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公开(公告)号：CN108549816B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810292119.9
申请日：2018-03-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于有向加权网络的软件安全性的量化评估方法。使用本发明能够对软件结构的复杂性和有序性两方面进行度量，实现对复杂软件的设计安全性的综合评估，能贴近复杂网络的真实情况，更为合理。本发明基于软件的有向加权网络模型，利用信息熵的概念，采用网络节点的连接度与抽象度实现对软件结构的有序性度量；此外，基于软件的有向加权网络模型，对软件结构的复杂性度量进行了改进，改进了节点波及度的计算方法，并提出以系统平均波及度为指标，对软件结构的复杂性进行度量。
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公开(公告)号：CN108763096A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810571352.0
申请日：2018-06-06
Applicant: 北京理工大学 , 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3608
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络算法支持向量机DBN‑SVM的软件缺陷预测方法，采用深度信念网络DBN对从待预测软件提取的软件度量属性进行降维；降维后的数据进入支持向量机SVM进行分类，得到软件缺陷预测结果。本发明采用新型的软件缺陷分布预测模型——DBN‑SVM，解决软件缺陷分布的预测中，由多维测量引起的数据冗余所导致的预测精度降低的问题。
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公开(公告)号：CN108549817A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810353774.0
申请日：2018-04-19
Applicant: 北京理工大学 , 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明为一种基于文本深度学习的软件安全漏洞预测方法，采用深度神经网络模型和浅层机器学习算法从历史软件源代码文本中学习特征和知识，能够用于对新的软件源代码中的安全漏洞进行预测。本发明采用深度神经网络模型学习软件源代码文本特征中的结构性特征，将学习到的特征作为分类器的输入，对分类器进行训练调整，获得最优的漏洞预测模型，用于该软件的新的软件模块的漏洞预测。
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公开(公告)号：CN108287711A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810184516.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明公开了一种软件系统的代数构件表示方法和装置，将软件系统根据功能区分成不同的模块，每个模块表达为一个代数构件；所述表达为：用ADL语言对代数构件进行描述，形成XML文件；以代数构件为节点，以代数构件间的运算关系为边，获得软件系统的代数拓扑图。本发明适用于面向对象和面向过程程序语言设计开发的软件系统，且表达清晰，解决了后续开发人员理解上的困扰。
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公开(公告)号：CN108549816A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810292119.9
申请日：2018-03-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于有向加权网络的软件安全性的量化评估方法。使用本发明能够对软件结构的复杂性和有序性两方面进行度量，实现对复杂软件的设计安全性的综合评估，能贴近复杂网络的真实情况，更为合理。本发明基于软件的有向加权网络模型，利用信息熵的概念，采用网络节点的连接度与抽象度实现对软件结构的有序性度量；此外，基于软件的有向加权网络模型，对软件结构的复杂性度量进行了改进，改进了节点波及度的计算方法，并提出以系统平均波及度为指标，对软件结构的复杂性进行度量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118626065A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410584258.4
申请日：2024-05-11
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学唐山研究院
IPC: G06F8/30 , G06F8/38 , G06F40/284 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了基于DOM的Web前端样式代码生成方法，一、基于不同主题的网页构建样式模板库；二、根据网页的HTML结构构建网页的DOM树，基于所述DOM树提取网页的文本内容，将提取的文本划分为单个词语，清除词语中停用词，确定网页主题；三、将网页分成多个块；四、到对应主题的样式模板库中进行块与样式模板的结构匹配，若匹配成功，则保留该样式模板中的样式代码为块的样式代码，完成样式模板检索工作；五、将每个块的样式代码依次添加到CSS文件中，实现网页整体的CSS代码输出；本发明能够生成整体CSS代码。
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公开(公告)号：CN118550530A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410529850.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F8/38 , G06F16/958
Abstract: 本发明提出了一种基于工作流与模板的网页UI自动生成方法，用于解决传统网页用户界面开发过程中自动化程度低、技术门槛高的问题。首先从用户使用网页的步骤和流程角度出发，将网页功能需求抽象为不同用户角色的工作流；然后将工作流转化为一定形式的数据结构；接下来对得到的数据结构使用pipeline进行分步处理，经此处理后的数据结构可以直接被模板代码中的各个函数调用，以生成目标网页代码；最后预先编写模板文件，采用Jinja2引擎解析模板文件，将经过pipeline处理后的数据绑定到模板文件中生成HTML代码，即目标代码，运行目标代码即生成所需要的网页UI。
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公开(公告)号：CN117009964A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310658149.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提出了一种基于自定义语义块识别恶意代码恶意意图并构建攻击链的方法与系统。本发明在系统分析攻击过程所包含各攻击阶段特点的基础上，自定义恶意代码恶意行为语义块来表征攻击过程中不同攻击阶段的主要行为，从恶意代码的API序列中提取行为语义块来分析恶意代码的真实恶意意图，并进一步地将恶意代码的恶意行为映射到网络攻击的不同攻击阶段，由此构建攻击行为背后的攻击链，复现攻击者的整个攻击过程，为总体研究攻击者和制定防护策略提供支撑。
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公开(公告)号：CN112598366B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011359678.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明提供一种资产管理审批流程自动化规划方法及装置，所述方法包括：提取资产管理审批流程的过程属性信息，确定审批流类型集合以及审批流状态集合；计算各个类型的审批流的复杂度；从数据库中获取机关业务员承担的审批任务负载情况，并对机关业务员承担的审批任务负载情况进行动态监测；基于对机关业务员承担的审批任务负载情况的动态监测结果，对机关业务员的负载情况进行排序；动态分配新的审批任务；分配新的审批任务后，获取该新的审批任务的执行结果，更新与该新的审批任务对应的审批流类型的审批流的复杂度。根据本发明的方案，能够合理分配任务，总体掌握当前所有审批流程的状态，无法提高资产审批效率的问题。
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公开(公告)号：CN115617693A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211462877.3
申请日：2022-11-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于粒子群算法的深度学习库接口测试方法，把测试样本的生成过程抽象成粒子寻找最优位置的过程，通过对粒子前进方向和前进距离的选择，使生成的测试样本能尽可能暴露深度学习库接口缺陷。该方法能够有效减少测试所需的测试样本数量，提高了测试效率，同时基于对测试预言问题解决方案的定义，提高了对深度学习库缺陷检测的准确性，降低了误报。
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