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公开(公告)号：CN113870356A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111030993.3
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种结合目标检测与双目视觉的闸机通行行为识别与控制方法，对摄像头拍摄到的左右图像进行匹配，生成对应的视差图；采集俯视角度的多张包含行人和行李的目标图片，训练目标检测模型；利用训练好的目标检测模型对摄像头拍摄区域进行目标检测，获取区域内所有的行人和行李目标位置信息；将检测到的目标中心点坐标传入视差图中获取对应的视差信息，并将视差信息转换为目标离摄像头的距离，进而计算目标的实际高度；对每个目标的位置信息、目标与目标之间的位置关系以及行人的身高信息进行分析，判别行人通行行为，并将通行行为判定的结果发送给闸机，控制闸机动作。本发明能够有效提升闸机智能化水平，提高了闸机通行效率和安全性。
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公开(公告)号：CN113658607A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110838615.1
申请日：2021-07-23
Applicant: 南京理工大学
IPC: G10L25/18 , G10L25/30 , G10L25/51 , G10L21/0216
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强和卷积循环神经网络的环境声音分类方法，包括：对环境声音音频进行预处理，提取对数gammatone频谱图特征，去除特征中的静音帧，并对特征值进行归一化处理；设计基于卷积循环神经网络的环境声音分类系统，将用于特征提取的堆叠卷积神经网络与用于时间信息捕捉的循环神经网络相结合，实现图像特征向时间序列的转化；对数据集ESC‑10和数据集ESC‑50应用数据增强。本发明对环境声音进行特征提取，对其进行数据增强并用于卷积循环神经网络的训练，从而实现环境声音的分类并提高分类准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN109547489B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811650332.9
申请日：2018-12-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种针对Obfuscated‑Openssh协议流量的检测方法，捕获训练样本流量和检测样本流量，将训练样本流量按照TCP五元组分流，提取训练样本TCP数据流相关特征，输入贝叶斯分类器训练产生分类模型；将检测样本流量按照TCP五元组分流，提取检测样本流量TCP数据流相应特征，输入分类模型，由分类模型判断检测样本流量是否为Obfuscated‑Openssh协议流量。本发明采用TCP数据流的多特征检测，可有效克服单一特征带来的虚警率高的问题，给出可靠的检测结果。
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公开(公告)号：CN112565179A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011158388.X
申请日：2020-10-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种针对加密代理通道内应用层协议的检测方法，生成训练样本数据；按照TCP五元组信息和时间信息对训练样本数据集进行分流处理和标记；利用DPI技术提取数据负载内容，再使用单比特频数检测的方法对负载数据进行随机性检测；针对通过随机性检测的TCP数据流，提取数据流中数据包的长度特征向量、数量特征向量、时间特征向量、标志特征向量，计算负载长度序列熵，组成训练样本特征向量，训练分类模型；生成检测样本特征向量，输入分类模型，识别检测样本不同应用层协议的流量。本发明采用TCP数据流的多特征检测，能够有效实现加密代理通道内应用层协议的检测，从而描绘出加密代理通道内用户的具体通信行为。
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公开(公告)号：CN107886962B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201711146163.0
申请日：2017-11-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G10L19/018
