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公开(公告)号：CN103559450A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310472008.3
申请日：2013-10-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F21/52 , G06F21/606 , G06K7/0008
Abstract: 一种基于内核驱动钩子技术的电子标签数据保护方法，是一种使用Windows内核驱动钩子技术来实现从电子标签（RFID）系统的底层直接截取电子标签读卡器的读卡数据，使得读卡数据跳过在传输层的多次驻留与转换，从而保护电子标签数据的方法。通过直接从电子标签系统底层获取电子标签数据，跳过在传输过程中可能出现的数据篡改情况，从而保护标签数据不被篡改。与传统的保护电子标签本身的方法不同，本方法从读卡器的内核驱动着手，使用内核驱动钩子技术在电子标签底层获取电子标签数据。通过本发明提出的方法可以达到在电子标签系统底层截取电子标签读卡器读出的电子标签数据，从而达到对电子标签数据进行保护的目的。
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公开(公告)号：CN103327096A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310247674.7
申请日：2013-06-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明的无线传感器网络操作系统的物联网多跳无线通信方法，是一种无线传感器网络操作系统（TinyOS）在传感器节点上的应用技术方法，主要研究传感器节点之间的无线通信，该技术及其解决方案，使用基于TinyOS操作系统的解决方法，TinyOS作为传感器网络必要的软件支持主要进行较复杂的任务调度与管理，TinyOS的程序采用的是模块化设计，它是基于一种组件（Component-Based）的架构方式，使得能够快速实现各种应用，其程序核心往往都很小（一般来说核心代码和数据大概在400Bytes左右），能够突破传感器存储资源少的限制，让TinyOS很有效地运行在无线传感器网络节点上并执行相应的管理工作等。
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公开(公告)号：CN101854391A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010182468.9
申请日：2010-05-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于对等网络阿瑞斯协议分析系统及其实现方法。目前P2P流量成为网络负担的问题，可以通过部署P2P缓存服务器得到解决，缓存服务器架构中的协议识别系统，避免了以往协议分析系统所存在的功耗高，不稳定性以及识别效率低等问题。根据哈希搜索以及一些交互报文的应用层报文的大小以及报文特征字，对报文进行高效的识别，然后对哈希搜索请求报文进行分析并提取{源地址、下载资源号}信息，将其发送到索引服务器，同时将相应哈希搜索请求报文复制后缓存于队列里，进而等待索引服务器的返回节点列表信息，最后根据索引服务器返回的信息，构造哈希搜索返回结果报文给对等网络阿瑞斯客户端。
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公开(公告)号：CN101783925A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN201010136091.3
申请日：2010-03-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种用于对等计算机顶盒的视频数据安全保护方法是一种用于P2P IPTV系统(基于对等计算技术的交互式网络电视系统)的视频数据安全保护的技术方法，在P2P IPTV系统的基础之上，引入了数字图像置乱加密技术、设计了单独的密钥服务器，其目的是对P2P IPTV系统中的视频数据进行安全保护。解决了P2P IPTV系统利用P2P网络传输视频数据所面临的安全问题。该方法在不改变P2P IPTV系统的原有构架的基础上，对P2P IPTV系统进行了扩充，对加密算法以及密钥的生成、管理、传输和使用进行了设计，具有创新性、安全性、可扩展性和实用性，具有很好的应用前景和市场价值。
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公开(公告)号：CN101699787A
公开(公告)日：2010-04-28
申请号：CN200910185425.3
申请日：2009-11-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 用于对等网络的蠕虫检测方法涉及对等网络安全领域，尤其涉及解决对等网络安全中的蠕虫检测问题的技术，是一种解决对等网络中的蠕虫检测与防御的解决方案。主要用于实现对等网络蠕虫的快速检测，提高对等网络应用的安全性，该方法按照设定的时间在互联网网络中进行对等网络的蠕虫检测，结合移动代理技术，使用派发的异常检测代理对对等网络流量进行异常分析，以及通过对等网络蠕虫指纹匹配和对等网络蠕虫传播行为特征分析，确定网络中是否存在对等网络蠕虫，同时可对检测出对等网络蠕虫后采取预警提示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119476742B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510054493.5
