神经网络分类器，并根据计算出来的概率判定其是否为钓鱼网站的URL。本发明充分利用深度学习算法的优点，并且利用Attention机制降低特征维度，大大提高检测钓鱼网站的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN105817029B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201610145217.0
申请日：2016-03-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种六子棋博弈系统中基于路和棋型的混合搜索方法，本发明是在使用Alpha‑Beta剪枝算法对博弈树进行搜索时扩展中间节点阶段对候选节点的估值使用了基于“路”的估值方式，在对叶子节点进行估值时使用了基于“棋型”的估值方式。将这两种估值方式混合使用，应用于Alpha‑Beta剪枝搜索中，结合两者的优点。混合搜索模式与单一的基于“路”的搜索模式相比，在搜索效率相同的情况下提高了博弈水平，与单一的基于“棋型”的搜索模式相比，在相同的博弈水平下提高了搜索效率。
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公开(公告)号：CN107050839A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710247262.1
申请日：2017-04-14
Applicant: 安徽大学
IPC: A63F3/02 , A63F3/00 , A63F13/822
CPC classification number: A63F3/02 , A63F3/00643 , A63F13/822
Abstract: 本发明公开了一种基于UCT算法的亚马逊棋机器博弈系统，包括：外部显示装置、输入装置和内部处理单元；其中外部显示装置，用于与内部处理单元建立通讯，显示棋盘信息和博弈过程；输入装置，用于用户设置参数和在博弈模式下的策略选择，并与内部处理单元建立通讯，进行亚马逊棋游戏；内部处理单元：采用智能的博弈技术实现游戏系统的智能化，实现智能博弈技术之间自动博弈以及人与智能博弈技术之间的博弈。本发明解决了原有算法的估值问题，对所有的可能下棋选择进行全局搜索的基础上根据搜索结果选择好的节点进行更多次的局部搜索，可以让搜索结果向着好的方向发展；提高了UCT的搜索效率与深度。
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