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公开(公告)号：CN107480211A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710621762.7
申请日：2017-07-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GeoServer自动发布道路施工质量信息地图的实现方法，使用GeoServer服务提供的地图存储、生成和发布功能自动发布道路施工质量信息地图。首先部署GeoServer服务并配置工作空间、存储器和WMS服务等功能；设置定时任务获取施工质量数据并对其按照预定义数据处理后生成shp格式文件；调用GeoServer工具包中地图图层发布方法把生成的shp格式文件发布为WMS服务；最后根据WMS服务规范，使用OpenLayers动态显示道路施工质量地图。
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公开(公告)号：CN106055980A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610367641.X
申请日：2016-05-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/562 , G06F21/566
Abstract: 本发明公开了一种基于规则的JavaScript安全性检测方法，使用静态分析和动态分析相结合的程序分析方法，对网站中JavaScript代码的安全性问题进行检测和反馈，用于发现包括JavaScript编码不规范、跨站点脚本攻击恶意代码的安全性问题。首先使用DLint工具动态发现JavaScript编码不规范问题，然后使用开源的静态代码规范检测工具ESLint对源码的分支部分进行检测；再使用静态分析方法，根据JavaScript页面特征和设定的阈值过滤出源码中可能存在跨站点脚本攻击恶意代码的页面；然后使用Jalangi框架，对过滤得到的页面进行动态插桩进行污点分析，判断过滤得到的页面是否包含跨站点脚本攻击。本发明在降低漏检率的基础上，有效提高了编码规范和恶意代码的检测效率。
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公开(公告)号：CN106022132A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610372777.X
申请日：2016-05-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/566
Abstract: 本发明公开了一种基于动态内容分析的网页木马实时检测方法，首先组成样本库，并将样本库分成训练集和测试集；然后用JavaScript动态分析软件对样本库的网页中的JavaScript代码进行插桩，运行插桩后网页，动态追踪字符串处理提取一系列行为特征，与此同时，记录“堆操作危险指数”，以上特征组成特征向量，将所有特征向量生成样本库的特征集；选择不同的分类算法，进行分类模型训练，选择分类结果最优的模型作为检测模型；最后运行动态分析软件，对经过代理服务器的网页进行插桩，访问已插桩的待测网页，动态提取相关特征，使用检测模型判断是良性网页还是包含网页木马的恶意网页。相比静态分析方式，本发明具有更高的检测精准率，可以有效对抗代码混淆技术。
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公开(公告)号：CN105975388A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610184439.3
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3688 , G06F11/3676
Abstract: 本发明公开了基于频谱的增量式缺陷定位方法，该方法采用增量式逐步迭代的方法，利用程序信息和测试信息找出程序缺陷语句或者预测缺陷语句可能存在的范围。该方法首先通过运行测试用例，收集测试用例在程序中执行的覆盖信息即频谱信息以及运行结果信息生成覆盖信息表；再对覆盖信息表进行统计分析，计算程序语句可疑度，根据可疑度对程序语句进行排序获得缺陷定位序列；根据定位序列中语句排列逐个进行排错，直到找到引发程序异常的语句。本发明从多角度采取优化策略提高软件缺陷定位的效率，提高了测试用例的覆盖率，很好地减少了收集频谱的开销，提高了可疑度算法的精确性。
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公开(公告)号：CN102811257B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210262937.7
申请日：2012-07-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出了一种基于Axis2的网络服务自动发布和组合方法，包含获取Axis2路径、生成build.xml文件、获取源文件、生成services.xml文件、代码重写、编译代码、打包发布、组合、二次发布等功能，基本上可以归类为获取初始信息、代码重写、服务的自动发布以及服务的组合发布四个模块。该方法从Axis2的Web服务发布过程出发，对发布以及组合过程进行分析，构建一个可以只需简单输入必要信息就可以发布Web服务并进行相应组合进而二次发布的软件。故可方便地发布并组合Web服务，以达到减少人工操作的目的。最终目的是开发一种基于Axis2的Web服务自动发布组合方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102629230B
