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公开(公告)号：CN101887523A
公开(公告)日：2010-11-17
申请号：CN201010204722.0
申请日：2010-06-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 利用图片的局部不变特征检测图像型垃圾邮件的方法，利用了尺度不变特征转换算法来提取图片中垃圾信息的不变区域特征，提取嵌入图片中文字来对图片进行分类，从而形成图片的两种特征结合的特征向量库。经过实验能够提高垃圾邮件的召回率，节省程序运算时间和空间。用这种方法来提取图片中的不变区域特征，从而生成图片的特征向量，使用支持向量机分类器来训练与测试。本发明提出的利用嵌入图片中的文本信息，使用图形文字识别技术挖掘出图片中的文本字符串，将字符串作为图片的特征，使用贝叶斯分类器来训练与测试。每张图片的特征向量是由图片的局部不变特征与文本字符串构成的，使用堆栈方法综合两种分类器进行分类，来检测图像型垃圾邮件的实现方法。
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公开(公告)号：CN101819637A
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN201010139946.8
申请日：2010-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 利用图片的局部不变特征检测图像型垃圾邮件的方法是一种利用健壮特征的加速提取算法来提取图片中的垃圾信息的不变区域特征，从而生成图片的特征向量，用最大可能性算法估计高斯混合模型的参数，来训练高斯混合模型分类器。经过实验能够提高垃圾邮件的召回率，节省程序运算时间和空间。获得基于高斯混合模型的分类器。对图像型垃圾邮件进行检测的实现方法，整个方法包括图片特征的提取，高斯混合模型参数的估计，图像型邮件的检测三个模块。
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公开(公告)号：CN101814093A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010139921.8
申请日：2010-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明的目的是设计基于相似性的半监督学习垃圾网页检测方法，解决利用网页链接关系进行半监督学习出现的问题。该方法根据网页间的相似性建立一个隐含的“链接”关系图。步骤1：从网页中提取基于内容和链接的特征步骤2)对步骤1)所提取的特征用主成分分析方法进行特征提取；步骤3)根据网页间的相似性建立隐含的“链接”关系图；步骤4)在“链接”关系图上建立高斯随机域模型，利用调和函数进行半监督学习，步骤5)将步骤4)的模型与其它分类器的分类结果结合，提高分类效果，在关系图中，网页间的链接根据相似性赋予权重，然后建立高斯随机域模型，使用调和函数进行半监督学习，提高了半监督学习的能力。
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公开(公告)号：CN118536155A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410595647.7
申请日：2024-05-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了基于高阶函数的安卓组件间隐私泄露检测方法及系统，涉及移动应用安全技术领域。本发明包括：接收安卓应用程序文件，对应用程序进行预处理，以获取控制流图和调用图；构建组件间通信链接；构建组件内的每个方法、路径和对象实例的摘要来描述组件行为，利用高阶函数中函数作为返回值的特性，收集Intent源和目标组件相关信息，生成高阶函数式组件摘要。本发明利用函数可作为返回值的高阶函数特性将组件内部分析过程以摘要的形式保存，在组件调用点处利用函数可作为参数传递的高阶函数特性将组件内分析结果传递至调用点处以获取隐私数据泄露流，避免了构建额外的活动转移图、组件调用图来进行隐私泄露检测，提高了隐私泄露检测效率。
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公开(公告)号：CN118502816A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410613790.4
申请日：2024-05-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F8/75
Abstract: 本发明公开了融合快速覆盖树和符号化切片的代码克隆检测方法及系统，涉及程序分析技术领域，包括：获取待分析项目的源代码，对待分析项目的源代码进行预处理，得到中间代码，对中间代码进行静态分析得到函数调用图，根据函数调用图确定函数的分析顺序；依据函数的分析顺序，识别函数内的OutPut变量，获取得到函数内的OutPut变量的符号化切片结果；获取待比较片段，根据符号化切片结果，基于软件度量，提取待比较代码片段LCS的特征；计算待比较片段LCS的特征间的欧式距离，根据待比较代码片段LCS特征的欧式距离构建快速覆盖树并进行克隆代码查询，以获取相似代码片段集合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115129320B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210686923.1
