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公开(公告)号：CN112182577A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011097233.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络信息安全技术领域，具体涉及一种基于深度学习的安卓恶意代码检测方法。本发明将APK文件直接解压，将部分二进制文件进行可视化，将灰度图添加颜色通道并进行像素归一化，构造出图片信息量更大，利于在模型中训练的像素归一RGB图。最后设计并实现卷积神经网络分类检测模型，再对经过上述方法操作处理的恶意代码图像进行分类训练，以达到对恶意代码进行检测的目的。本发明针对现有Android恶意代码可视化技术中提取图像特征的方法单一、图像特征不明显、检测效果较差的问题，通过生成恶意代码的RGB图像，对像素归一化图后进行学习分类，以此实现更为精准的恶意代码检测。
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公开(公告)号：CN115401708B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211130545.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种环抱式螺旋桨驱动海洋基桩检测机器人，属于海洋装备技术领域。通过电机驱动螺旋桨提供机器人向基桩表面的推力以及电机驱动环抱机构的方式，利用电机驱动螺旋桨推进器实现在海洋基桩表面的移动与固定，通过控制机械手对海洋基桩表面进行检测。其主要材料为316L不锈钢，它具有移动灵活，操作简单等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112235161A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011097244.8
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络协议漏洞挖掘技术领域，具体涉及一种基于FSM的摄像头网络协议模糊测试方法。本发明克服了目前摄像头网络协议漏洞较多、模糊测试方法不成熟的问题，可以有效地检测协议漏洞。本发明可以自动生成原始数据，根据状态转换形式自动生成状态转换图。本发明的针对性更高，能提供SIP和RTSP协议的漏洞信息，帮助安全分析人员完成接下来的工作。
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公开(公告)号：CN112199543A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011098487.3
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于深度学习中的图像检索模型技术领域，具体涉及一种基于图像检索模型的对抗样本生成方法。本发明首先基于深度图像特征构建图像检索模型，然后通过破坏序列近邻关系生成对抗扰动，降低图像检索性能，最后以集成的方式生成通用对抗扰动，提高对抗样本的迁移性。本发明通过使用图像检索模型提取到的特征向量，将图像特征之间的余弦相似度作为衡量匹配程度的得分，按降序排列显示检索到的参考图像，实现图像检索功能。本发明通过集成多个模型生成通用对抗扰动，生成具有更高迁移性的对抗样本。本发明提出的对抗样本生成方法能够生成使图像检索性能明显下降的对抗样本，并且提高了对抗样本迁移性。
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公开(公告)号：CN115401708A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211130545.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种环抱式螺旋桨驱动海洋基桩检测机器人，属于海洋装备技术领域。通过电机驱动螺旋桨提供机器人向基桩表面的推力以及电机驱动环抱机构的方式，利用电机驱动螺旋桨推进器实现在海洋基桩表面的移动与固定，通过控制机械手对海洋基桩表面进行检测。其主要材料为316L不锈钢，它具有移动灵活，操作简单等优点。
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公开(公告)号：CN118964805A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411151062.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/14 , G06F18/2131
Abstract: 一种基于平滑循环周期图的谱相关估计方法，本发明属于非平稳信号处理领域，涉及基于平滑循环周期图的谱相关估计方法。本发明的目的是为了解决现有的快速谱相关估计方法难以同时兼顾谱相关的估计质量、计算速度与内存需求，导致分离信号的循环频率和谱频率信息计算速度慢，代价高的问题。过程为：一：对信号进行L点快速傅里叶变换得到频谱；二：确定重叠保留法的最优分段段长M；三：基于频谱、最优分段段长M和重叠保留法对每一个k计算谱相关在谱频率fk的一个切片(α,fk)，所有(α,fk)切片组成谱相关#imgabs0#四：对谱相关#imgabs1#进行幅度修正，获得修正后的谱相关#imgabs2#
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公开(公告)号：CN112199543B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202011098487.3
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于深度学习中的图像检索模型技术领域，具体涉及一种基于图像检索模型的对抗样本生成方法。本发明首先基于深度图像特征构建图像检索模型，然后通过破坏序列近邻关系生成对抗扰动，降低图像检索性能，最后以集成的方式生成通用对抗扰动，提高对抗样本的迁移性。本发明通过使用图像检索模型提取到的特征向量，将图像特征之间的余弦相似度作为衡量匹配程度的得分，按降序排列显示检索到的参考图像，实现图像检索功能。本发明通过集成多个模型生成通用对抗扰动，生成具有更高迁移性的对抗样本。本发明提出的对抗样本生成方法能够生成使图像检索性能明显下降的对抗样本，并且提高了对抗样本迁移性。
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