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公开(公告)号：CN112418269B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011150003.5
申请日：2020-10-23
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F16/43 , G06Q10/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于在线信息传播预测技术领域，公开了一种社交媒体网络事件传播关键时间预测方法、系统、介质，根据社交媒体网络事件在线信息的不同时间序列特征，进行类别划分；采用霍尔特线性趋势法对波动性过强的流行度时间序列进行平滑处理；识别预处理后的社交媒体网络事件传播的关键节点发生的时间区间；针对经过预处理后的时间序列数据进行时间窗口划分，基于在线信息数据提取时序、波动及文本情感特征；构建预测模型训练样本，根据训练样本和未来时间窗口数量，采用XGBoost算法训练预测模型；采用训练完成的模型预测社交媒体网络事件传播过程的关键节点发生的时间。本发明能有效预测社交媒体网络事件传播过程的关键节点发生时间。
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公开(公告)号：CN112418269A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011150003.5
申请日：2020-10-23
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明属于在线信息传播预测技术领域，公开了一种社交媒体网络事件传播关键时间预测方法、系统、介质，根据社交媒体网络事件在线信息的不同时间序列特征，进行类别划分；采用霍尔特线性趋势法对波动性过强的流行度时间序列进行平滑处理；识别预处理后的社交媒体网络事件传播的关键节点发生的时间区间；针对经过预处理后的时间序列数据进行时间窗口划分，基于在线信息数据提取时序、波动及文本情感特征；构建预测模型训练样本，根据训练样本和未来时间窗口数量，采用XGBoost算法训练预测模型；采用训练完成的模型预测社交媒体网络事件传播过程的关键节点发生的时间。本发明能有效预测社交媒体网络事件传播过程的关键节点发生时间。
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公开(公告)号：CN104503816B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201410841253.1
申请日：2014-12-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 一种硬件语言VHDL到MSVL的自动转换系统，其能够将VHDL语言程序文件转换成MSVL语言程序文件，所述转换系统包括，文件分析模块、词法分析模块、语法分析模块、信息存储模块、翻译模块、翻译结果字符串连接模块。VHDL程序转换为MSVL程序后，模型构造与性质描述使用同一种语言，使得验证在同一逻辑框架下进行，方便地实现对VHDL语言程序间接的模型检测。在转换的过程中，通过制定不同语法结构的转换规则，并通过一些额外的辅助手段将VHDL程序转换为了语义等价的MSVL程序，这样就可以通过对等价的MSVL程序进行仿真、建模和验证，来确保源VHDL程序的正确性。
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公开(公告)号：CN101594352B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN200910023169.8
申请日：2009-07-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于新颖发现和窗函数的分类融合入侵检测方法，主要解决现有支持向量机分类方法检测率低，复杂度高的问题。其实现步骤为：(1)采集主机网络行为数据集，处理数据集得到特征向量；(2)选择非入侵行为的正常数据集作为训练样本集，训练生成第一分类器；(3)重新采集数据集，计算决策函数f并将它转换成概率估计形式；(4)用PARZEN窗函数方法训练第二分类器；(5)对步骤3中的数据集进行概率密度分布估计，并根据贝叶斯决策设定概率密度阈值；(6)将第一分类器与第二分类器的输出结果进行加权融合：(7)根据加权融合的结果y(x)对网络行为采取预警或重复步骤(3)。本发明具有检测率高、虚警率低的优点，适用于网络入侵检测。
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公开(公告)号：CN101588358A
公开(公告)日：2009-11-25
申请号：CN200910023184.2
申请日：2009-07-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种主机入侵检测方法，主要解决现有技术误检率高和适应性差的问题。其检测步骤为：(1)采集主机特权进程的资源使用情况和系统调用序列；(2)将采集到的资源使用情况转化为信号数据，将采集到的系统调用序列转化为抗原数据；(3)对上述信号数据和抗原数据进行训练，得到信号数据检测规则和抗原信号的检测规则；(4)利用信号数据检测规则对信号数据进行检测，确定危险区域；(5)在危险区域内，检测抗原数据，如果抗原数据检测结果异常，则认为主机中存在入侵进程，从而暂停异常进程，并将异常情况记录到日志文件中。本发明具有误检率低和适应性强的优点，可用于在网络环境中对主机的监控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114565946B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210090161.