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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：CN103886715A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410072278.X
申请日：2014-02-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种人体跌倒检测方法。跌倒给人的生活和运动带来很大的威胁，严重影响着老人和运动者的身心健康。实时跌倒检测能给老人和运动者提供及时的帮助，降低跌倒带来的风险。本发明提出一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测方法。方法通过提取跌倒过程中的人体运动特征，重点利用加速度传感器三个轴的相关性对向前跌倒、向后跌倒、左侧跌倒、右侧跌倒四种跌倒行为进行有效检测和区分。方法对四种跌倒行为的平均识别正确率可达到了90%以上，方法平均响应时间小于1.7s，具有较高的性能表现。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103310192B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201310225930.2
申请日：2013-06-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于多传感器或是多轴传感器的运动行为识别方法需要融合多传感器数据或多轴数据，造成了较高的计算开销，增加了成本，同时降低了识别的实时性；本发明提供了一种基于单轴加速度传感器的运动行为识别方法，该方法采用一个加速度传感器的单轴数据信息，通过比对传感器获得的单轴数据形成的波形对运动中的人体行为特征进行了抽取，特别是波峰前的阈值、波谷前的阈值以及峰谷之间的时间间隔三个特征值，实现对下蹲、起跳、跑等运动行为的精确识别；该方法在达到较高识别准确率的同时，降低了计算开销，提高了识别实时性，降低了成本。
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公开(公告)号：CN103886715B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410072278.X
申请日：2014-02-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种人体跌倒检测方法。跌倒给人的生活和运动带来很大的威胁，严重影响着老人和运动者的身心健康。实时跌倒检测能给老人和运动者提供及时的帮助，降低跌倒带来的风险。本发明提出一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测方法。方法通过提取跌倒过程中的人体运动特征，重点利用加速度传感器三个轴的相关性对向前跌倒、向后跌倒、左侧跌倒、右侧跌倒四种跌倒行为进行有效检测和区分。方法对四种跌倒行为的平均识别正确率可达到了90%以上，方法平均响应时间小于1.7s，具有较高的性能表现。
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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：CN103310192A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310225930.2
申请日：2013-06-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于多传感器或是多轴传感器的运动行为识别方法需要融合多传感器数据或多轴数据，造成了较高的计算开销，增加了成本，同时降低了识别的实时性；本发明提供了一种基于单轴加速度传感器的运动行为识别方法，该方法采用一个加速度传感器的单轴数据信息，通过比对传感器获得的单轴数据形成的波形对运动中的人体行为特征进行了抽取，特别是波峰前的阈值、波谷前的阈值以及峰谷之间的时间间隔三个特征值，实现对下蹲、起跳、跑等运动行为的精确识别；该方法在达到较高识别准确率的同时，降低了计算开销，提高了识别实时性，降低了成本。
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公开(公告)号：CN102495978A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110351453.5
申请日：2011-11-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/00
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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