Abstract: 本发明公开了一种面向IP语音的高安全性隐写方法，发送方首先读取原始采样语音，进行压缩编码，获得载体语音序列；然后提取载体语音序列的强度序列和幅值序列，将载体语音序列划分到静音区间和非静音区间，并对不同的载体语音区间定义失真代价；接着根据载体语音序列的长度和嵌入率，构建阶梯生成矩阵；最后根据失真代价和生成矩阵将秘密信息嵌入，求取引起载体失真最小的修改向量，并根据计算得到的修改向量对载体语音序列进行修改，得到载密语音序列；接收方接收载密语音序列后，根据阶梯生成矩阵恢复秘密信息序列。本发明在保持稳定的嵌入容量，减少对载体修改时引入的失真量，提高信息隐藏的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111147394A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911296087.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L12/851 , H04L12/26 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种远程桌面协议流量行为的多级分类检测方法，首先筛选出加密的RDP协议流量，包括TLS协议、SSH协议、HTTP隧道流量的识别；然后根据RDP协议建立连接阶段的报文长度序列特征实现对加密RDP流量的识别；最后针对加密RDP协议流量所包含的行为，通过对流量长度、负载随机性和交互性三个层面提取特征，并使用机器学习的方法进行分类，实现RDP协议流量内部细粒度的识别，即对RDP协议流量行为的识别。本发明在保证隐私的前提下，通过对流量多级化分类处理，能够有效实现对用户远程操控服务器所产生的RDP协议流量识别以及具体操作行为的分类。
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公开(公告)号：CN110909321A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911066084.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F21/16
Abstract: 本发明公开了一种面向4G通信的物理层数字水印方法，该方法利用共享密钥和信道具有短时互异性的优势，在发送方利用4G通信中利用导频信号由信道估计得到的估计值和预先共享的密钥，通过单向哈希函数对数据包中每个数据字段生成数字水印信息，经扩频处理得到标签信号，将标签信号嵌入载体信号中并将叠加的信号发送给接收方；在接收方检测并提取出水印数据得到水印信息，对导频信号重新计算水印信息，通过判断两次数字水印信息是否相同，判断数据是否来自同一发送方。本发明将安全认证信息调制在无线载波信号中，不需要复杂的密码算法，减小了通信过程中的计算量，在不牺牲消息吞吐量的情况下实现了载体信号和水印信号误码性能的提高。
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公开(公告)号：CN110691357A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910832577.1
申请日：2019-09-04
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Intent通信行为语义图的安卓应用间隐信道检测方法，包括以下内容：从目标安卓平台中筛选可疑的候选应用集合；通过监控Intent相关函数获取Intent通信事件建立候选应用-Intent函数调用权重图；对发送广播消息调用行为和接受广播消息调用行为进行关系匹配，建立发送应用-接收应用关联图；将发送应用-接收应用关联图分解为多个Intent通信对，提取Intent通信对的行为语义描述向量，并提取通信对中两个应用的敏感权限标志向量，将两个向量合并构成合谋应用特征向量，对该向量进行有监督学习实现应用间隐信道的检测。本发明利用通信特征来描述一对安卓应用程序的合谋窃密行为，具有良好的适用性，适合于运行环境差异较大且训练样本不足情形下的安卓合谋窃密应用检测。
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公开(公告)号：CN109547489A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811650332.9
申请日：2018-12-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种针对Obfuscated-Openssh协议流量的检测方法，捕获训练样本流量和检测样本流量，将训练样本流量按照TCP五元组分流，提取训练样本TCP数据流相关特征，输入贝叶斯分类器训练产生分类模型；将检测样本流量按照TCP五元组分流，提取检测样本流量TCP数据流相应特征，输入分类模型，由分类模型判断检测样本流量是否为Obfuscated-Openssh协议流量。本发明采用TCP数据流的多特征检测，可有效克服单一特征带来的虚警率高的问题，给出可靠的检测结果。
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公开(公告)号：CN119945795A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510190458.6
申请日：2025-02-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于跨视图知识蒸馏的轻量级物联网恶意流量识别方法，该方法首先捕获并预处理物联网网络流量，随后提取流级信息视图和包时空序列视图特征；通过构建多视图教师网络，深入编码并融合各视图特征；本发明进一步构建单视图的轻量级学生网络，通过跨视图知识蒸馏机制在训练中隐式地学习多视图知识，以实现高精度的恶意流量分类。本方法具有模型轻量化、高精度和低复杂度的特点，特别适合部署在资源受限的物联网环境，对于维护物联网网络安全具有重要意义。
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