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公开(公告)号：CN110749934A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910979177.3
申请日：2019-10-15
Applicant: 北京中盾安民分析技术有限公司 , 北京首都国际机场股份有限公司 , 北京航空航天大学
Inventor： 张勇 , 王蔚玉 , 李东 , 刘旭东 , 李嘉毅 , 杨桂文 , 于畅洋 , 郭龙 , 邢羽 , 罗桂林 , 赵刚 , 董明文 , 成亚青 , 王奔 , 吕始胜 , 刘耕阳 , 郝世昱 , 李婷 , 李宏伟 , 孔维武 , 李治国 , 赵楠 , 石秀峰 , 王伟 , 王晓侃 , 何燕南 , 查艳丽 , 苑顺周 , 赵月 , 王洋 , 王岩 , 蔡建 , 黄宇松 , 高岚
Abstract: 本发明公开了一种旅检智能通道自动匹配远程集中判读系统及方法，系统包括连接在一起的自动匹配远程集中判读系统AMRSS和自动回筐系统ABRS；方法通过人脸特征信息与托盘唯一的识别标签匹配，实现了旅客信息、识别标签和图像信息精确匹配。实现了可疑行李自动复检，降低了安检员的劳动强度。通过设计配比多取筐台设置、多操作员判读和多开包员复检，提高了安检效率。能够预测旅客人数和旅客等待时间，减少了旅客等待时间，通过旅检自动匹配集中判读系统与自动传输分系统的相互配合，完成了旅检通道的人包对应、集中判读、行李分拣和托盘回收的工作，提高了旅检通道旅客通过率，实现了人包对应管理，降低了安检员劳动强度。
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公开(公告)号：CN211263806U
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201921726120.4
申请日：2019-10-15
Applicant: 北京中盾安民分析技术有限公司 , 北京首都国际机场股份有限公司 , 北京航空航天大学
Inventor： 张勇 , 王蔚玉 , 李东 , 刘旭东 , 李嘉毅 , 杨桂文 , 于畅洋 , 郭龙 , 邢羽 , 罗桂林 , 赵刚 , 董明文 , 成亚青 , 王奔 , 吕始胜 , 刘耕阳 , 郝世昱 , 李婷 , 李宏伟 , 孔维武 , 李治国 , 赵楠 , 石秀峰 , 王伟 , 王晓侃 , 何燕南 , 查艳丽 , 苑顺周 , 赵月 , 王洋 , 王岩 , 蔡建 , 黄宇松 , 高岚
Abstract: 本实用新型公开了一种旅检智能通道自动匹配远程集中判读系统，系统包括连接在一起的自动匹配远程集中判读系统AMRSS和自动回筐系统ABRS。实现了可疑行李自动复检，降低了安检员的劳动强度。通过设计配比多取筐台设置、多操作员判读和多开包员复检，提高了安检效率。能够预测旅客人数和旅客等待时间，减少了旅客等待时间，通过旅检自动匹配集中判读系统与自动传输分系统的相互配合，完成了旅检通道的人包对应、集中判读、行李分拣和托盘回收的工作，提高了旅检通道旅客通过率，实现了人包对应管理，降低了安检员劳动强度。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN114003910B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111337338.2
申请日：2021-11-12
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F21/56 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于动态图对比学习的恶意变种实时检测方法。通过监测新的恶意软件变种运行产生的系统事件流，选取60s为窗口滑动大小，连续地为每个恶意软件变种构造当前滑动窗口的异构图并进行实时检测，每个窗口内分为：异构图序列构造阶段、异构图数据增强阶段、基于滑动窗口的图学习阶段和基于判别器的变种检测阶段。本发明提供的方法利用同一恶意软件家族中，揭示恶意软件真实意图的执行行为相似的特点，从运行新的恶意软件变种产生的系统事件数据流中动态构造恶意软件变种的异构图，然后利用3种异构图数据增强方法生成精美的正负对比实例对，再通过计算图的相似性来实现对新的恶意软件变种的检测，比已有动态检测方法只提取系统调用序列或流量特征更全面更鲁棒，具有更高级别的语义。
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公开(公告)号：CN116155559A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211707128.2
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/56 , G06F21/60 , G06F21/31 , G06F16/242
Abstract: 本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种面向隐私计算的可扩容数据细粒度访问控制系统。通过设置管理中心服务、高可用代理、数据代理服务三个部分构成一个完整的功能系统；管理中心服务由管理员管理，设置管理认证用户、管理安全防护策略，以及将策略规则下发到数据代理服务和高可用代理的下发规则策略三个功能模块；高可用代理通过代理端口转发给数据库代理服务；数据代理服务串行在业务系统跟数据库之间控制业务系统对数据库的访问。本发明提供的系统通过动态增加数据库代理服务的方式，实现了对高并发数据库请求下的，数据访问控制能力的横向扩展；通过对SQL进行深度解析实现更加精细的业务系统或数据库管理员对数据库的访问控制。
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公开(公告)号：CN110909880B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201911139173.0
