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公开(公告)号：CN114629714B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210319190.8
申请日：2022-03-29
Applicant: 济南大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本发明公开了蜜罐和沙箱相互增强的恶意程序行为处理方法及系统，蜜罐对恶意代码进行诱导捕获；将捕获的恶意代码及产生的信息发送给沙箱；沙箱生成代码运行环境配置文件；沙箱根据恶意代码运行环境配置文件，生成恶意代码运行环境；在恶意代码运行环境中，沙箱触发恶意代码的运行分析恶意代码的运行过程；沙箱对运行过程中的网络通信行为进行分析，并将网络通信行为发送给蜜罐和虚拟网络；蜜罐接收网络通信行为后，对已知网络通信行为进行交互，对未知网络通信行为通过记录沙箱与虚拟网络的交互过程进行学习提升捕获能力；学习过后的蜜罐，重新对恶意代码进行诱导捕获。使蜜罐更高效的捕获恶意样本以及使沙箱更高效安全的分析恶意样本。
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公开(公告)号：CN114629714A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210319190.8
申请日：2022-03-29
Applicant: 济南大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心
Abstract: 本发明公开了蜜罐和沙箱相互增强的恶意程序行为处理方法及系统，蜜罐对恶意代码进行诱导捕获；将捕获的恶意代码及产生的信息发送给沙箱；沙箱生成代码运行环境配置文件；沙箱根据恶意代码运行环境配置文件，生成恶意代码运行环境；在恶意代码运行环境中，沙箱触发恶意代码的运行分析恶意代码的运行过程；沙箱对运行过程中的网络通信行为进行分析，并将网络通信行为发送给蜜罐和虚拟网络；蜜罐接收网络通信行为后，对已知网络通信行为进行交互，对未知网络通信行为通过记录沙箱与虚拟网络的交互过程进行学习提升捕获能力；学习过后的蜜罐，重新对恶意代码进行诱导捕获。使蜜罐更高效的捕获恶意样本以及使沙箱更高效安全的分析恶意样本。
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公开(公告)号：CN118504709B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410611222.0
申请日：2024-05-16
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开提出了一种基于本地差分隐私噪声控制的联邦学习方法及系统，方法包括：客户端将本地模型和全局模型之间的差异作为约束因子，更新本地局部模型；基于更新的本地局部模型参数和全局模型参数，采用互信息计算扰动添加值；将扰动添加值添加到更新的本地局部模型的参数中，将添加扰动的本地局部模型参数发送给中心服务器；中心服务器对接收到的添加扰动的本地局部模型参数进行聚合，根据聚合后的数据对模型进行重构得到本轮训练的全局模型，再下发给各客户端。通过将本地模型和全局模型之间的距离作为约束因子对本地模型进行训练，并利用互信息计算待添加扰动，实现了在保护客户端本地隐私的同时保证联邦学习全局模型训练的性能。
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公开(公告)号：CN113855036B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111165430.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 济南大学 , 山东齐鲁现代教育研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种心电信号可视化方法及装置，包括：采集用户的心电信号数据并进行降噪；将降噪处理后的心电信号转化成电流信号；根据电信号控制磁流体的运行状态；根据磁流体的运行状态，得到不同心率范围内对应的显示结果；本发明将时间局部性原理和集成式小波降噪方法结合起来，可以应对复杂噪声环境；通过采集心电，将心电可视化，使用者可以观察自己的心率情况。本发明为心电研究人员提供了全新的心电可视化展示方式。
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公开(公告)号：CN119004515A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411464594.1
申请日：2024-10-21
Applicant: 济南大学 , 山东正中信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，提供了一种基于区块链的电力数据安全访问控制方法及系统，其技术方案为接收数据访问请求者的访问请求，当数据访问请求者的身份验证通过后，将用电数据与数据拥有者绑定；数据拥有者基于用电量数据确定挖掘节点，基于确定的挖掘节点对用电量数据进行处理后上传至区块链；数据拥有者构建访问控制策略，基于访问控制策略加密数据得到数据密文；判断数据访问请求者的属性集合是否符合访问策略，若是，数据拥有者生成解密密钥并传输给数据访问请求者；数据访问请求者利用解密密钥解密数据得到明文数据。能够有效地拦截不符合属性要求的解密请求，从而在保障数据安全性的同时，显著优化了系统性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115299947B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202211084909.0
