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公开(公告)号：CN110602661A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910806041.2
申请日：2019-08-29
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开一种二维无线传感器网络的漏洞修复方法，涉及无线传感器网络领域，包括如下步骤：1)激活无线传感器网络中移动节点，计算二维无线传感器网络中各覆盖漏洞的最大面积，以及修复各覆盖漏洞需要的移动节点的个数；2)移动节点选择移动的目标覆盖漏洞；3)移动节点选择移动路径，并按照选择的移动路径移动至目标覆盖漏洞的边界节点处；4)到达目标覆盖漏洞附近的移动节点计算其在目标覆盖漏洞中的相对位置并进行漏洞修复；本发明能在本地端完成，节点之间通信较少，且移动距离相对较短，无需节点位置坐标即可修复网络中的覆盖漏洞。
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公开(公告)号：CN115002030B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210455579.5
申请日：2022-04-27
Applicant: 安徽工业大学
IPC: H04L47/10 , H04L47/125 , H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种网站指纹识别方法、装置、存储器和处理器，获取网站流量并按照会话分割成若干个子流量；按照同一预设的时间间隔划分所述每个子流量中的数据包；获取属于同一预设时间间隔内的数据包的时间标签，将所述时间标签的数量按照流量方向分别累加获得第一标签数量和第二标签数量；累加一预设的第一差额至所述第一标签数量中获得第三标签数量；将属于同一子流量中所有的所述第二标签数量、第三标签数量两两一组并按照时间序列排序获得处理后的子流量数据；利用机器学习模型识别所述处理后的子流量数据并获得对应的网站指纹。通过本方法能够识别出对使用了WTF‑PAT的tor流量进行识别，可以确定用户正在通过加密连接访问哪些网站。
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公开(公告)号：CN118245212A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410310879.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向工业互联网的Kubernetes资源调度方法，包括：1、发起Pod创建请求，API Server生成待调度Pod对象；2、调度器判断此待调度Pod对象与上一个是否一致，如果一致，则执行步骤3，若不一致，则执行步骤4；3、查看调度器中缓存的nodes列表是否为空，若为空，则执行步骤4；若不为空，则执行步骤6；4、调度器获取集群中所有节点信息，进行数据预处理；5、调度器执行资源调度方法，将节点按分数排序并取前40％存入nodes列表；6、取出nodes列表中最高分节点作为目标节点，将待调度Pod对象和目标节点进行绑定。本发明改善了Kubernetes集群中服务与节点不匹配导致的资源利用率失衡、服务质量降低等问题。
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公开(公告)号：CN115242496B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210857605.7
申请日：2022-07-20
Applicant: 安徽工业大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的Tor加密流量应用行为分类方法及装置，其方法包括：1)将不同Tor加密流量应用行为类型的pcap文件各自分会话；2)提取时间戳和数据包长度；3)数据预处理；生成相应尺寸的灰度图片；4)赋予标签；5)设计一种残差网络模型，该模型结构从输入开始依次为卷积层、卷积层、3个连续的残差块、全局均值池化层和输出层；6)模型训练和评估；将训练集放入设计好的模型进行训练，设置一定的训练轮数，通过提前终止的方式，得到训练效果最优的轮数，并保存模型。本发明将加密流量分类与深度学习方法相结合，通过神经网络自动提取特征，不断优化调整模型，对Tor加密流量应用行为分类取得了较高的准确率。
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公开(公告)号：CN117361083A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311589149.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供一种重载码垛机输送链上型材位姿的检测方法，涉及姿态识别领域；方法包括：获取型材经过输送链检测段始端上第一组参照点的第一时间组、末端上第二组参照点的第二时间组；分别计算型材通过输送链检测段第一组参照点和第二组参照中位置对应的每两个参照点间的总时间，获得若干组真实时间；比较真实时间与预设第一时间的关系，根据比较结果调整型材的第一位姿；计算相邻两根型材经过第二组参照点的时间间隔，比较时间间隔与预设标准间隔的关系，根据比较结果调整型材的第二位姿。本发明适用于重载码垛机输送链上型材传送过程中的输送控制，可为输送链上对型材位姿进行纠正的挡头升降，以及前后型材的步距调整提供指导信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112069532B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010709747.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于差分隐私的轨迹数据保护方法与装置，涉及网络及信息安全技术领域，包括如下步骤：根据城市真实地图转化的无向图，获取与真实轨迹同起始点、终止点以及轨迹长度相同的轨迹集合，计算路段间的概率转移矩阵；根据一阶马尔科夫模型与概率转移矩阵，计算轨迹集合中每条轨迹的先验概率；根据轨迹的相似性，计算混淆概率矩阵；计算真实轨迹后验概率；根据真实轨迹的先验概率及后验概率，找出是否存在符合差分隐私条件的目标轨迹T*，上报目标轨迹T*与真实轨迹的交集路段。本发明能够上报真实位置的数据，同时可以很好的保护参与用户的轨迹隐私。
