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公开(公告)号:CN119788430A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510274275.2
申请日:2025-03-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种车联网数据分类分级管理和自适应加解密方法及其系统,包括:对获取的车联网数据进行标记;根据车联网的实际需求为标记后的车联网数据预设不同的数据类型和安全等级、以及加解密策略;采用自然语言处理模型和随机森林模型自动识别车联网数据的安全等级,并通过加解密策略对不同安全等级车联网数据进行加解密。采用本发明的技术方案,能够有效地对车联网中的数据安全等级进行区分,实现不同安全等级数据的高效差异化加解密,可以帮助车联网系统对数据进行有效的管理和保护。
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公开(公告)号:CN119862133A
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202510349713.7
申请日:2025-03-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F11/3668
Abstract: 本发明涉及Web安全技术领域,具体涉及基于资源属性图生成请求序列的Restful API模糊测试方法,包括以下步骤:S1,解析和识别Restful API规范文档:通过解析Restful API的规范文档,提取API操作、资源模式及其请求参数;S2,构建资源属性图:构建Restful资源属性图;S3,生成请求序列:基于构建的Restful资源属性图,采用深度优先遍历算法生成符合CRUD规则的有效请求序列;S4,填充请求参数:为生成的请求序列填充请求参数,包括按API规范赋值和按业务逻辑赋值;S5,发送请求并收集响应:发送请求、收集响应信息并输出漏洞报告;S6,更新资源属性图:根据动态执行反馈更新Restful资源属性图。本发明,完善了Restful资源属性图的构建,使测试过程更加精准和高效。
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