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公开(公告)号：CN116680021A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310461336.7
申请日：2023-04-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/451 , G06F16/81 , H04L67/025 , H04L67/08
Abstract: 本发明属于远程桌面技术领域，尤其是涉及一种针对远程桌面协议RDP中RemoteApp模式下虚拟应用界面的去黑框技术。本发明的方法包括：测定应用程序标识字段；计算应用程序中出现黑框的窗口的实际可视矩形窗口的相对坐标等信息；建立应用程序的标识‑数据索引表；基于索引表定制黑框去除方法；兼容远程桌面协议RemoteApp扩展。该方法解决了远程桌面协议中RemoteApp模式下的黑框问题，优化虚拟应用表现，提高用户使用体验。
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公开(公告)号：CN116522348A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310477825.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及文件系统的安全领域，具体内容涉及到通过模糊测试发现文件系统中的漏洞后，使用eBPF技术针对漏洞对系统进行保护的方法。本发明的方法包括：对文件系统进行模糊测试，根据给定文件系统生成种子构建种子池，选取种子进行变异并生成测试用例，然后执行测试用例进行模糊测试，筛选种子，输出漏洞报告和简化PoC，最后重复执行模糊测试直到达到预期要求；利用eBPF技术对文件系统进行内存隔离防护，首先根据内核源代码和模糊测试阶段获取的漏洞报告对内核进行反向污点分析识别脆弱对象，然后利用eBPF程序对脆弱对象所在的内存空间进行隔离。其流程如图1所示。该方法能够实现对文件系统的安全防护。
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公开(公告)号：CN111580969A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010377266.3
申请日：2020-05-07
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/50 , G06F16/901
Abstract: 本发明是一种基于多GPU的并行A*搜索方法，涉及分布式领域。当前基于GPU的A*搜索由于GPU内存和算力的限制，当数据规模达到一定量级时，会出现速度和内存的瓶颈。本发明的内容包括：图数据分割方法和A*搜索在GPU上的执行方式。针对多GPU计算架构条件下的内存异构层次问题，本发明关注于不同数据的分区方式，使之有效的实现GPU之间的负载均衡和数据的有效的交互。然后在GPU上采用了多个优先队列的方式并行A*搜索方法，针对多GPU的架构实现了相应的优化。最后，针对GPU上运算可能出现的重复结点查找问题，选取了替换式并行哈希。而针对一些应用的搜索空间呈指数增长可能出现的内存溢出问题，采用边沿搜索的方法。其流程如图1所示。
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公开(公告)号：CN110780878A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911020317.0
申请日：2019-10-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及人工智能领域的深度学习，特别是涉及一种对源代码的学习。本发明的内容包括：数据的收集与处理、模型的构建、模型的训练、模型的评估、类型推断。数据的收集与处理包括：首先在Github上下载一定量的源代码，接着筛选类型丰富的源代码作为最终的数据集，然后将数据转换为单词(token)和类型(type)对齐匹配的格式，同时生成token和type词汇库，最后利用token-type映射将源代码表示为一种适合学习的数据格式，如向量。模型的构建包括：首先确定神经网络种类，然后确定神经网络层数，最后确定每层神经元个数。模型的训练包括：跟踪损失函数值和分类误差，更新模型参数，直至得到准确度较高的模型。模型评估包括：统计模型的准确度和一致性。类型推断包括：加载训练好的准确度较高的模型，将类型推断结果标注在其对应标识符的后面，最后以文件的形式输出。其流程如图1所示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105721427A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610023573.5
申请日：2016-01-14
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: H04L63/1416 , G06F17/30876 , H04L63/1425 , H04L63/1433 , H04L67/02
Abstract: 本发明涉及网络安全领域的数据挖掘，具体涉及一种从Web日志中挖掘攻击频繁序列模式的方法。本发明的方法包括：收集网站访问日志文件，网页信息及攻击特征码；解析网站日志结构，将解析出的URL与收集到的攻击特征码进行匹配，得到攻击记录，清理URL；对攻击日志数据进行用户识别并区分人为攻击和漏洞扫描器的攻击；分别进行会话识别，得到人为攻击的序列数据库和漏洞扫描器的序列数据库；将字符串数据库转换为数字数据库，并且使用序列模式挖掘方法分别挖掘序列数据库的频繁序列；将挖掘得到的频繁序列最大化并将序列模式转化为可视化的图形语言。其流程如图1所示。该方法能够实现攻击模式的可视化以及探索漏洞扫描器内部的扫描序列。
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公开(公告)号：CN119759766A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411807522.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F11/3668 , G06F11/362 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型辅助增强数据库模糊测试的方法及系统。该方法包括，通过对目标数据库进行模糊测试，持续生成变异的SQL语句，监控数据库是否发生崩溃，收集代码覆盖率。对于变异SQL，如果其触发了数据库崩溃、逻辑错误或提升了代码覆盖率，重置变异次数为零；否则累加变异次数。当变异次数达到预设的变异瓶颈阈值时，引入大语言模型进行变异，根据设计的提示工程，组合数据库信息、近期SQL及执行结果和预测目标输入给所述模型，得到新的变异SQL语句。本发明能有效突破传统数据库模糊测试中的覆盖率瓶颈，提高SQL的多样性和代码覆盖率。
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公开(公告)号：CN119759765A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411807062.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F11/3668 , G06F11/362
Abstract: 本发明公开了一种数据库测试方法及系统。通过对数据库进行模糊测试，不断输SQL语句，观察覆盖率的变化。记录覆盖率上升的梯度，当SQL持续变异但覆盖率保持稳定时，说明该SQL的变异无法进一步深入代码逻辑。此时回退到覆盖率上升梯度最高的语句以及当时的数据库状态，重新开始变异，继续尝试探索更高的代码覆盖率。该方法能够有效提高数据库测试的效率和代码覆盖率，为数据库的稳定性和可靠性提供有力保障。
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公开(公告)号：CN118153052A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311738441.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及到Linux内核安全领域，提出一种eBPF编译器的模糊测试方法。本方法旨在生成高验证通过率和高执行成功率的有效测试用例，对eBPF JIT编译器进行模糊测试。具体方法包括：手动分析Linux内核eBPF子系统源码，从中提取eBPF程序语义规则和系统调用依赖关系；模糊测试过程中，根据提取到的信息生成测试输入，包括语义正确的eBPF程序，以及确保eBPF程序正确加载、附加和执行所需的系统调用；为不同类型程序选取hook点，生成特定系统调用触发程序执行，提高eBPF程序执行概率；监控JIT日志，以捕获编译器的任何异常和错误。以上方法可以有效对eBPF编译器进行模糊测试漏洞挖掘。
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公开(公告)号：CN113282492A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110564820.3
申请日：2021-05-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及计算机操作系统及计算机证明方法的技术领域，具体涉及一种操作系统内核形式化验证方法。本发明的方法包括：选择针对操作系统内核系统调用作为验证对象；根据设计文档中对系统调用的描述，总结设计人员对系统调用的功能的期望，依据操作系统内核中的不变量或高级属性定义声明规范；参考系统调用具体实现以及设计文档说明，定义系统调用的详细状态机规范；将声明规范与状态机规范传入形式化验证工具进行自动求解。其流程如图1所示。该方法能够实现对操作系统内核进行形式化验证，从而证明操作系统内核安全性。
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