申请日：2025-01-14
Applicant: 南京邮电大学 , 安徽晶奇网络科技股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于张量学习的多视图智能印章管控方法，属于张量计算和数据挖掘技术领域；包括为：收集数据并对数据进行处理；采用张量奇异值分解对数据进行分解，获取张量核范数；构建基于张量低秩学习的多视图子空间聚类模型，优化亲和度矩阵的表示；利用优化后的亲和度矩阵进行实时谱聚类，对异常使用模式进行预警和管控；生成印章使用报告。本发明通过构建多视图子空间聚类模型，对数据中的不同子空间进行分析与聚类；优化了亲和度矩阵的表示形式，使得数据间的关系更加准确地反映实际的印章使用情况；通过该模型，能够增强对印章使用行为的监控能力，并为异常使用行为提供更高效的预警机制。
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公开(公告)号：CN119622726A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411841011.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F21/14 , G06F21/53
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于思维链技术的可解释性高价值恶意代码分类方法，步骤1、生成恶意代码家族的高价值API调用序列信息；步骤2、基于思维链技术构建语料库：通过思维链技术识别出APT家族中的高价值API调用序列和无攻击性的API调用序列信息，对所述高价值API调用序列进行可行性说明分析，从而构建语料库；步骤3、对大模型进行微调，训练步骤2构建的语料库，并生成最终分类结果。本发明方法通过生成恶意代码家族的高价值API摘要，结合思维链技术与微调策略，实现对恶意软件代码的高效分类，从而有效应对现有恶意代码结构复杂、人工分析难度大的问题。
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公开(公告)号：CN119476437A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411517873.X
申请日：2024-10-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于知识图谱嵌入技术领域，公开了一种基于最优传输与多头自注意力网络的多模态知识补全方法，包括：将不同模态的数据，使用相应模态的预训练模型提取结构、视觉图像和文本嵌入，将视觉图像向量表示和文本向量表示输入到多头自注意力网络层为实体的不同模态信息赋予权重，得到辅助模态信息的嵌入，将分别得到的三种模态的嵌入，以结构嵌入为基准，通过最优传输策略最小化Wasserstein距离将其他两个模态与结构嵌入对齐保持一致；将对齐的多模态嵌入与结构嵌入融合得到统一表示。本发明充分利用到多模态辅助信息，有效解决模态空间异质性。在链接预测方面实现更好的预测。
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公开(公告)号：CN114581994B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210231229.0
申请日：2022-03-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06Q50/20 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种课堂考勤管理方法和系统，基于基于神经网络和边缘计算改善高校课堂上点名繁琐，对学生课堂情况监管不足的情况，该方法使用人脸识别技术来对课堂中的学生进行非接触式的签到，仅需教师调起固定的识别摄像头即可获取到课情况，本发明解决了课题考勤图像识别多数量、小尺寸人脸的识别精度低的问题，可以为高校教学管理者掌握当前课程出勤率提供实时在线的准确数据。
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公开(公告)号：CN114118202B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202111182973.8
申请日：2022-01-17
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏安防科技有限公司
Abstract: 一种城市地下综合管廊异常事件预警方法，包括：通过管廊传感设备获取目标属性数据；使用卡尔曼滤波对同质数据传感器数据做数据级融合；利用数据级融合的结果，通过已改进并训练好的TS‑Transformer模型对未来管廊数据做预测；使用D‑S证据理论对数据级融合的结果及预测出的数据做决策级融合；利用决策级融合结果并行实现实时检测及预警分析。所提出的二级数据融合模型能够有效降低管廊数据的冗余性和不确定性；所提出的预测模型解决了传统基于RNN的时序预测模型不能并行训练以及难以处理长期时间依赖的问题。所提出的异常事件预警方法，不仅能够实时检测管廊中是否发生异常事件，还可以提前预警可能出现的事故，有效降低管廊重大事故风险、减少经济损失。
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