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/12 , G06V40/40 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/30 , G06T7/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制轻量级网络的指纹活体检测方法，包括：获取指纹原图像的指纹前景图像；分割指纹前景图像，得到若干第一指纹子图像；基于最大闭合面积和局部补丁面积的关系，从所有第一指纹子图像中选取第二指纹子图像；根据所有第二指纹子图像扩充数据集；将扩充后的数据集输入至二分类网络结构中，以得到训练后的二分类网络结构；将分块后的指纹待检测图像输入至训练后的二分类网络结构得到若干局部指纹的欺骗分数，将融合后的欺骗分数与第二阈值进行比较，若大于则为伪造指纹，若小于则为活性指纹。本发明提出了一种轻量级网络，整体网络参数仅有0.83M，运行速度快且方便部署。
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公开(公告)号：CN114565946A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210090161.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/12 , G06V40/40 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/30 , G06T7/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制轻量级网络的指纹活体检测方法，包括：获取指纹原图像的指纹前景图像；分割指纹前景图像，得到若干第一指纹子图像；基于最大闭合面积和局部补丁面积的关系，从所有第一指纹子图像中选取第二指纹子图像；根据所有第二指纹子图像扩充数据集；将扩充后的数据集输入至二分类网络结构中，以得到训练后的二分类网络结构；将分块后的指纹待检测图像输入至训练后的二分类网络结构得到若干局部指纹的欺骗分数，将融合后的欺骗分数与第二阈值进行比较，若大于则为伪造指纹，若小于则为活性指纹。本发明提出了一种轻量级网络，整体网络参数仅有0.83M，运行速度快且方便部署。
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公开(公告)号：CN101588358B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN200910023184.2
申请日：2009-07-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种主机入侵检测方法，主要解决现有技术误检率高和适应性差的问题。其检测步骤为：(1)采集主机特权进程的资源使用情况和系统调用序列；(2)将采集到的资源使用情况转化为信号数据，将采集到的系统调用序列转化为抗原数据；(3)对上述信号数据和抗原数据进行训练，得到信号数据检测规则和抗原信号的检测规则；(4)利用信号数据检测规则对信号数据进行检测，确定危险区域；(5)在危险区域内，检测抗原数据，如果抗原数据检测结果异常，则认为主机中存在入侵进程，从而暂停异常进程，并将异常情况记录到日志文件中。本发明具有误检率低和适应性强的优点，可用于在网络环境中对主机的监控。
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公开(公告)号：CN118470807A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410665361.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/12 , G06T7/00 , G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供指纹活体检测方法及装置，涉及生物特征识别技术领域。此方法包括：对真指纹图像进行前景提取和分割，得到各指纹分块图像；对真指纹图像或各指纹分块图像进行处理，得到扰动图像；将不同采集仪的假指纹图像输入CycleGAN模型，生成风格迁移图像；通过指纹分块图像、扰动图像和风格迁移图像，对构造的指纹活体检测网络模型进行训练，得到训练好的指纹活体检测网络模型；通过训练好的指纹活体检测网络模型，检测出对应的概率值。将包含有不同采集仪采集到的不同材料制作的假指纹图像、真扰动图像和各指纹分块图像放入构造的指纹活体检测网络模型中进行训练，提高指纹活体检测网络模型的泛化性能，以提高指纹活体检测的准确性。
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公开(公告)号：CN104503816A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410841253.1
申请日：2014-12-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 一种硬件语言VHDL到MSVL的自动转换系统，其能够将VHDL语言程序文件转换成MSVL语言程序文件，所述转换系统包括，文件分析模块、词法分析模块、语法分析模块、信息存储模块、翻译模块、翻译结果字符串连接模块。VHDL程序转换为MSVL程序后，模型构造与性质描述使用同一种语言，使得验证在同一逻辑框架下进行，方便地实现对VHDL语言程序间接的模型检测。在转换的过程中，通过制定不同语法结构的转换规则，并通过一些额外的辅助手段将VHDL程序转换为了语义等价的MSVL程序，这样就可以通过对等价的MSVL程序进行仿真、建模和验证，来确保源VHDL程序的正确性。
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