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公开(公告)号：CN110191096B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910359359.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 安徽工业大学
IPC: H04L9/40 , G06F16/955 , G06F16/906 , G06F40/30 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供的基于语义分析的词向量网页入侵检测方法，涉及网页攻击检测领域，包括1)爬取网站的URL对应的网页源码经筛选分类后作为训练集；2)提取训练集中所有网页源码的中文字符串进行分词处理；3)分别对分词处理的结果进行关键词筛选并构建关键词库；4)构建关键词的词向量，并进行归一化处理；5)结合归一化的TF‑IDF计算权重建立有权词向量空间；6)训练网页入侵检测模型；7)通过模型判断待检测网页是否受到入侵；本发明提出了利用模型判断网页是否受到词汇恶意入侵的网页入侵检测方法。
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公开(公告)号：CN115455938A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211134776.3
申请日：2022-09-19
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F40/211 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于选择性注意力和路径推理的文档级关系抽取方法，属于信息抽取技术领域。本发明包括如下步骤：将整个文档进行输入；分层构建句内关系图和句间关系图，利用图神经网络获得实体指称项和句子的向量表示；聚合上述两个子图形成文档图，利用循环神经网络捕获文档中局部和非局部的信息交互；利用选择性注意力筛选出与实体对相关的句子，生成文档子图并将其作为关系抽取的范围；在文档子图中的多个实体之间显式建模推理链，预测出给定关系路径中每个关系的概率。本发明可以自动从文档中抽取出蕴含其中的关系事实，以及支撑这些关系事实存在的支撑证据，以发现更准确的句子间关系和支撑证据。
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公开(公告)号：CN112445709B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011377398.2
申请日：2020-11-30
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供的通过GAN解决AFL测试模型数据不平衡的方法及装置，涉及漏洞挖掘技术领域；其方法包括如下步骤：1）收集AFL根据随机突变算法迭代生成的若干测试用例构成测试集；2）对测试集的测试用例数据进行预处理，并使用GAN对测试集进行数据扩增；3）选择分类模型，对测试集进行训练获得测试模型；4）根据测试模型对AFL新生成的测试用例进行预测，判断新生成的输入是否增加新的代码覆盖范围；5）根据程序运行结果计算测试模型的误报率，当测试模型的误报率不小于预设模型误报率阈值时，更新预测模型。本发明通过预测新生成的测试用例的可用性的方法提高模糊测试的效率，增大代码覆盖范围。
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公开(公告)号：CN115002030A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210455579.5
申请日：2022-04-27
Applicant: 安徽工业大学
IPC: H04L47/10 , H04L47/125 , H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种网站指纹识别方法、装置、存储器和处理器，获取网站流量并按照会话分割成若干个子流量；按照同一预设的时间间隔划分所述每个子流量中的数据包；获取属于同一预设时间间隔内的数据包的时间标签，将所述时间标签的数量按照流量方向分别累加获得第一标签数量和第二标签数量；累加一预设的第一差额至所述第一标签数量中获得第三标签数量；将属于同一子流量中所有的所述第二标签数量、第三标签数量两两一组并按照时间序列排序获得处理后的子流量数据；利用机器学习模型识别所述处理后的子流量数据并获得对应的网站指纹。通过本方法能够识别出对使用了WTF‑PAT的tor流量进行识别，可以确定用户正在通过加密连接访问哪些网站。
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