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公开(公告)号：CN110162472A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910378248.4
申请日：2019-05-08
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种基于fuzzing测试的测试用例生成方法，主要包括六个步骤，本发明主要应用于以文件格式为输入的软件的漏洞挖掘，对被测程序进行插桩即，实现记录被测程序运行分支的情况；同时，运行的结果能够根据内核的返回参数来判断，利用程序的执行路径来指导测试样例的生成。通过位翻转区分测试样例中的元数据和数据，对元数据和数据进行不同概率的后续变异操作，避免大量无用样例的测试，减少系统资源开销，提高了fuzzing测试的速度，从而提升软件漏洞挖掘性能，更高效地对办公软件和浏览器等应用软件进行漏洞挖掘。
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公开(公告)号：CN119558423A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202311128630.2
申请日：2023-09-01
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于客户端目标增强的个性化联邦学习方法，涉及无线通信网络技术领域，本发明在联邦学习的过程中，客户端不仅在本地数据集上训练模型，还会在其目标集数据上训练得到目标集模型，更加着重每个客户端的个性化目标，提升每个客户端的模型在特定任务上的性能，根据欧氏距离计算每个客户端的个性化聚合权重，使数据分布相似的客户端在聚合中具有更大的权重，可以更显著地影响模型更新，在通信效率和收敛速度方面，只有更新后的全局模型参数需要上传，减少了通信的开销和本地的计算负担，通过使用个性化聚合权重，可以更有效地利用客户端的贡献，加速联邦学习的收敛速度。
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公开(公告)号：CN119380873A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411518015.7
申请日：2024-10-29
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06F16/33 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及金属元素检测技术领域，公开一种基于交叉注意力的图文模态废钢金属元素检测系统，包括图像获取模块、文本获取模块、数据预处理模块、数据集划分模块、图像特征提取模块、文本特征提取模块、交叉注意力机制模块、特征融合模块、分类器模块、模型评估与优化模块、金属元素数据库、结果输出模块、系统部署与应用模块。通过引入交叉注意力机制，能有效融合视觉和文本特征，使得模型在处理相似外观的金属时，依赖于图像特征的同时能利用文本特进行区分，显著提高识别准确性，且系统能充分利用图像模态和文本模态的信息，使得模型能更全面、深入地分析废钢特性，提升分类效果。
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公开(公告)号：CN119380101A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411517995.9
申请日：2024-10-29
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06T7/00 , G06T5/70 , G06V10/72
Abstract: 本发明涉及冶金技术领域，公开一种基于逐层方向指导的个性化联邦学习废钢检测方法，包括如下步骤：废钢图片采集及预处理：通过高分辨率工业相机在各废钢回收站的不同卸料点采集不同种类废钢的高清图片作为训练数据集；对采集到的图像数据进行标注。采用基于逐层方向指导机制的个性化联邦学习，通过客户端模型间的差异，利用逐层方向指导机制计算各客户端在层级上的方向向量，用以指导各客户端个性化模型的更新方向，以此为各废钢回收站点定制个性化模型，使个性化模型可在保证兼顾学习其他部分废钢回收站点数据的情况下，进一步针对自身本地数据进行精细的学习，提升模型在自身客户端上的性能。
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公开(公告)号：CN118551287A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410752433.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于数据生成的网站指纹识别方法，涉及网络空间安全技术领域，本发明采用监督学习策略，结合深度学习的序列处理模型以及数据生成模型，解决数据增强方法所面临的不可控性、不真实性和难以打标记问题；控制数据生成过程方面，采用双向长短期记忆网络BiLSTM进行特征提取，BiLSTM模型能够充分考虑网络流量数据的上下文信息；同时采用CVAE利用网站流量的条件信息，在生成过程中引入控制变量，通过编码器对潜在特征进行压缩，再由解码器重构，保证生成的数据保留关键的流量特征，数据增强方面，使用带标签的数据集进行特征提取和生成模型的训练，然后向模型输入大量无标签数据，得到大量有标签数据，对原始数据进行数量增强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118093425A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410376069.