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公开(公告)号：CN118861328A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310485542.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/432 , G06F16/438 , G06F16/45 , G06F16/483 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于Elasticsearch的多媒体检索系统，包括：输入端、多媒体内容预处理模块、Elasticsearch引擎、数据库以及输出端；使用Django搭建一个网页承载检索功能，检索从输入端上传的多媒体文件，通过所述多媒体内容预处理模块进行分类和预处理，预处理过程之后，得到关系多媒体内容的内容标签信息，由所述Elasticsearch引擎在已经建立索引的数据库中进行检索，根据得到的资源路径，返回检索结果展示在前端，之后由Elasticsearch引在数据库中检索与所含标签较为符合的数据信息，再将得到的结果通过输出端显示给用户。本发明能够提供一个聚合的多媒体内容的检索平台，具有极高的检索效率，满足大数据时代的检索需求。
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公开(公告)号：CN118279732A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410434653.4
申请日：2024-04-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种深度学习模型安全评估系统及方法，包括步骤S1：采集待测模型的信息并进行预处理；步骤S2：对待测模型进行测试，得到测试结果；所述测试包括对抗攻击测试、数据投毒鲁棒性测试和后门触发器逆向测试；步骤S3：汇总所有测试结果并进行分析，输出最终的评估结果。本发明为深度学习模型的训练者提供了针对训练的模型的安全性分析，实现了对多种攻击算法的集成，包括对抗样本攻击、后门攻击以及数据投毒攻击等；对模型攻击、防御前后的表现进行分析，使得使用者对自己模型在多种攻击类型的攻击下，性能的改变有清晰的了解；用户可以在一个统一的平台上，对自己的模型进行全方面的评估，更好地把握模型的安全性。
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公开(公告)号：CN113220825B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110308776.X
申请日：2021-03-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种面向个人推文的话题情感倾向性预测模型的建模方法及系统，包括：步骤M1：根据情感词典将推文中的情感词去除，得到去除情感词的推文；步骤M2：在推文语料库中利用去除情感词的推文和情感标签输入BERT模型对BERT模型进行训练，得到训练后的BERT模型；步骤M3：利用训练后的BERT模型对去除情感词的推文以及话题词进行特征提取得到隐层向量；步骤M4：将话题词对应的隐层向量通过注意力机制进行整合，拼接到去除情感词的推文每个字符向量后面，得到新的词向量；步骤M5：新的词向量通过CNN分类器对情感类别进行概率分布预测；本发明提高对潜在话题情感预测的准确率。
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公开(公告)号：CN112653582B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202011519498.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯攻击图的半被动工控网络安全分析工具及方法，涉及网络安全技术领域，该方法包括：半被动信息获取模块：获取主动扫描报告、网络报文数据和管理员修正建议的组合，并将其作为输入文件；建立资产清单模块：搭建资产清单，生成.P文件作为属性攻击图生成模块和贝叶斯攻击图生成模块的输入文件；属性攻击图生成模块：输入模板网络拓扑信息和节点信息，生成攻击路径；贝叶斯攻击图生成模块：基于Datalog语句记录的网络信息和逻辑规则对整个网络的信息进行综合分析，最后生成所有可能的攻击图。本发明能够针对工业控制网络有较强的兼容性，同时综合利用多种图表直观地辅助网络安全分析、且能够做到动态分析与隐患防控。
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公开(公告)号：CN112906001A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110275566.5
申请日：2021-03-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种Linux勒索病毒防范系统及方法，包括：诱捕模块：利用诱捕模块对蜜罐区域文件进行监控，当发现有进程对当前蜜罐区域文件进行相应操作时，则对当前蜜罐区域文件的文件特征进行检测对比，判断当前进程是否存在威胁，当确认当前进程存在威胁时，则终止相关进程，并及时将报警信息反馈给前端平台；备份模块：对选定的区域中受到修改的文件进行备份保护，实现被Linux勒索病毒攻击后的文件恢复；扫描模块：扫描选定区域中疑似受到勒索程序攻击的文件，并将扫描结果反馈给用户。本发明的检测率、误报率和准确率与传统的蜜罐文件检测方法进行对比，证明该方法可以做到对加密型勒索软件的精确检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110399730B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910672086.5
