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公开(公告)号：CN112667975A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011597795.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于混合加固Android系统应用软件安全防护方法，进行混合加固，分别是资源文件加固、Dex文件加固、So文件加固，以保护应用软件的数据和自身安全，资源文件加固用于防止APK文件数据资源直接被解压分析拿到；Dex文件加固主要用于防止APK文件中实现主要功能的Java层代码被反编译解析出来；So文件加固主要用于防止APK文件中实现核心逻辑的C/C++代码被反编译解析出来。本发明在不消耗大量内存和运行速度的前提下保护加密密钥，整体加固前后，APK文件大小和运行速度的损失变化不大，在实现全面加固的前提下，也能保障应用软件的无损运行。
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公开(公告)号：CN112464234A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011315603.2
申请日：2020-11-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种云平台上基于SVM的恶意软件检测方法，属于信息安全领域。依次包括以下步骤：基于时序的API调用序列的提取、基于skip‑gram模型的API序列向量化、基于AutoEncoder模型的API向量降维、构建基于SVM的恶意软件检测模型、基于SVM的检测模型的训练。本发明选择的特征向量为软件的所有API调用序列，通过将序列进行压缩的操作尽最大可能地保留了序列特征，再将其输入到SVM模型中，不但有效提升检测效率，检测准确率也得到大幅提升。
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公开(公告)号：CN102831345B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210268735.3
申请日：2012-07-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种SQL注入漏洞检测中的注入点提取方法，用于解决现有的Web环境下SQL注入漏洞检测方法准确性差的技术问题。技术方案是首先对下载的网页进行预处理，将网页分为简单网页和复杂网页，对简单网页数据注入点进行提取，对复杂网页数据注入点进行提取，通过构建测试用例，提交测试用例，分析服务响应，建立存在SQL注入漏洞的判定规则。本发明从获取Web应用系统的数据注入点入手，通过构建有针对性的测试用例，使用的测试用例依据数据注入点的类型和参数构成，对字符串、数值、注释和延迟测试，有效应对URL参数和表单提交数据过滤不严造成注入漏洞的测试；通过分析响应，建立的SQL注入漏洞判定规则，提高了测试的准确性。
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公开(公告)号：CN101605349B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN200910023292.X
申请日：2009-07-10
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种Ad Hoc网络拓扑稳定期检测方法，采用端到端的Ad Hoc网络性能测量技术，得到Ad Hoc网络端到端延迟时间性能；然后根据Ad Hoc网络拓扑稳定期拓扑结构不变，路由算法达到收敛，Ad Hoc网络端到端的性能参数趋于稳定性等特点，利用端到端测量的延迟时间抖动接近零为判断依据，检测出Ad Hoc网络拓扑稳定期和非稳定期，本发明以实际的Ad Hoc网络为研究对象，可直接应用于实际Ad Hoc网络测量工程中，不需要事先知道移动节点的物理位置，并且与采用何种移动模型和网络协议无关，具有灵活性和一般性。
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公开(公告)号：CN101599870A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200910023136.3
申请日：2009-06-30
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种网络链路性能测量方法，通过分析网络链路性能特点，建立统一的性能分析线型模型；该线型模型中，当路由矩阵的秩不等于其增广矩阵的秩，在无法获得非齐次线性方程组最优解的情况下，通过数学变化，将问题转化为一个多目标优化问题，并利用遗传算法求非齐次线性方程组的次优解；最后，通过统计次优解在离散化区间概率分布来获得网络链路性能。本发明将网络链路性能分析模型统一为一个线性分析模型，通过数学转化，将链路性能测量问题转化成一个多目标优化问题，利用遗传算法求得网络内部链路性能的次优解，并通过统计分析得到链路性能参数，如链路延迟时间和丢失率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115459975B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202211049292.9
申请日：2022-08-30
