-
公开(公告)号：CN106790101A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611217530.7
申请日：2016-12-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L63/1441
Abstract: 本发明实施例提供一种成熟检测器集生成方法、入侵检测方法及装置，应用于物联网感知层的入侵检测系统。所述方法包括：建立自体数据集；随机生成多个二进制字符串，多个随机生成的二进制字符串构成未成熟检测器集；根据第一预设规则，将未成熟检测器集中的每个二进制字符串分别与自体数据集中的每个二进制字符串进行匹配，若当前处理的未成熟检测器集中的二进制字符串与自体数据集中的任何一个二进制字符串均不匹配，则将其加入到成熟检测器集中，直至成熟检测器集中的二进制字符串个数达到预设阈值为止。当预设阈值设置合理时，所述方法可以检测到绝大多数新的未知的入侵行为，同时有效的避免了传统方法中建立准确的入侵模式的困难。
-
公开(公告)号：CN101236590A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200810101531.4
申请日：2008-03-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/22
Abstract: 一种基于门限密码体制的软件分割保护的实现方法，是将软件的应用程序分割成两部分，并将分割出来的应用程序的数据进行加密后的密文和参与加密人员的密钥，分别存入多个电子钥匙里，而在原来的软件中只保留头文件和节表，并复制该部分软件用作备份文件；再将存有密文和每个参与加密人员私钥的多个电子钥匙分发给每个参与加密人员，每人负责保管存有本人私钥和密文的电子钥匙；当参与解密人员聚集在一起的人数超过门限值，才能提取电子钥匙中的不同密钥，对电子钥匙中的密文进行解密，将密文恢复为原来的二进制数据，再将其与该软件中的其它数据合并在一起运行；并在该软件运行完成后，再用备份文件覆盖刚才运行的完整软件，实现保护该软件的目的。
-
公开(公告)号：CN118041684A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410366798.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种针对区域出租车订单需求的联邦预测方法，属于出租车订单预测领域，包括：通过可信第三方生成同态加密中公钥和私钥的密钥对，并将秘钥对分发给每个客户端；全局模型安全初始化；服务端和客户端的协同训练。本发明提供了一个针对区域出租车订单需求的联邦预测框架，提出用于解决出租车订单预测中“数据孤岛”的Fed‑STWave模型，能充分利用各方数据训练出全局模型，各客户端再基于全局模型进行本地训练，提高了各客户端本地模型的预测准确度。本发明基于同态加密，客户端在全程不会泄露本地数据，服务端在两阶段对客户端传输的数据进行加密聚合，最终将加密全局模型发送给客户端，对客户端的数据做到了全程保护，提高数据隐私安全。
-
公开(公告)号：CN111460803B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202010193308.8
申请日：2020-03-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/279 , G06F16/903 , G06F40/169 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于工业物联网设备Web管理页面的设备识别方法，包括：获取基于工业物联网设备Web管理页面的样本数据并进行预处理；对预处理后的样本数据中的各个样本进行关键信息提取；利用关联规则挖掘算法处理所述关键信息，获得各型号工业物联网对应的设备识别规则；根据所述设备识别规则对待测样本进行设备信息标注；所述设备信息包括设备的类型、品牌和型号。该工业物联网设备识别方法综合Web管理页面多种特征对工业物联网设备进行多维度描述，并能够自动识别出工业物联网设备的类型、品牌和型号。
-
公开(公告)号：CN111461767B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010188729.1
申请日：2020-03-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0241 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于深度学习的Android欺骗性广告检测方法、装置及设备，包括：基于浅层遍历策略遍历Android应用以提取广告控件；基于广告控件提取欺骗性广告样本，欺骗性广告样本对应至少四种不同的广告类型；提取欺骗性广告样本的图片特征和文字特征；将至少四种不同的广告类型、欺骗性广告样本的图片特征和文字特征作为训练样本集，以训练样本集训练机械学习模型，得到欺骗性广告类型识别模型；利用欺骗性广告类型识别模型进行欺骗性广告类型检测。本发明通过对不同类型的欺骗性广告的分类，能够根据该体系针对每一种欺诈性广告的不同特征进行识别和检测，对广告本身所推送的内容进行分析从而检测应用中的欺诈性广告。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112233221B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202011245660.8
