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公开(公告)号:CN108846364A
公开(公告)日:2018-11-20
申请号:CN201810653311.6
申请日:2018-06-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的视频特征检测方法,包括:选取视频库中的视频流的特征点簇集;对特征点簇集进行训练,得到分类网络;利用FPGA固化实现分类网络以进行视频特征比对。通过基于FPGA实现神经网络架构,近似SIFT特征和SURF特征,实现视频特征检测。传统的SIFT和SURF算法通过查找特征库的方式进行比对,而本发明实际上在FPGA上通过神经网络完成了特征生成和比对过程,去除了查找特征库的步骤,提高了比对效率。本发明通过结合深度学习技术,优化SIFT和SURF算法,使其适用于大规模系统应用,并采用FPGA硬件技术加速计算过程,由此,规避了海量特征库查找环节,提升了检查效率。
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公开(公告)号:CN108449234A
公开(公告)日:2018-08-24
申请号:CN201810298560.8
申请日:2018-04-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京信联科汇科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态分析的智能模糊测试方法,采用连接超时的动态调整算法,减少测试过程中不必要的等待时间,可以提高测试效率;采用响应超时的动态调整算法,避免了人为经验设置参数导致被测设备响应状态误报,可以提升测试的准确率;采用用例执行时间间隔的动态调整算法,对具有DOS防护机制的被测设备来说,测试加快,可以提高测试效率,缩短整体的测试时间;测试减慢,可以增加测试的可用性;采用IP+MAC动态调整算法,对具有DOS防护机制的被测设备来说,增大了测试的可用性,从而增强漏洞的挖掘能力。
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