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Chebyshev多项式的工业边缘设备无证书接入认证方法，通过分布式协同认证方法，实现了工业设备认证体系中云‑边、边‑边协同可信接入认证。云‑边认证阶段：采用基于切比雪夫多项式的半群特性，在第三方可信任的设备KDC的协同下实现了无证书条件下通信双方相互认证，大大提高了通信双方会话的安全性；边‑边认证阶段：主要通过树状分层认证链实现边缘设备间的互联互信，边缘设备的两两互联，采用云‑边阶段的认证相同方法。本发明在技术上避免了通信双方认证过程中证书的交换，节省了边缘节点的资源消耗并缩短了接入认证的时间，使认证更加方便、高效、快捷。
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公开(公告)号：CN118395831A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410288802.0
申请日：2024-03-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2113 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F119/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于BiLSTM混合模型的重力波仪寿命退化计算方法，属于气象设备寿命退化分析技术领域。利用数字孪生技术采集到重力波仪状态数据，通过Lasso算法构建重力波仪在无环境干扰下的退化指标，通过XGBoost模型对重力波仪寿命退化状态进行预测，通过BiLSTM混合模型对重力波仪基于寿命退化状态进行剩余寿命预测计算。Lasso算法在处理大量数据时能够有效地识别出最具影响力的特征，构建出来的退化指标可以更好地描述重力波仪的整体退化过程；XGBoost模型提高了重力波仪剩余寿命预测的精确率；BiLSTM模型结合了自适应参数和多头注意力机制，能够捕捉重力波仪状态数据中的时序和长期特征依赖关系，并增强对重要退化特征的关注能力。
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公开(公告)号：CN118261032A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410288804.X
申请日：2024-03-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2113 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应参数BiGRU重力波仪寿命退化计算方法，属于气象设备寿命退化分析技术领域。首先通过灰色关联分析法对加入环境变量后的数据集进行分析，并构建重力波仪退化指标，以减少重力波仪寿命退化数据噪声和非主要退化特征对后续剩余寿命预测计算结果造成的影响；然后利用多性能参数融合维纳过程对重力波仪寿命退化状态进行预测计算；最后采用基于蝴蝶算法优化融合时序注意力机制的BiGRU模型进行重力波仪剩余寿命预测计算。本发明增强重力波仪寿命退化分析计算的可靠性，确保重力波仪在其预期的生命周期内保持最佳性能，为预防性维护提供决策支持。
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公开(公告)号：CN118260668A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410288801.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于Seq2Seq的重力波仪故障检测模型及方法，涉及气象设备故障检测计算机应用技术领域。所述重力波仪故障检测模型由输入层、编码器、解码器、输出层和全连接层组成。所述方法基于自注意力增强的GRU进行Seq2Seq自编码器的构建，在编码阶段，编码器接收重力波仪多元时间序列数据，将隐藏状态序列的最后一个向量作为编码向量，输出给解码器层。在解码阶段，将输出序列作为重构向量输出给输出层。如果重构误差超出设定阈值则判定重力波仪为故障状态，并将编码向量送入到全连接层进行故障类别判定，最后输出一个故障类别概率分布。本发明智能的故障判定方式有效地结合了特征学习和误差计算，提升了故障检测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118260604A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410288843.X
申请日：2024-03-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q10/20
Abstract: 本发明涉及一种基于受限玻尔兹曼机的重力波仪健康度计算方法，涉及气象设备健康度计算技术领域。采集重力波仪数据；将采集到的重力波仪数据输入受限玻尔兹曼机中训练受限玻尔兹曼机，利用受限玻尔兹曼机对重力波仪数据进行学习，学习其内在的数据特征，将其降维到低维特征下表示，消除重力波仪中的数据冗余，保留其内在的数据特征；在获得降维后的数据特征中，采用欧式距离对重力波仪健康度进行实时计算，即可得到重力波仪健康度。本发明通过受限玻尔兹曼机算法进行降维处理，可有效地从海量数据中提炼出关键属性特征，同时剔除冗余信息，以便准确判断重力波仪的健康状况。
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