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公开(公告)号：CN119938738A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510085613.8
申请日：2025-01-20
Applicant: 天津大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/27 , G06F21/60 , G06F21/64 , H04L9/00
Abstract: 本发明公开了基于区块链的动态可验证模糊多关键字云上密文搜索方法，涉及云上密文检索技术领域。本发明基于数据管理者、云服务器、区块链、数据使用者四个实体，具体包括如下内容：数据管理者负责文档集的加密与加密索引的构建，并将其分别存储于云服务器与区块链。针对新增文档，数据管理者发送更新指令，云服务器和区块链即时更新加密集合和索引。数据使用者则通过计算搜索陷门，向区块链提交查询请求。区块链执行匹配运算与结果验证，最终向数据使用者返回准确且完整的搜索结果。
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公开(公告)号：CN119051941B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411166977.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种在不同密码体制间实现跨链数据共享的方法，涉及区块链跨链技术领域。本发明与之前的PHR跨链共享方案相比，解决了现有保障PHR跨链共享方案安全性的方法不适用于存储与计算开销较小的医疗物联网设备，也未考虑数据共享时容易发生的内部攻击的问题；改进了代理重加密算法，实现了PHR密文可以在IBE和CLC密码体制间转换及解密，并基于此构建了PHR的跨链共享方案。解决了医疗物联网终端设备存储与计算资源受限的问题，实现了医疗数据在基于IBE和CLC密码体制间的共享的同时，还通过验证正确性、安全性和性能测试的方法提升方案的安全性。
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公开(公告)号：CN119416840A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411532388.X
申请日：2024-10-30
Abstract: 本发明涉及片上脑技术领域，提供一种片上脑神经元群体的分析方法、仿真平台及相关装置。对神经动力学模型进行结构分析，得到潜在的神经结构关系；根据预设的每个初始状态，对神经动力学模型进行动态预测及分析，得到每个初始状态对应的动态预测信息；根据预设的刺激参数范围，对神经动力学模型进行可行域分析，得到对应的可行域信息；将神经结构关系、全部动态预测信息以及可行域信息，作为目标神经元群体的分析结果。通过神经动力学模型来模拟神经元群体并对其进行分析，从而简化了神经元群体的分析操作，提高了神经元群体的分析效率。
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公开(公告)号：CN115017035B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210535022.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 天津大学
IPC: G06F11/36 , G06N3/0499 , G06N3/063 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种使用Docker容器构建深度学习缺陷数据集的方法，本发明构建了数据集gDefects4dl，这是一个深度学习应用的缺陷数据集，旨在帮助开发人员更好的了解深度学习应用中的缺陷以及评估他人开发的深度学习缺陷定位与缺陷修复技术的有效性。
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公开(公告)号：CN117838366A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311861077.3
申请日：2023-12-31
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种小鼠嵌合脑‑电极复合体模型及其构建方法。在小鼠颅骨上构建自由开合的自体颅骨窗，再移除小鼠部分大脑皮层，形成空腔，向空腔中植入自主装皮质脑类器官，还纳颅骨盖并饲养小鼠至设定时间；然后打开并移除移植部位的颅窗，在非移植部位均匀安装多个颅钉，避开毛细血管，将小鼠的硬脑膜移除，再将与信号采集系统连接的柔性电极与颅骨面垂直植入移植部位中心，并将柔性电极上的地线缠绕在多个所述颅钉上，在植入过程中，当柔性电极丝触碰到皮层表面时，记为深度值的0点，直至到达目标深度；柔性电极与信号采集系统连接，使得单个个体长时程拥有稳定的电生理信号记录。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117610001A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311833436.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了针对物联网恶意软件中细粒度恶意行为的自动分析方法，属于恶意软件分析技术领域；本发明首先制定一个全面详尽的物联网恶意软件分析框架，其次构建一个细粒度恶意行为知识库，最后，基于上述结果，开发出一个针对物联网恶意软件中恶意行为的自动化分析工具。本发明解决了当前物联网恶意软件分析领域中的一系列问题，包括提高物联网恶意软件的分析效率和准确性、降低专业技能要求、适应快速变化的威胁环境，以及能够应对日益复杂化的恶意软件行为。通过自动化分析工具，研究人员和安全从业人员能够更快速地获取物联网恶意软件中的可疑行为，从而更有效地对抗物联网环境中的恶意软件威胁，从而保护这一日益增长的技术领域免受攻击。
