-
公开(公告)号：CN104035891A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410289706.4
申请日：2014-06-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种Android移动终端数据安全保护系统，包括采用Android系统的移动终端和远程服务器，移动终端的存储设备设置FAT32格式和Ext2/3格式两个分区；移动终端上安装有客户端模块，用于挂载两个分区，又用于提取并上传第二分区的Inode数据，并在移动终端中销毁相应的Inode数据，还用于下载Inode数据，还原第二分区中Ext2/3文件系统信息，以使第二分区可以被重新挂载与正常使用；远程服务器上安装有服务器端模块，用于控制移动终端上传或下载Inode数据，以及用户身份的认证与管理。该系统可有效保护移动终端的数据安全，且避免在远程存储时的失密风险，并提供数据恢复能力。
-
公开(公告)号：CN120087302A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510158954.3
申请日：2025-02-13
IPC: G06F30/36 , G06F21/56 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种面向信息缺失的超大规模集成电路安全设计检测方法，属于硬件木马检测领域。所述方法，对信息缺失的超大规模集成电路门级网表设计文件进行解析，创建有向图表示并对逻辑门节点进行特征表示编码，构建电路有向图数据；使用图变分自编码器GraphVAE对有向图数据进行结构推理，并使用解码器对信息缺失的电路结构进行补全，构建补全的电路有向图数据；对补全数据进行逻辑门类型、扇入扇出数量、介数中心性、邻域类型分布计算，并组合拼接为电路门特征；构建图神经网络模型GNN，通过图卷积操作进一步提取深层次特征，并采用多层感知机进行推理训练，实现硬件木马分类。本发明可以有效地检测出信息缺失情况下门级网表的硬件木马。
-
公开(公告)号：CN120086848A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510271885.7
申请日：2025-03-07
Abstract: 本发明提供一种针对不完整网表的强化学习硬件木马检测方法，提取不完整网表文件并进行预处理，以识别所有的节点和逻辑门，解析表示组件之间连接的网表以提取节点和逻辑门的信息；基于强化学习预测模型，将不完整网表修复成完整网表；将预处理后的节点和逻辑门集输入到预测模型，预测模型依据电路转换概率进行预测生成，得到完整网表；通过硬件木马检测模型得到硬件木马的检测结果。本发明可以有效地检测出不完整门级网表中的硬件木马。
-
公开(公告)号：CN106131004A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610518714.0
申请日：2016-07-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于云计算安全强度评估的方法，确定一个必要的安全参数的列表，将所述安全参数纳入一信任模型以得到信任值，用以衡量云服务提供商的云计算环境的安全程度。本发明能够涵盖众多安全领域，并且能够测量云计算安全强度的模型。
-
公开(公告)号：CN104021567B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410292782.0
申请日：2014-06-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于首数字定律的图像高斯模糊篡改检测方法，包括以下步骤：取一定数量的自然图像作为训练样本，分别提取各自然图像的RGB三个颜色通道的梯度以及DCT域AC系数的MSD的首数字定律特征；对各自然图像进行高斯模糊操作，得到高斯模糊图像，然后分别提取各高斯模糊图像的RGB三个颜色通道的梯度以及DCT域AC系数的MSD的首数字定律特征；把各自然图像、高斯模糊图像的梯度以及DCT域AC系数的MSD的首数字定律特征放入SVM分类器中训练，得到训练好的SVM分类器；用训练好的SVM分类器对待测图像进行检测，判断待测图像是否经过模糊篡改。该方法增强了图像高斯模糊篡改检测的普适性，提高了检测效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104639638B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510066543.8
申请日：2015-02-10
Applicant: 福州大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于动态博弈论与云服务分类的用户信念修正方法，包括以下步骤：（1）分别建立云服务提供商与可信用户、云服务提供商与不可信用户的支付矩阵，基于此建立云服务提供商与可信用户、云服务提供商与不可信用户的不完全信息动态博弈模型；（2）将云服务分为敏感服务和非敏感服务，分别进行信念修正，以监测用户行为；（3）结合用户的历史行为序列计算用户的当前信念值，以给出不同的反应策略。该方法有利于使云服务在连续性和安全性两方面取得平衡。
-
公开(公告)号：CN104182973A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410391516.3
申请日：2014-08-11
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于圆形描述算子CSIFT的图像复制粘贴检测方法，包括以下步骤：1、输入彩色图像并计算其颜色不变量，用所述颜色不变量的梯度方向作为方向特征；2、检测尺度空间极值行，并对关键点进行定位；3、使用圆形描述子确定关键点的主方向，生成所有关键点的24维描述子；4、采用关键点描述子之间的欧氏距离作为关键点相似性判断的度量，对图像中所有关键点进行配对；在图像中确定两个可疑区域，找出所述两个可疑区域的所有配对的关键点；5、如果配对的关键点的数量大于设定的阈值，即判定该幅图像经过复制粘贴篡改，否则未经过复制粘贴篡改。该方法有利于准确、高效地检测同幅图像是否经过复制粘贴篡改。
-
公开(公告)号：CN108668254B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201810460982.0
申请日：2018-05-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进BP神经网络的WiFi信号特征的区域定位方法，其特征在于：将WiFi特征信号进行预处理转换成四层改进的BP神经网络，再利用蚁群算法对改进后的神经网络权值进行优化，并在权值更新公式中加入动量项因子，进而提高定位方法的收敛速度与分类精度。本发明实用性高，应用性强，成本低，预测分类精度高，计算过程处理简洁，稳定性强，可靠性高，可以基本实现短距离区域的高效分类。
-
公开(公告)号：CN108668254A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810460982.0
申请日：2018-05-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进BP神经网络的WiFi信号特征的区域定位方法，其特征在于：将WiFi特征信号进行预处理转换成四层改进的BP神经网络，再利用蚁群算法对改进后的神经网络权值进行优化，并在权值更新公式中加入动量项因子，进而提高定位方法的收敛速度与分类精度。本发明实用性高，应用性强，成本低，预测分类精度高，计算过程处理简洁，稳定性强，可靠性高，可以基本实现短距离区域的高效分类。
-
公开(公告)号：CN105704690A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610034430.4
申请日：2016-01-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于手机数字指纹验证的短信隐密通信的方法及系统。该方法实现方式为：1、发送方：输入手机号码、消息与密码后，对消息与手机号码进行分层加密，并将加密包传输到消息服务器；2、服务器：1）收到数据包后，进行第一层解密取出手机号，将仍加密的消息数据包存入数据库；2）生成临时页面的链接，并通过短信网关将链接发给指定的手机号码；3）将解密后的消息显示在临时生成的网页，以供用户阅读；3、接收方：收到带特定标签的短信后，用户点击链接，输入约定密码，成功解密后，即可阅读消息。本发明实现了短信阅读的阅时保护及限时阅读，阅后页面自动销毁，链接至此永远无效，保证消息的销毁无痕，提高通信内容安全。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.021 seconds)
