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公开(公告)号：CN112232058A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011102128.0
申请日：2020-10-15
Applicant: 济南大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于深度学习三层语义抽取框架的假新闻识别方法及系统，包括：获取目标新闻文本；对目标新闻文本进行向量化处理，得到目标新闻文本每个字的初始表示向量；将目标新闻文本每个字的上下文信息嵌入到每个字的初始表示向量中，得到含有上下文信息的字向量矩阵；对含有上下文信息的字向量矩阵，提取若干个特征图；对所有的特征图，进行封装操作，得到最终融合特征；对最终融合特征进行分类，得到目标新闻文本是否为假新闻的结果。
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公开(公告)号：CN106685964B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201611243439.2
申请日：2016-12-29
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于恶意网络流量词库的恶意软件检测方法及系统；包括如下步骤：建立恶意网络流量词库；训练恶意软件检测模型；对待检测HTTP网络流量的流内容进行分割，分割成单词集合；对单词集合进行向量化：将得到的单词集合利用得到的词库转变成词向量；将词向量输入到训练出的恶意软件检测模型中，若模型对词向量的检测结果为恶意，则找到词向量对应的网络流的源头app，并标记为恶意app。使用这个恶意网络流量词库，我们不需要手动选择特征，只需要获取与词库中的单词的对比结果，然后建立出一个检测模型，就可以用于对恶意流量的检测，从而能够判别产生该恶意流量的app是恶意软件。
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公开(公告)号：CN110321722A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910609488.0
申请日：2019-07-08
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开公开了DNA序列相似率安全计算方法及系统，每个客户端获取待计算相似率的DNA序列；每个客户端利用自身的公钥对获取的待计算相似率的DNA序列进行加密处理，得到加密的待计算相似率的DNA序列；每个客户端将加密的待计算相似率的DNA序列发送给云服务器C；云服务器C将所有客户端的公钥进行累乘，生成公共公钥PK；云服务器C和云服务器S将加密的待计算相似率的DNA序列转换为通过公共公钥PK加密的密文，得到重新加密的待计算相似率的DNA序列；从云服务器C和云服务器S中分别选取重新加密的待计算相似率的DNA序列，对重新加密的待计算相似率的DNA序列进行同态加密运算，得到DNA序列相似率。
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公开(公告)号：CN105187394B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510487184.3
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了具有移动终端恶意软件行为检测能力的代理服务器及方法，静态检测模块，通过调度静态检测接口对下载的移动应用进行静态检测；动态检测模块，通过调用第三方动态检测服务提供的API接口实现对静态检测模块检测为正常的移动应用做第二重检测；流量行为分析模块，流量行为分析模块对用户所安装的应用的流量进行处理并通过流量检测服务模型检测该流量行为是否为恶意软件所产生。本发明设计了一种具有三重检测能力的新型代理服务器。通过第一、二重的检测，基本保证了用户所安装的移动应用是安全的，通过第三重的流量检测，保证恶意软件产生恶意行为时进行有效识别。
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公开(公告)号：CN106685964A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611243439.2
申请日：2016-12-29
Applicant: 济南大学
CPC classification number: H04L63/1425 , G06F21/56 , H04L63/145
Abstract: 本发明公开了基于恶意网络流量词库的恶意软件检测方法及系统；包括如下步骤：建立恶意网络流量词库；训练恶意软件检测模型；对待检测HTTP网络流量的流内容进行分割，分割成单词集合；对单词集合进行向量化：将得到的单词集合利用得到的词库转变成词向量；将词向量输入到训练出的恶意软件检测模型中，若模型对词向量的检测结果为恶意，则找到词向量对应的网络流的源头app，并标记为恶意app。使用这个恶意网络流量词库，我们不需要手动选择特征，只需要获取与词库中的单词的对比结果，然后建立出一个检测模型，就可以用于对恶意流量的检测，从而能够判别产生该恶意流量的app是恶意软件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103248540B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310201863.0
申请日：2013-05-27
Applicant: 济南大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了基于多分形小波模型的FPGA网络流量发生系统及方法，包括依次连接的第一PCI主机、以太网输入接口、第一MAC地址输入队列、用户数据路径、第二MAC地址输入队列、以太网输出接口、第二PCI主机，第一PCI主机的信号还会送入寄存器输入输出接口，寄存器输入输出接口还与SRAM寄存器双向通信，用户数据路径还包括依次连接的数据包产生模块、数据仲裁转换模块、输出端查询模块、多分形小波模型控制模块和输出队列模块，数据包产生模块接收第一MAC地址输入队列的数据，输出队列模块的数据送入第二MAC地址输入队列。克服了以往流量发生系统所存在的不能模拟真实网络背景流量问题，拟合网络真实流量特征，用于网络新应用开发，网络流量分析和网络设备的测试。
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公开(公告)号：CN103279361A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310239673.8
申请日：2013-06-17
Applicant: 济南大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及一种小书签驱动的文献统一分享装置与方法，它利用浏览器中的小书签驱动，通过JavaScript脚本为出版社文献发布页右侧空白增加一个附加装置。在该附加装置上显示文献详细信息、当前文献的相关文献列表、引用该文献的文献列表，学者分享的页面批注信息、该文献的评论精华。并在此附加装置上增加交互功能：通过页面的表单提交学者对文献的评价；通过页面中的实时交流频道与学者进行交互。附加装置为异构的出版社文献发布页中文献分享提供了一种统一的方法。
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公开(公告)号：CN102685016A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210184211.6
申请日：2012-06-06
Applicant: 济南大学
IPC: H04L12/56
Abstract: 本发明公开了一种互联网流量区分方法，依据少量的标表示的流量样本，通过离线的监督学习分类，通过被分类的流量的特征对没有被标记的流量进行识别，能够在网络流量发生的早期实现对生成流量的应用类别进行预测，保证对网络监督的及时性，从而实现在真实的网络环境下实现网络流量分类的问题。通过进一步的半监督聚类添加新的应用类型，完善应用类型标记与应用类型的关系表，对网络中声称的流量进行有效的标记，从而可以实时获取具有准确应用类型标签的流量数据。同时，当网络环境发生变化时，这种变化会在半监督聚类中体现出来，并进一步的满足对新网络环境的的流量区分。
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公开(公告)号：CN119918088A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510021706.4
申请日：2025-01-07
Applicant: 济南大学 , 山东正中信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提出了基于多项式链接的同态关键字隐私信息检索方法及系统，涉及信息检索技术领域，包括：将数据库中的数据项进行分割；利用布谷鸟哈希对数据库中的关键词进行处理，并公布所用的哈希函数；利用处理后的表内元素创建零值多项式，并用多项式链接技术以哈希值为根在分割后的数据项上创建插值多项式；利用公布的哈希函数分别计算期望查询的关键字的哈希值；使用全同态加密技术对期望查询的关键字的哈希值进行加密，再分别计算各个多项式的值；解密第一个零值多项式的值，如果存在0说明存在关键词与查询匹配，则解密插值多项式的值，并输出查询所得的结果。本发明拓展了私有信息检索的实用性。
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