申请日：2022-09-06
Applicant: 济南大学 , 山东思正信息科技有限公司 , 中国人民解放军联勤保障部队第九六〇医院
Abstract: 本发明提供了基于多模态生理数据的心理量表置信度评估方法及系统，涉及生理数据评估技术领域，包括采集被试者在心理量表测试过程中单题目的多模态生理信号数据，并分别进行预处理；对单题目时刻生理信号按时间戳进行数据切片，标准为时间戳工具数据，完成各模态分段操作；对各模态分别训练预测模型获得单题目置信度，并在特征层和决策层分别设计策略进行融合，获得更准确地单题目置信度；将各量表单题目置信度和行为数据输入至概率密度模型进行量表置信度的预测；对于测试者来说，在部分量表的测评上缩短了时间，更是避免了测谎题在特殊情况下失效。
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公开(公告)号：CN113704473B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111005192.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于长文本特征提取优化的媒体假新闻检测方法及系统，对获取的媒体数据进行预处理；对预处理后的媒体数据根据数据对齐的统一长度分为长文本与短文本，并采用不同方式提取相应类别的新闻文本特征，输出文本特征的向量化表示；根据所述媒体数据的应用场景，利用不同的预训练后的深度学习分类模型对文本特征的向量化表示进行真假性预测，得到检测结果。本发明能够减少数据噪声问题，解决自编码模型存在的预训练‑微调阶段的学习偏差，降低特征维度，解决长文本信息丢失问题，提高特征学习能力。
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公开(公告)号：CN118470484A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410672169.5
申请日：2024-05-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V40/18 , G06V10/764 , G06N3/0499 , G06N5/04 , G08G1/01
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于眼动注意力引导的空间通道自适应事故预测方法及系统，包括获取行车记录仪图像，利用训练好的骨干网络进行特征提取，得到行车记录仪空间通道特征图；利用骨干网络不同尺度的的残差块输出生成不同尺度的补丁，将不同尺度的补丁进行拼接后得到多尺度多视图特征；基于自定义初始历史时序特征图，经过时间自注意力模块、空间交叉注意力模块以及前馈神经网络提取时间特征，得到当前时序特征图，其中空间交叉注意力模块将多尺度多视图特征作为输入以提取空间信息，将当前时序特征图作为下一时间戳的历史时序特征图进行递归提取；将当前时序特征图与行车记录仪空间通道特征图进行融合分类，得到事故预测结果。
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公开(公告)号：CN116094749B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211489680.9
申请日：2022-11-25
Applicant: 济南大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种针对CROSSFIRE TCP流量攻击的检测防御方法及系统，涉及网络安全技术领域,具体方案为：计算网络物理拓扑的静态指标和动态指标，并依据静态指标和动态指标选择网络瓶颈；依据网络瓶颈的静态指标和动态指标，生成和部署网络虚拟拓扑，并动态控制引入虚拟拓扑的流量；检测可疑探测流，并将其引入网络虚拟拓扑，通过下发丢弃流表进行主动防御；本发明在软件定义网络架构下，借鉴蜜罐思想，充分利用SDN的优势，抓住Crossfire攻击以及TCP协议特点，对该攻击进行预防与检测防御，将Crossfire对网络的攻击损害尽可能地降低。
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公开(公告)号：CN116208560B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310225444.4
申请日：2023-03-03
Applicant: 济南大学
IPC: H04L47/125 , H04L67/1001
Abstract: 本发明提出了针对大象流的SDN数据中心网络负载均衡方法及系统，涉及网络技术领域，具体方案包括：实时探测感知SDN数据中心网络的拓扑结构，基于构建的网络拓扑图，检测链路的拥塞程度，根据拥塞程度动态调整采样周期；根据所述采样周期进行采样，通过两阶段双阈值的方法，对得到的样本进行大象流的识别；根据最小化丢包率、最大化吞吐量以及更高的路径选择概率设计奖励函数，为识别到的大象流实时计算最优路径，并重路由到最优路径；本发明能够为基于SDN技术下的数据中心网络提供一种智能动态的负载均衡方法，使得基于SDN技术下的数据中心流量拥塞以及网络延迟的问题得以缓解，同时解决带宽碎片化问题，提高网络的性能与带宽利用率。
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