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201210057825.8
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于多特征缺陷再分配图分配缺陷报告的方法综合运用机器学习模型和缺陷再分配图预测缺陷修复人员，用已修复的缺陷报告中开发人员之间的再分配关系，将再分配关系转化为缺陷再分配图，使用机器学习模型预测完缺陷报告开发人员后，结合缺陷再分配图更新缺陷报告开发人员，完成缺陷报告修复人员的预测；具体方法为以下步骤：步骤1）对选取的缺陷报告数据集进行分类，分为训练集和测试集；步骤2）用训练集来训练机器学习模型和创建缺陷再分配图；步骤3）用机器学习模型预测测试集的缺陷修复人员；步骤4）结合缺陷再分配图更新缺陷修复人员；通过使用本发明的方法，能有效地减少缺陷再分配的路径长度，提高缺陷分配的预测精度，降低缺陷修复人员搜索的失败率。
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公开(公告)号：CN102243659B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201110200276.0
申请日：2011-07-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 基于动态贝叶斯模型的网页垃圾检测方法涉及一种作弊网页检测的方法，主要采用一种改进的动态贝叶斯网络模型为用户点击行为建模，对作弊网页进行判断和识别，搜索引擎查询日志记录了用户与搜索引擎的交互信息。它的内容包括查询词、搜索引擎返回的网址、用户点击的网址以及时间戳等信息。日志中被点击的网址及其点击顺序等信息反映了用户的喜好。本发明为日志点击行为建模，挖掘搜索引擎返回列表序列中网址之间的点击因果关系，从用户的角度说明了哪些网址是用户认为和查询词相关联的，得到从用户角度出发的网页与查询的相关性，它是一种隐含的回馈，从而使作弊网页的排名位置靠后，而相关网页的排名则靠前了。
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公开(公告)号：CN103412918A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310343622.X
申请日：2013-08-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明给出了一种基于QoS和声誉的Web服务信任度评估方法，该方法包括服务信任度评估模型，以及服务综合信任度中包括的直接信任度、推荐信任度、服务提供商可信度的计算方法。本方法以服务选择中服务请求者对候选服务的需求为输入，进行需求分析，在直接信任度中综合了QoS和用户对服务的历史信任，并加入时间衰减因子，逐渐削弱历史信任对直接信任度的影响，提高直接信任度的可靠性；在推荐信任度中引入推荐者声誉概念，建立用户之间的信任评估机制，从而将推荐信任分为熟人推荐信任和陌生人推荐信任两类，使推荐信任的评估更加完整、准确，最终对每个候选服务的可信性依次评估并排名，为服务选择提供决策依据。
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公开(公告)号：CN103150574A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310001117.7
申请日：2013-01-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 为了提高图像型垃圾邮件检测的精度和召回率，节省检测图像型垃圾邮件的时间，导致需要一个高效率的检测图像型垃圾邮件的方法。本发明的目的是提供一种利用基于最邻近的标签传播算法检测图像型垃圾邮件的方法。通过提取图片的加速鲁棒性特征描述符，确保了图片的旋转和尺度不变性；通过获取图片聚类中心点信息，再按照该信息均值聚类图片加速鲁棒性特征描述符，确保了所有图片聚类后的信息具有可比性；通过利用基于最邻近的标签传播，选择与每个图像相似度最接近的K（K=已知类别的图像数+测试的图像数/10，表示表示选取与图像相似度最相近的图像幅数）个图像的标签进行传播，提高了标签的传播速率，节省了检测图像型垃圾邮件的时间。
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公开(公告)号：CN103117919A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310020773.1
申请日：2013-01-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于位置服务采集新浪微博团购信息的方法，为了使得商家用户能实时发布团购消息，普通用户也能实时看到不同位置的团购信息，商家用户通过新浪微博平台发布团购信息，首先，利用新浪微博提供的开放位置服务接口，抽取在该位置附近发布的所有的微博数据信息；然后，将抽取出来的微博数据存放在数据库中，针对这些微博数据进行语料模式匹配预处理操作；接着，初步筛选出所有包含团购信息特征的微博数据；其次，使用语义分析技术，确定该条数据是否为团购信息；最后，成功地将团购信息从某一位置发布大量的微博数据中采集出来。
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