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的基于即时定位与地图构建的三维地图重建系统及方法，其中系统包括：处于同一局域网内的RGBD相机、开发板及服务器；RGBD相机用于实时采集周围环境的数据；开发板用于获取相机的定位结果；获取相机位姿；剔除目标图像中深度图的目标物特征点，得到剔除后图像；按照定位结果，从目标图像的RGB彩色图中提取三维地图点；对目标图像的各图像帧，根据IMU数据、剔除后图像、相机位姿及三维地图点进行三维地图重建，得到各图像帧的三维地图，将各图像帧三维地图传输至服务器；服务器用于接收最新的各图像帧的三维地图，实时更新已有的各图像帧的三维地图，得到所有图像帧的最终三维地图；实时显示最终三维地图。
-
公开(公告)号：CN114638295A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210237985.4
申请日：2022-03-11
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 张淼
IPC: G06K9/62 , G06N20/20 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦化主动学习的目标检测方法，服务端首先训练初始模型，然后将其下发到参与联邦训练的客户端，客户端使用本地数据自主进行强化训练，将训练好的参数加密后上传到服务端，服务端对来自各个客户端的模型聚合后再次下发，直到模型达到预期效果为止。本发明提供的基于联邦化主动学习的目标检测方法，利用主动学习解决数据标注量大的问题，利用联邦学习解决数据隐私性问题，本方法不局限于某种特定的场景，具有一定的通用性，且将极大减轻部署和移植的工作量，降低应用的门槛，安全稳定、效率高，为其它深度学习算法解决数据标注和隐私性问题提供了参考。
-
公开(公告)号：CN114595482A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210233434.0
申请日：2022-03-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于静态检测的软件源代码隐私检测方法及系统，从源代码角度讨论隐私检测及隐私保护的问题，针对隐私信息的存在性进行检测，通过源代码静态分析技术从开源代码中检测出存在隐私处理的位置，可以从软件开发的源头发现隐私安全问题，同时补充了针对隐私信息处理流程的安全性检测，从源代码中的隐私点开始进行分析，首先判断源代码对隐私处理的过程中是否存在敏感操作或不安全操作，如未加密的保存、网络传输等，若存在敏感操作，则说明其对隐私的处理存在安全问题，需要提出并进行改正，是一种通用型源代码的隐私信息的检测方法，可以充分覆盖到各个层次、各个角度的隐私信息，提高其适用性，更全面的监控隐私安全。
-
公开(公告)号：CN112632551B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110263126.8
申请日：2021-03-11
Applicant: 北京邮电大学 , 中国信息通信研究院 , 北京信息安全测评中心
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种第三方库信息泄露检测方法及装置，包括在应用所调用的第三方库中，识别获取应用的信息的源点；从源点开始，追踪信息的处理路径，确定信息的宿点；如果宿点位于非应用中，判定信息经第三方库泄露；输出信息泄露提示信息。依本说明书的方法，能够检测第三方库是否存在信息泄露，实现第三方库的安全性检测。
-
公开(公告)号：CN112565308A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202110213433.5
申请日：2021-02-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种基于网络流量的恶意应用检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：按照预定标准对在网络接入设备收集的网络流量进行清洗，以获得目标流量；基于所述目标流量的应用指纹，识别出所述目标流量对应的目标应用；基于所述目标流量中指示地址的标识流量，确定所述目标流量对应的源设备；从所述目标流量中提取第一流量特征，并基于所述第一流量特征而确定所述源设备上的所述目标应用是否为恶意应用。根据本公开，不依赖于特定流量字段、静态签名和统计特征等，从局域网而非终端的宏观层面实现了整体局域网的恶意应用检测，提高了整个局域网的恶意应用检测效率和精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
106
records
(took 0.026 seconds)