申请日：2019-07-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明提供了一种智能合约漏洞的检查方法、系统和介质，包括：Solidity程序静态污点分析步骤：从语法上分析Solidity程序的源代码，针对Solidity程序的源代码中的每个函数，遍历所有可能的执行流程，形成控制流程图，再标记所有可能的污点数据，获得并存储污点分析结果；State矩阵生成步骤：生成交易序列，再进行交易序列的重组，生成重组后的交易序列，再根据获得的污点分析结果，获得State矩阵。本发明结合了深度学习和模糊测试，利用深度强化学习模型与污点分析优化了模糊测试技术，大大提升了模糊测试的覆盖率与效率。本发明实现了一个高覆盖率、高效率与低误判率兼具的智能合约漏洞检测技术。
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公开(公告)号：CN112653582A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011519498.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯攻击图的半被动工控网络安全分析工具及方法，涉及网络安全技术领域，该方法包括：半被动信息获取模块：获取主动扫描报告、网络报文数据和管理员修正建议的组合，并将其作为输入文件；建立资产清单模块：搭建资产清单，生成.P文件作为属性攻击图生成模块和贝叶斯攻击图生成模块的输入文件；属性攻击图生成模块：输入模板网络拓扑信息和节点信息，生成攻击路径；贝叶斯攻击图生成模块：基于Datalog语句记录的网络信息和逻辑规则对整个网络的信息进行综合分析，最后生成所有可能的攻击图。本发明能够针对工业控制网络有较强的兼容性，同时综合利用多种图表直观地辅助网络安全分析、且能够做到动态分析与隐患防控。
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公开(公告)号：CN109120584B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201810631022.6
申请日：2018-06-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于统一可扩展固定接口和WinPE的终端安全防范方法及系统，包括执行远程数据访问，访问远程服务器上的数据；执行身份认证，与远程服务器进行身份认证；执行内核文件防护，对核心文件执行完整性检查与恢复；执行恶意代码检测；执行第三方安全软件检测。在UEFI和WinPE环境中开发安全防护模块，从计算机加电开始对用户操作系统进行安全防护工作，直至用户成功进入操作系统。防范过程在操作系统加载前进行，对依赖操作系统的恶意代码尚未运行之前进行查杀，恶意代码不能对该防范系统形成威胁，做到了先发制人的目的，可以实现真正的恶意代码防范。
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公开(公告)号：CN107305768B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201610248440.8
申请日：2016-04-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种语音交互中的易错字校准方法，包括：识别语境步骤、基于限制语义的自动纠错步骤、基于语义反馈的人工纠错步骤。本发明通过与用户语音交互，感知、识别话题语境，从而在受限语义范围内，利用命名实体识别技术，对含有特定意义的实体实现自动纠错功能，并支持通过人工反馈获得附加语义进而纠错，实现比现有语音识别软件更高的输入效率以及更方便的错字修正方式。
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公开(公告)号：CN108710887A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201710225735.8
申请日：2017-04-07
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06K9/6224 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供了一种基于可漂移兴趣向量复杂网络生成方法，包括如下步骤：向网络添加初始节点，每个初始节点有1个主兴趣领域；向网络添加新节点形成网络增长，并将新节点与网络已有节点连接；判断网络增长是否完成，若是，则认为网络已完成生成，否则，则判断系统时间是否达到兴趣改变周期，若达到兴趣改变周期，则选取改变节点并进行兴趣向量改变，否则，则继续添加新节点。本发明的优点如下：具有动态性，显著社团结构，可扩展性强的特点；能够很好地解释社团形成的动力与原因，社团结构划分明显，并且避免了初始节点的度值过于庞大的现象；能够用于模拟真实复杂网络并以此为原材料进行研究和解决现实实际问题。
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