申请日：2022-06-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于循环不变式的间接跳转目标地址识别方法及装置。方法包括：将二进制程序解码成中间表示BRIL；根据BRIL语义和控制流结构计算循环不变式，并将其保存到分析树的结点中；深度优先遍历分析树，将循环不变式不断约简合并，生成约束表达式集；对约束表达式集求解，得到间接跳转目标地址；将目标地址处的语句作为分析入口，目标地址作为初始值，重新进行分析树的构建、约束表达式集的生成和求解，直到间接跳转目标地址不再发生变化（不动点）。本发明相比于传统数据流分析的方法，利用循环不变式来增加对地址数据的分析深度，并能够减少对循环结构的分析次数，从而提高间接跳转目标地址识别的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN114647575B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210168542.4
申请日：2022-02-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了函数式编程和程序分析技术领域的一种基于高阶函数的C++过程间异常分析系统及方法，包括：确定过程调用图中每个被调用子过程的分析顺序，将C++程序中的语句进行分类；收集各个被调用子过程异常相关语句和函数调用语句的集合约束，按照集合约束规则对集合约束进行求解，获取过程内异常分析信息后，通过高阶函数的形式将所有被调用子过程的异常分析结果保存为异常分析函数摘要；按照函数的参数传递方式，根据形参和实参对应参数信息，在过程调用点处，对高阶函数式异常分析函数摘要的参数集合信息进行相应代入。本发明降低了传统方法需要构建过程间异常控制流图对异常进行过程间分析的时空开销，解决了异常分析效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN117873893A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410063891.9
申请日：2024-02-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的网页Canvas元素自动化UI测试技术，旨在解决传统Web测试方法在处理Canvas元素时的局限性。本发明结合YOLO与OCR技术，提出一种无脚本自动化测试方法。核心步骤包括：首先通过YOLO技术实现目标检测，结合OCR技术获取组件ID信息；其次基于目标检测结果构建组件结构树；然后通过组件结构树生成随机测试用例，并通过蜕变关系扩充测试用例。接着使用selenium执行页面操作，根据脚本文件中的ID信息定位组件。最后保存操作错误的用例，以及违反蜕变关系的测试结果信息。相较于传统测试方式，本技术具有更高的效率和精准性，能够有效应对Canvas元素的复杂性和动态性。
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公开(公告)号：CN117290020A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311204416.0
申请日：2023-09-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/448
Abstract: 本发明公开了一种基于延续传递的函数指针指向分析方法、装置及系统，包括选取兴趣点函数指针，并进行相关续传递列表和指向集的初始化；从兴趣点函数指针所在语句出发，逆着控制流的方向对程序进行过程内分析，使用函数摘要保存过程内分析结果，并根据函数摘要更新延续传递列表和指向集；若遇到过程间作用信息，则基于过程间作用信息产生的影响，对所影响的函数进行过程内分析，分析结束后返回至出现过程间作用信息语句的直接前驱，继续进行过程内分析；当基于延续传递列表判断出延续传递为终止状态，则输出对应的指向集。本发明利用延续传递的特性，保存程序过程间作用信息，在需要的时候取出信息返回过程内计算其结果，提高指针分析精确性。
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公开(公告)号：CN115794592B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310094558.X
申请日：2023-02-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶函数的数据竞争检测方法，包括：对程序进行预处理，构建跨线程函数调用图和各函数的控制流图，按照逆拓扑排序的顺序遍历函数调用图，确定每个函数的分析顺序；按序选取一个待分析的函数，遍历函数的控制流图，获取各个函数的高阶函数摘要和由于函数调用和参数传递产生的过程间访问事件集；基于向量时钟和高阶函数摘要对访问事件进行发生序分析；通过数据竞争发生的条件排除不满足的访问事件对，获取所有可能发生数据竞争的结果。本发明可方便在调用点处按实参和形参对应的关系完成函数摘要中高阶函数参数的代入，有效提高了过程间数据竞争信息收集的效率，再通过向量时钟与函数摘要的结合，可进行高效的发生序分析。
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