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公开(公告)号：CN109862392A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910213339.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 济南大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , G06K9/62
Abstract: 本公开公开了互联网游戏视频流量的识别方法、系统、设备及介质，采用单样本高斯分布重采样算法对互联网游戏视频流量训练集的特征数据集进行采样处理，实现训练集中正样本和负样本的数量均衡，最后得到优化后的训练集；将优化后的训练集的特征输入到分类模型中，对分类模型进行训练；得到训练好的分类模型；采集待测试互联网视频，对待测试互联网视频进行特征提取，对提取的特征进行筛选得到待测试的特征数据集；将待测试的特征数据集输入到训练好的分类模型中；输出互联网游戏视频流量的识别结果。
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公开(公告)号：CN105187395B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201510487185.8
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了基于接入路由器进行恶意软件网络行为检测的方法及系统，无线路由器识别接入的移动终端，同意其联网请求，并开始抓取该移动终端通过上网产生的流量，将采集的网络流量传入流量行为分析模块，进行基于流量的安全检测；检测模型服务器通过流量数据建立检测模型，并将检测模型存储在检测模型服务器中；检测模型服务器定期的更新接入路由器的流量行为分析模块，增强接入路由器的安全防护；通过无线路由器自主选择所需要的检测模型，检测模型开始对输入的流量数据进行处理并输出检测结果。本发明避免了在用户移动终端安装检测程序所带来的对移动终端资源消耗大的问题，同时解决了在实际使用中大规模部署的问题。
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公开(公告)号：CN106294167B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201610676744.4
申请日：2016-08-16
Applicant: 济南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了Android应用程序界面自动遍历方法及系统；包括以下步骤：初始化Android应用程序界面遍历过程中用到的链表；运行Android应用程序，Android应用程序的主界面被打开；对Android应用程序的主界面进行遍历；将遍历结果存储到组件层次链表中；判断组件层次链表中是否有未遍历组件和当前界面的遍历数量是否达到用户在遍历前设定的界面遍历数量的最大值；如果没有未遍历的组件或者已经达到遍历界面的最大值，则遍历完成；否则，获取从Android应用程序的主界面到未遍历组件的触发路径；依据触发路径，进入未遍历组件对应的界面，对未遍历组件对应的界面进行遍历；本方法适用于大部分的Android应用程序的遍历工作。
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公开(公告)号：CN105187395A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510487185.8
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/145 , H04L63/1408
Abstract: 本发明公开了基于接入路由器进行恶意软件网络行为检测的方法及系统，无线路由器识别接入的移动终端，同意其联网请求，并开始抓取该移动终端通过上网产生的流量，将采集的网络流量传入流量行为分析模块，进行基于流量的安全检测；检测模型服务器通过流量数据建立检测模型，并将检测模型存储在检测模型服务器中；检测模型服务器定期的更新接入路由器的流量行为分析模块，增强接入路由器的安全防护；通过无线路由器自主选择所需要的检测模型，检测模型开始对输入的流量数据进行处理并输出检测结果。本发明避免了在用户移动终端安装检测程序所带来的对移动终端资源消耗大的问题，同时解决了在实际使用中大规模部署的问题。
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公开(公告)号：CN105022960A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510486986.2
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/566
Abstract: 本发明公开了基于网络流量的多特征移动终端恶意软件检测方法及系统，从网络流量数据中提取出能够有效表征移动终端恶意软件网络行为的特征；按照不同的特征类型对提取的能够有效表征移动终端恶意软件网络行为的特征进行分类；对分类后的特征建立与之相适应的检测模型，每种类型的特征有与之对应的唯一的检测模型；每种类型的特征选择对应的检测模型并输出相应的检测结果。针对移动终端网络流量的不同特征类型，本发明设计了适应于不同的特征类型的检测模型，用户可以根据需要自主选择所需要的模型，针对不同的特征类型设计的不同的检测模型可以在一定程度上提高了检测的准确度，满足了用户的个性化需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115082402B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210711377.2
申请日：2022-06-22
Applicant: 济南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制的食管鳞癌图像的分割方法，属于图像处理技术领域。包括：获取原始食管鳞癌CT影像序列；对获取到的图像进行预处理；搭建注意力网络模型，将预处理后的图像输入到模型中训练；利用训练好的模型输出评价指标，获得食管鳞癌分割结果。本发明引入通道注意力模块和空间注意力模块，提升重要特征抑制不重要特征，在提升分割精度的前提下，极大的提升了深度神经网络模型的泛化能力，同时通过可视化的方法解释深度神经网络在提取特征过程中所关注的图像区域，以此解释神经网络的内部运行机制。
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公开(公告)号：CN119579992A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411705872.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/75
Abstract: 本发明提出了一种基于伪标签和嵌入聚类匹配的半监督图像分类方法及系统，属于图像处理技术领域。方法包括：获取标记图像和无标记图像，对无标记图像进行增强处理；对于标记图像，基于半监督图像分类模型计算监督损失；将增强后的无标记图像输入半监督图像分类模型，基于动态阈值和对类别的学习状态筛选伪标签，计算无监督损失；分别将弱增强图像和强增强图像映射到嵌入空间生成K‑Means聚类结果，所述聚类结果分别用于生成目标图和强增强嵌入聚类图，计算图匹配损失；基于监督损失、无监督损失和图匹配损失建立总损失，通过最小化总损失提高半监督图像分类模型的性能。本发明通过在单样本及样本亲和层次应用一致性正则化，有效缓解确认偏差。
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公开(公告)号：CN116680581A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310638368.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 济南大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06N5/04 , G06F16/901
Abstract: 本发明涉及网络安全与管理领域，提供了一种面向视频多模态流量的因果推理方法及系统。该方法包括，对获取的原始网络流量数据进行预处理，得到流量数据序列；基于流量数据序列，设置视频流的阈值条件，识别视频流；采用时间相似性度量权重，确定视频流与其他相关流的相关性，得到满足条件的初步核心流量集；基于所述初步核心流量集，采用条件独立性检验视频流与其他相关流的独立性，得到核心流量集；基于核心流量集，提取视频流量特征，分析直播场景与视频流量特征在结构和参数上的因果关系，以此对直播场景进行推理，得到直播场景的标签。
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公开(公告)号：CN115720170A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211512610.0
申请日：2022-11-28
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请涉及生物特征采集与识别的技术领域，提供一种指纹密钥生成方法、系统、介质及设备。该指纹密钥生成方法，包括：指纹图像预处理：S2、确定出稳定特征点集合：S3、构造密钥特征点集合：S4、计算特征距离：S5、生成原始指纹密钥。本申请的技术方案无需保存任何指纹特征数据或信息，在每次需要密钥时，仅通过随时采集指纹图像即可重构指纹密钥，完全克服了传统指纹密钥生成方法中使用中间存储介质的局限性，极大程度地保证了指纹数据的安全性，提升了用户体验值，且有效降低用户生物特征的丢失和遗漏的风险。
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公开(公告)号：CN114491509A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210106774.7
申请日：2022-01-28
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开提供了一种基于沙箱的恶意程序行为分析处理方法及系统，其执行于网络编程虚拟执行环境中，所述方法包括：沙箱守护程序启动，加载配置信息并加载沙箱程序主要组件；任务管理组件进行一切必要初始化操作，并监听通信接口；任务管理组件开始运行任务针对每个任务生成工作环境；任务实例控制组件进入工作目录并准备开始任务；沙箱虚拟机代理组件配合任务实例控制组件开始任务；任务控制实例控制并报告任务状态；任务调度组件收集完成的任务，并调用各功能组件对任务进行处理并归档。
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