申请日：2019-11-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提出一种基于深度知识追踪的众包任务预测方法，包括以下步骤，步骤1，数据预处理，将知识密集型众包任务的任务数据形式进行转换，转换为可以用于训练知识追踪模型的数据，具体分为任务结果二元化和数据拆分；步骤2，模型训练，用转换形式后的数据对深度知识追踪模型进行训练，得到一个任务预测模型；步骤3，任务预测，用训练得到的模型对任务进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114896307B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210827192.8
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215
Abstract: 本申请提供一种时间序列数据增强方法、装置和电子设备，通过获取原始数据集，原始数据集中包含多个时间序列数据，每个时间序列数据包括多个时间点数据。针对每个时间序列数据，利用分类模型得到时间序列数据对应的类激活映射分数，类激活映射分数包含与时间点数据相同个数的子分数，每个子分数表征对应的时间点数据的显著性程度。再根据各个时间点数据对应的子分数确定待擦除时间点数据，将待擦除时间点数据进行擦除处理，以对时间序列数据进行增强。本方案通过计算类激活映射分数的方式以得到各个时间点数据的显著性程度，从而针对性地对部分时间点数据进行擦除，在有效时间数据增强的同时，可以避免损失掉其中关键信息的缺陷。
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公开(公告)号：CN114168921A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111475127.5
申请日：2021-12-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本公开一种具有隐私保护的众包任务分配的方法，包括以下步骤：请求注册和任务有关的匿名账户；在本地数据库中检索原始账户是否已经申请过针对任务的匿名账户，并且响应于检索到原始账户未申请过针对任务的匿名账户，向原始账户返回匿名账户证书；匿名账户向可信执行环境模块发起信息复制请求；可信执行环境模块向用户链模块获取必要身份信息；响应于可信执行环境模块针对必要身份信息验证成功，将复制的信息发送给匿名账户；匿名账户调用用户链模块上的用户智能合约将匿名账户的信息注册到用户链模块中；匿名账户调用任务链模块中的任务智能合约参与任务。以此方式，在任务分配过程中，既能保护用户隐私又能充分利用用户历史数据。
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公开(公告)号：CN113835739A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111110642.3
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明通过人工智能处理领域的方法，实现了一种软件缺陷修复时间的智能化预测方法。方法采用四个子模型分别提取不同类型的特征：开发人员活动、开发人员情感状态、缺陷语义、源代码分析引入的开销，最后，通过一个定制化的多层感知器来融合高层特征，并将四种特征通过最佳的方式结合，进行缺陷修复时间的预测。提出一种能够预测准确，且考虑由缺陷评论反映出的开发人员的情感状态因素、影响修复进程的缺陷语义，以及开发人员在检查和分析源代码文件时投入的开销的软件缺陷修复时间预测方法。
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公开(公告)号：CN107807978B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201711013416.7
申请日：2017-10-26
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/33
Abstract: 本发明提出了一种基于协同过滤的代码评审者推荐方法，该方法的步骤分为三部分，分别是数据处理，隐式关系挖掘和推荐逻辑。数据处理部分将历史评审数据以矩阵的形式呈现。隐式关系挖掘部分用于根据矩阵的信息，挖掘数据中隐含的隐式关系。推荐逻辑部分则描述了通用的推荐流程，给出了排序规则。基于该框架的实现可以有效地利用数据中的隐式关系推荐代码评审者。本发明针对代码评审者的推荐场景提出了隐式关系挖掘的机制。该机制利用了推荐系统中的邻居模型和隐因子模型，并将二者进行了融合，并基于融合模型有效地挖掘数据间的隐式关系，服务于代码评审者的推荐工作，克服了现有方法在评审者推荐上的不足。
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公开(公告)号：CN109101235B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810568286.1
申请日：2018-06-05
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明提出一种软件程序的智能解析方法，所述智能解析方法为基于AST的序列化神经网络，所述基于AST的序列化神经网络是一种层次化的向量表示方法，其实现步骤为，步骤1‑1：在最底层，将原始程序转化成AST之后进一步分割得到对应的代码块序列，所述代码块之间是有次序之分的，且与原始的语句顺序相吻合；步骤1‑2：每个代码块由一种递归式的编码器来将这种子树编码成向量e1，e2，...，et；步骤1‑3：将得到的向量序列经过双向循环层以提取代码块之间的依赖特征；步骤1‑4：所有的时间步的多维特征经过池化层采样得到最终的单个向量表示形式。
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