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公开(公告)号：CN110457009B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201910607133.8
申请日：2019-07-06
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据分析的软件安全需求推荐模型的实现方法，步骤一、收集不同软件产品的安全威胁描述，步骤二、提取不同软件产品之间的安全威胁的特征，使用自然语言处理技术中的语义模型Skip‑Thoughts来聚类不同软件产品中安全威胁之间的相似度，并生成一个不同软件产品之间安全威胁的安全威胁相似度特征矩阵；过滤掉不太相似的安全威胁，继而得到相似安全威胁特征；构建共现模型，即删除中间产品层，抽取每个软件产品的安全需求，挖掘新的安全威胁与安全需求映射关系。本发明本方法推荐的安全需求的精确度较为稳定；在软件开发生命周期的需求阶段减少因后期需求忽略的安全问题而造成的经济损，这也将有助于减少后期的维护成本以及bug的修复成本。
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公开(公告)号：CN115906960A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211449256.1
申请日：2022-11-18
Applicant: 天津大学
IPC: G06N3/06 , G06N3/08 , C12N5/0793
Abstract: 本发明提供了一种基于生物学习神经网络的声音识别方法，包括：对生物体的原代神经元进行提取和培养，得到接种有神经元细胞的生物芯片；利用多通道生物信号采集系统记录生物芯片的放电信号；采用随机点电刺激的方式对生物芯片的每个区域进行多种刺激模板的学习，学习完成后得到生物学习神经网络；获取待识别的声音信号，并将声音信号编码为音乐模板；将音乐模板作用于生物学习神经网络；利用支持向量机对生物学习神经网络的放电响应进行分类，识别出声音信号。本发明中采用随机点电刺激，可以简单安全有效的抑制神经网络的同步爆发，提升生物学习神经网络的学习能力，构建具有稳定输出的网络，以低能高效、高准确性执行完成声音识别任务。
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公开(公告)号：CN115481398A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211171753.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的安卓应用程序中信息流测试系统及方法，包括输入部、信息流分析模块和输出部；输入部用于为该系统输入使用了深度学习的应用程序；信息流分析模块用于理解和测试基于深度学习的安卓应用程序中的信息流，对全局控制流图的节点集合和边集合进行清洗和编码处理；在所述信息流分析模块中，以预处理之后的全局调用图作为接口，依序执行单点回溯算法和敏感信息泄露检测算法；所述输出部用于信息流分析报告与敏感信息泄露检测报告两种报告的输出。本发明有效检测基于深度学习的安卓应用程序中深度学习模型在推理过程中是否将用户敏感信息在信息流中泄露，实际检测能力优于传统的静态分析方法。
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公开(公告)号：CN110119355B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910341308.5
申请日：2019-04-25
Applicant: 天津大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱向量化推理通用软件缺陷模型建立方法，步骤1、数据获取与预处理，具体操作为：从数据源获得所有关于缺陷的数据，该缺陷数据至少包括缺陷ID、缺陷描述、不同缺陷之间的关系以及缺陷造成的结果，对不同缺陷之间的关系和描述信息进行预处理；步骤2、学习基于描述的表示，构建基于描述的表示hd；步骤3、学习基于结构的表示，构建基于描述的表示Es；步骤4、通过基于结构的表示Es和基于描述的表示Ed，构建最终的软件缺陷模型TransCat模型步骤5、进行TransCat模型优化处理。与现有技术相比，本发明实现的TransCat模型可以捕获关于常见软件弱点的文本和结构性知识，从而有效地支持软件弱点上的各种推理任务。
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