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公开(公告)号：CN116680669A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310547259.7
申请日：2023-05-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混淆加密的移动终端软件安全防护方法，属于软件安全技术领域。针对APK容易被反编译，丢失大量重要信息的问题，提出了两种APK安全防护方法。基于随机混淆的方法，通过对dex文件加入大量随机字符进行混淆，之后进行动态加载，在不影响Android应用程序运行效率的情况下，增加了对dex文件的反编译难度，确保了dex文件的完整性和安全性；基于so文件的安全防护，通过对so文件进行加密保护，增加了攻击者对so文件的反编译难度，保护了应用程序的关键信息。本发明通过这两种方式，提高了对APK文件的反编译难度，降低了被攻击者对源码进行分析获取有效信息的可能性，有效增强了软件的防护和安全性。
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公开(公告)号：CN116051717A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211501727.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T15/50 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的三维图形重光照生成方法，属于深度学习和计算机视觉技术领域，包括如下步骤：基于光照参数得到带有光照值的训练数据集和测试数据集；构建场景转换生成对抗网络和阴影估计生成对抗网络；利用训练数据集分别迭代训练场景转换生成对抗网络和阴影估计生成对抗网络，并将测试数据集分别输入训练好的场景转换生成对抗网络和阴影估计生成对抗网络，得到无光照场景特征和阴影分布估计特征；构建重渲染网络；基于无光照场景特征、阴影分布估计特征和重渲染网络，得到重光照图像；本发明实现了三维场景在变换光源和视角之后快速生成新场景的高质量渲染图像。
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公开(公告)号：CN112894811B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110078379.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: B25J9/16 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于群智能MAS的分布式多机器人的智能控制方法及装置，该方法包括：进入启动状态并进行信息获取；若获取到的信息为指示观察范围内有多个任务的位置信息的第一位置感知信息时，进入前进状态，并根据第一位置感知信息以及个体自组织任务选择方法选取适合执行的任务，且向适合执行的任务前进；判断是否到达适合执行的任务处；若已到达，且是第一个到达者时，进入领导者状态；若已到达，且不是第一个到达者时，进入参与者状态；执行适合执行的任务。本发明减了对单一模态的通信方式的依赖，还使机器人个体具有丰富的系统协作协调能力，自主决策能力强，执行任务的能力较强，提高了系统可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862270A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110079611.X
申请日：2021-01-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种分布式多机器人的个体任务选择方法、装置及系统，该方法包括：获取包含至少一个任务的任务集，并将各任务分别划入成功任务集和未成功任务集；计算各未成功任务当前的响应函数值，并将响应函数值最大的未成功任务确定为候选任务；计算候选任务的潜在性参与者数；判断候选任务的潜在性参与者数是否小于候选任务当前所需机器人数；若是，则确定候选任务为最终选择任务；否则，将候选任务划入成功任务集中，并确定未成功任务集其余未成功任务中响应函数值最大的未成功任务为最终选择任务。本发明使得系统总体智能水平得到了提高，能够完成更为复杂的协作任务，有利于在新时期的多机器人应用系统中得到有效应用。
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公开(公告)号：CN112464233A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011315600.9
申请日：2020-11-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种云平台上基于RNN的恶意软件检测方法，属于信息安全领域。依次包括以下步骤：基于时序的API调用序列的提取、API序列数据预处理、构建基于RNN的恶意软件检测模型、基于RNN的检测模型的训练。本发明选择的特征向量为软件的API调用序列，考虑到了API语义上的属性，对软件的API调用序列的语义识别更加准确，将这样的特征输入到双向LSTM神经网络模型中，不但有效提升检测效率，检测准确率也得到大幅提升，并且本发明设计的网络模型深度适当，模型中需要训练的参数适中，因此检测模型的泛化能力有了一定的提高。
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公开(公告)号：CN102769674B
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201210264306.9
申请日：2012-07-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于记值探测法的Web应用系统负载测试方法，用于解决现有的Web应用系统负载测试方法实时性差的技术问题。技术方案是首先建立负载测试模型x=V0+di，再构造性能函数模型，然后修正性能函数模型，最后计算最大并发访问用户数。由于对实际测试过程中的数据进行快速的动态响应，对实时的测试数据进行评估，以评估结果为基础对服务器的负载性能进行探测并验证，并对验证结果再进行评估，最终得出Web应用系统所能承受的最大并发访问用户数量，提高了Web应用系统负载测试的实时性。本发明可直接应用于实际Web应用系统负载测试工程中；且采用基于记值探测法的负载测试方法可对实际测试过程中的数据进行快速的动态响应，并且易于实现自动化测试。
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公开(公告)号：CN102769674A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210264306.9
申请日：2012-07-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于记值探测法的Web应用系统负载测试方法，用于解决现有的Web应用系统负载测试方法实时性差的技术问题。技术方案是首先建立负载测试模型x=V0+di，再构造性能函数模型，然后修正性能函数模型，最后计算最大并发访问用户数。由于对实际测试过程中的数据进行快速的动态响应，对实时的测试数据进行评估，以评估结果为基础对服务器的负载性能进行探测并验证，并对验证结果再进行评估，最终得出Web应用系统所能承受的最大并发访问用户数量，提高了Web应用系统负载测试的实时性。本发明可直接应用于实际Web应用系统负载测试工程中；且采用基于记值探测法的负载测试方法可对实际测试过程中的数据进行快速的动态响应，并且易于实现自动化测试。
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公开(公告)号：CN101605064B
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN200910023293.4
申请日：2009-07-10
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于端到端测量的网络拓扑结构构建方法，通过建立端到端网络测量模型，并确定源发送节点集和接收节点集；在叶子节点处对测量报文进行采集，并对采集到的数据进行清洗；计算出端到端测量报文的传输延迟时间，并根据TTL字段计算叶子节点在树形网络拓扑结构中所属的度；利用端到端延迟时间的相似度计算公式Sk，j＝|dk-dj|构建出网络的拓扑结构。由于利用端到端的网络测量技术，根据兄弟叶子节点端到端延迟时间相似性来判断端到端之间是否存在兄弟关系，有效地解决了在网络线路和设备性能良好，报文接收的偏序关系不存在的情况下，网络拓扑结构的测量与计算问题。
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