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公开(公告)号：CN102651088A
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN201210100282.3
申请日：2012-04-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于A_Kohonen神经网络的恶意代码分类方法，属于计算机网络安全技术领域。本发明首次将人工神经网络引入恶意代码的分类，并对现有无监督学习的Kohonen神经网络进行改进，在第一阶段的无监督学习后，加入一个有监督的学习过程，从而提高了分类准确率。本发明方法可实现对未知恶意代码的快速准确分类，且算法简单，实时性好。
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公开(公告)号：CN102571410A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110333564.3
申请日：2011-10-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种异地执行的移动主体行为监控方法，属于计算机网络、分布式计算和信息安全的交叉技术领域。本发明通过在移动主体平台上增加主体安全管理者模块来解决移动主体异地执行所产生的安全性问题，当移动主体迁移至异地后，主体安全管理者模块通过与平台本身的移动主体移动管理者进行交互，在移动主体上添加一个监控行为模块，该监控行为模块具有三个子模块，分别用来监控移动主体的行为，屏蔽同一平台的其他移动主体对其操作的接口，在移动主体运行完成后彻底删除其代码和数据并将移动主体平台所属主机恢复至移动主体迁移来之前的状态。本发明可有效保障承载该移动主体的移动主体平台、移动主体本身和同一平台上其他移动主体的安全。
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公开(公告)号：CN102571410B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201110333564.3
申请日：2011-10-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种异地执行的移动主体行为监控方法，属于计算机网络、分布式计算和信息安全的交叉技术领域。本发明通过在移动主体平台上增加主体安全管理者模块来解决移动主体异地执行所产生的安全性问题，当移动主体迁移至异地后，主体安全管理者模块通过与平台本身的移动主体移动管理者进行交互，在移动主体上添加一个监控行为模块，该监控行为模块具有三个子模块，分别用来监控移动主体的行为，屏蔽同一平台的其他移动主体对其操作的接口，在移动主体运行完成后彻底删除其代码和数据并将移动主体平台所属主机恢复至移动主体迁移来之前的状态。本发明可有效保障承载该移动主体的移动主体平台、移动主体本身和同一平台上其他移动主体的安全。
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公开(公告)号：CN102299964B
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201110252869.1
申请日：2011-08-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提出一种应用于节能型集群系统的数据重新部署方法。集群系统的巨大能耗及其带来的环境问题引起了广泛的关注。目前的集群系统的节能措施主要依赖自然环境和硬件设备改进等方式，而没有考虑系统中的数据部署层面的细粒度节能技术，显然不够合理且具有较大的局限性。本发明的方法分为数据重新部署、节点聚集和性能增强三个方面，主旨是在环境、设备条件允许的情况下，按数据访问规律将数据、任务以及节点进行聚集，以达到服务器能够波态运行，与服务器协同工作的制冷设备可以精准的、具有较强针对性的环境温度控制。
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公开(公告)号：CN102664928A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210095642.5
申请日：2012-04-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于云存储的数据安全存取方法，存储数据时，用户端将原文件分割为一大一小两个数据块，将小数据块和文件分割信息存储于本地，将大数据块进行加密后传输至云存储系统，并将加密信息存储于本地；取回数据时，云存储系统根据用户端请求将加密的大数据块传输至用户端，用户端利用存储于本地的加密信息进行解密，并根据文件分割信息将小数据块与解密后的大数据块拼接为原文件。文件分割时，可采用抽取固定大小数据的方式，也可采用抽取非固定大小数据的方式。进一步地，数据加密时采用分级加密的策略，从而降低系统开销。本发明还公开了一种用于云存储的用户端系统。本发明能够以较低的开销，大幅提高用户数据的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103297428B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310189116.X
申请日：2013-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种云存储系统数据保护方法,其中，云存储系统包括云端中央授权机构、客户端处理模块、云端服务器、以及管理注册用户属性信息的数个云端属性授权机构；基于这种云存储系统的数据保护方法基于针对注册用户属性的多属性授权机构，为存储在云端的用户数据设计了全新的加密与解密方法，大幅提高了用户数据在云端的存储安全性，与单授权机构相比，分摊了恶意用户攻破属性授权机构的风险。
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公开(公告)号：CN102495978B
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201110351453.5
申请日：2011-11-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 开放计算环境的动态性、异构性、自治性、分布性等特征使系统存在着严重的安全隐患。本发明提出了一种开放计算环境下任务执行体与执行点可信指数计算方法，对任务执行体和任务执行点的可信指数从多方面进行综合计算，从而将合适的执行体调度到合适的执行点上运行。对任务执行体可信指数的计算综合考虑了任务执行体来源的身份信誉度、来源的可信程度、任务执行体的代码可信度；对任务执行点可信指数的计算综合考虑了所有者的身份信誉、任务执行点历史可信度、任务执行点当前可信度和任务执行点安全度。
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公开(公告)号：CN102299964A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110252869.1
申请日：2011-08-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提出一种应用于节能型集群系统的数据重新部署方法。集群系统的巨大能耗及其带来的环境问题引起了广泛的关注。目前的集群系统的节能措施主要依赖自然环境和硬件设备改进等方式，而没有考虑系统中的数据部署层面的细粒度节能技术，显然不够合理且具有较大的局限性。本发明的方法分为数据重新部署、节点聚集和性能增强三个方面，主旨是在环境、设备条件允许的情况下，按数据访问规律将数据、任务以及节点进行聚集，以达到服务器能够波态运行，与服务器协同工作的制冷设备可以精准的、具有较强针对性的环境温度控制。
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公开(公告)号：CN102651088B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210100282.3
申请日：2012-04-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于A_Kohonen神经网络的恶意代码分类方法，属于计算机网络安全技术领域。本发明首次将人工神经网络引入恶意代码的分类，并对现有无监督学习的Kohonen神经网络进行改进，在第一阶段的无监督学习后，加入一个有监督的学习过程，从而提高了分类准确率。本发明方法可实现对未知恶意代码的快速准确分类，且算法简单，实时性好。
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公开(公告)号：CN103297428A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310189116.X
申请日：2013-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种云存储系统数据保护方法,其中，云存储系统包括云端中央授权机构、客户端处理模块、云端服务器、以及管理注册用户属性信息的数个云端属性授权机构；基于这种云存储系统的数据保护方法基于针对注册用户属性的多属性授权机构，为存储在云端的用户数据设计了全新的加密与解密方法，大幅提高了用户数据在云端的存储安全性，与单授权机构相比，分摊了恶意用户攻破属性授权机构的风险。
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