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公开(公告)号：CN111506699A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010203707.8
申请日：2020-03-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种暗语发现方法及装置，对于任一待测词，生成对应于标准语料库的第一特征向量，以及对应于暗语语料库的第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量，输入语义对比模型的输入层；得到对应于标准语料库的第一词向量和对应于暗语语料库的第二词向量，确定第一词向量和第二词向量的相似度，并根据相似度的大小，判断待测词是否是暗语。
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公开(公告)号：CN111506476A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010297350.4
申请日：2020-04-15
Applicant: 北京邮电大学 , 北京安信义恒科技有限公司
Abstract: 本发明一种终端鉴权与进程管理系统及其控制方法，包括：鉴权模块以及进程监控模块；通过鉴权模块创建针对用户的登陆日志，建立动态监听指针实时更新用户的鉴权状态；通过服务端远程的命令下发，修改相应用户的使用权限；采用进程监控模块下发限制进程命令完成构建；通过两部分模块对管理用户终端群的鉴权、进程情况进行实时控制，对检测逻辑以及处理逻辑终端的进程运行状态进行限制，针对每个终端实施不同命令下的调整，使用嵌入进程的线程探针，当进程执行，则探针也随之执行并将进程信息发送给处理模块；这样的操作设计，降低了查找相应进程的时间，节省了信息存储空间。
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公开(公告)号：CN111461767A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010188729.1
申请日：2020-03-17
Applicant: 北京邮电大学
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。
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公开(公告)号：CN110175045A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910417798.2
申请日：2019-05-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F8/71
Abstract: 本申请提供安卓应用程序重打包数据处理方法及装置。方法包括获取原始应用程序和对原始应用程序重打包后生成的重打包应用程序的待检测应用对，识别原始应用程序中用于调用第三方库的第一调用代码和重打包应用程序中用于调用第三方库的第二调用代码；从原始应用程序中提取获得第一调用代码以外的第一程序代码，以及从重打包应用程序中提取获得除第二调用代码以外的第二程序代码，将第一程序代码中包含的API调用代码和第二程序代码中包含的API调用代码进行比较，获得所述第二程序代码相对于所述第一程序代码的第一API调用代码的修改信息，从而识别出重打包应用程序中进行重打包的代码块以及各代码块的修订内容。
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公开(公告)号：CN117349744A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311419599.8
申请日：2023-10-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F21/55 , G06F21/56 , G06N3/042
Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络聚类的终端侧告警溯源图过滤方法。该方法包括：通过训练终端侧告警溯源图的图节点自编码器和图自编码器实现初始编码器的构建；通过告警指标预测任务优化初始编码器；通过自适应聚类算法，获得最佳聚类簇数训练聚类模型；通过聚类模型完成聚类类别标记并训练告警分类模型；通过告警分类模型对告警进行过滤，并且监测“新告警”比例指标指导后续模型迭代。通过本申请提出的基于图神经网络聚类的终端侧告警过滤方法，可以提高告警分析的自动化程度与精准度，解决大量冗余告警导致的网络安全工作人员识别关键告警困难的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112817604B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110190126.X
申请日：2021-02-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供了一种安卓系统控件意图识别方法，包括：从安卓应用程序(APK)包中提取控件对应的图像信息和文本信息；基于第一轻量级神经网络，提取所述图像信息中的图像特征；基于第二轻量级神经网络，提取所述文本信息中的文本特征；将所述图像特征和所述文本特征整合为联合特征；根据所述联合特征预测所述控件所属的至少一个意图类别；以及输出所述至少一个意图类别。对应上述方法，本公开还提供了安卓系统控件意图识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN112989363B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110544115.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开一个或多个实施例提供一种漏洞定位方法、装置、电子设备和存储介质，包括：响应于输入的源代码，根据所述源代码生成抽象语法树；根据所述抽象语法树构建函数调用关系图和过程内控制流图；连接所述函数调用关系图和所述过程内控制流图，生成过程间控制流图；使用混合图嵌入算法分析所述过程间控制流图，得到总特征向量；将所述总特征向量输入到预训练好的漏洞定位模型，得到所述源代码的漏洞位置和漏洞类型；可以精准地发现漏洞所在的具体代码行以及漏洞的具体分类，极大提高了漏洞定位的效率。
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公开(公告)号：CN112800427B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110374845.7
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种webshell检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：解析PHP源代码，得到token序列和字符串常量序列；对所述token序列进行符号化，得到符号化后的所述token序列；将所述符号化后的所述token序列向量化，得到token序列特征向量；将所述字符串常量序列向量化，得到字符串常量序列特征向量；使用webshell检测模型对所述token序列特征向量和所述字符串常量序列特征向量进行处理，得到webshell检测结果；具有更强的检测混淆样本检测能力，降低了白样本误报率，整体提高了webshell检测的准确率。
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公开(公告)号：CN112286706A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011556513.2
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/54
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种安卓应用的应用信息远程快速获取方法及相关设备；所述方法包括：首先调查Android应用信息在APK中所处文件，明确获取完整应用信息必需获取到的目标文件列表。然后根据APK文件的Zip压缩文件结构，对APK文件进行反向区域查找，依次得到End of Central Directory Record区域、Central Directory区域及各目标文件在Central Directory区域中的File Header文件信息结构体。进一步的，根据文件信息结构体记录的文件起止偏移地址，直接下载目标文件内容；最后，根据不同目标文件自身结构特征，分析不同应用信息所处位置，获取其具体内容。
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公开(公告)号：CN112052675A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010850308.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/247 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06F7/78
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种非结构化文本的敏感信息检测方法及其检测装置，首先对非结构化文本数据的预处理得到文本数据的向量表达，然后提取预处理文本数据的局部特征数据和全局特征数据，最后将提取的局部特征数据和全局特征数据进行融合和分类检测；利用基于深度学习的文本分类模型对含有敏感信息的文本进行区分，采用自动化的检测方法检测公开数据集文本中是否存在敏感信息，达到取代传统的人工检测方法的目的，提高数据信息保护的工作效率，提高数据信息保护检测的准确率，利用卷积神经网络提取局部特征数据的优势特点，同时利用双向长短时记忆网络提取全局特征数据的优势，实现对文本数据特征更充分的利用，提高敏感信息检测的准确效果。
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