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本申请涉及软件安全测试技术领域，公开一种基于结构感知的智能化测试用例筛选方法，包括以下步骤：步骤一、测试用例集获取：通过自动化工具收集软件测试用例集；步骤二、执行路径分析：对获取的测试用例集中的各用例，执行动态分析捕获其在软件测试中的执行路径，此分析有助于识别用例触及软件内部结构的深度和广度。通过基于结构感知的智能化测试用例筛选方法、装置、处理器和存储器，显著提高模糊测试在复杂软件系统中的应用效率和效果，利用格式和结构分析，结合执行路径信息，对测试用例有针对性的分组，后对分组的测试用例提取公共子串形成格式文件，通过维持测试用例关键格式特征进行针对性地进行变异。
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公开(公告)号：CN115209447B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210858162.3
申请日：2022-07-20
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供的基于围绕三角形寻找边界节点的判定方法及系统，涉及无线传感器网络领域；其方法通过建立极坐标系，在极坐标系中依次确定按照预设条件构建的第二、第三和第四节点集合中是否存在满足第一、第二预设条件的节点，使得这类节点间或与正轴点构成围绕判定节点的三角形，达到识别判定节点是否为边界节点的过程；本发明无需使用节点的位置坐标、无需对判定节点收集邻居信息进行三角形枚举并随后逐个对生成的三角形进行三角形内点测试，判定过程迅速，且判定效率高。
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公开(公告)号：CN117909867A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410101500.8
申请日：2024-01-25
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/084 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模型上传的联邦故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，本发明从客户端自身的模型差异出发，通过使用公用的辅助数据集及其训练出来的辅助模型自适应地确定客户端的上传模型架构，构建个性化的上传架构，实现个性化的故障诊断，同时在此基础上引入一种自适应上传模型架构确定方案和对应异构模型架构的聚合方法，解决了联邦故障诊断识别精度低的问题，同时自适应地确定上传模型架构，进一步降低现有技术的通信开销，解决了现有技术对故障诊断问题中non‑IID场景导致的识别精度低问题，大大减少了人工成本，降低了通信开销，提高了识别效率。
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公开(公告)号：CN116095055B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310047157.9
申请日：2023-01-31
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供一种支持事件触发的异步TSN流调度方法，一方面，通过基于帧的每跳可驻留时间Ti和帧的路径段数Ri的信息对网络中的各类流进行统一的管理，其中帧每跳驻留时间Ti和帧的路径段数Ri是基于流的相对截止时间和路径段数计算得知。而无论是时间触发流还是事件触发流，都能够提前已知它们的相对截止时间和路径段数，并且能够预设它们的经由路径。另一方面，TSN交换机可以在过滤层面上过滤分类帧，并将可驻留时间界限dwell_time分配给帧。在传输选择中，基于节点的当前时钟，促使紧迫帧的及时传输，使其能够在截至时间内顺利传达目的节点。此方法的进行不需要网络中严格时钟同步，避免非时钟同步情境下的干扰。
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公开(公告)号：CN115086006B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210660847.7
申请日：2022-06-13
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向门控逻辑单元的分布式应用程序加密流量分类方法，包括以下步骤：1)采集并标注分布式应用程序原始流量负载数据；2)基于分布式应用程序原始流量负载数据，生成预处理后的流量序列；3)利用流量序列训练基于双向门控逻辑单元的神经网络模型；4)用新采集并生成的流量序列验证训练好的双向门控逻辑单元神经网络模型，精度足够后将模型作为流量分类器部署于真实网络节点；5)对真实网络环境中的分布式应用程序流量进行解析分类并标注。6)定期评估与更新模型。本发明构建的模型利用了分布式应用程序流量数据的时间、方向、长度特性，提高了分布式应用程序流量分类的准确率，且减少分类器占用的资源。
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