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公开(公告)号：CN107025299A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710269270.6
申请日：2017-04-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/30616
Abstract: 本发明一种基于加权LDA主题模型的金融舆情感知方法，属于自然语言理解与处理，以及网络舆论技术领域。本发明基于微博每日金融相关的博文数据感知每日金融舆情，用“每日金融舆情综合指数”来对每日金融舆情进行量化。这个“每日金融舆情综合指数”是当日全部金融相关的博文情绪值的加权平均，博文情绪值是对博文内容进行文本情感分类的结果。文本情感分类采用基于加权LDA的SVM分类模型，此模型采用了加权LDA来建立文本表示的隐主题空间，通过一个新的词项权重计算方法实现了间接体现投资者情绪的客观数据和直接体现投资者情绪的主观数据的有机结合，从而极大地促进了从语义层面上对文本的准确理解，使得文本情感分类的效果更佳。
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公开(公告)号：CN114513533B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111609681.8
申请日：2021-12-24
IPC: H04L67/12 , H04L67/1097 , H04L9/40 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供一种分类分级健身健康大数据共享系统及方法，所述系统包括用户管理模块、数据管理模块、访问控制模块、数据共享模块、区块链、分布式文件系统；所述用户管理模块用于管理用户；所述数据管理模块用于根据数据敏感程度等级，采用不同加密等级进行加密；所述访问控制模块管理数据拥有者产生的个人数据的访问策略，同时实现所述个人数据的访问控制，所述数据共享模块用于对所述数据访问者进行权限验证；所述区块链接用于存储访问控制策略及作为访问控制服务器；所述分布式文件系统用于存储加密后的个人数据。本发明的系统基于区块链进行了从数据存储到数据共享的构建与优化，在保证数据分类分级隐私保护的同时实现了访问控制记录的可审计。
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公开(公告)号：CN108769042B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810574225.6
申请日：2018-06-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微分流形的网络安全风险评估的方法。使用本发明能够客观、全面地对网络安全风险进行评估。本发明首先根据各设备自身的指标对其安全性进行度量，较为客观，且指标选取涉及网络的可靠性、可用性和连通性，覆盖范围全面，指标的值可由采集工具自动采集并量化，数据采集方便、并避免了指标量化困难的问题。然后，利用网络系统的拓扑不变性和指标之间的特征关系将网络拓扑图映射为高维的微分流形，以微分流形的光滑映射函数作为相邻节点的距离，对网络系统风险特征的刻画更为细致，且能够对网络系统的动态变化进行刻画，从而实时地动态地监控网络系统的安全性。
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公开(公告)号：CN109697361A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201710984746.4
申请日：2017-10-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提出一种基于木马特征的木马分类方法，解决木马特征序列过长且存在大量的无效信息的技术问题。步骤一、针对木马程序进行静态分析和动态分析；步骤二、分析步骤一得到的PE文件和动态分析报告，得到PE文件的静态特征和动态分析报告的动态特征；步骤三、构建特征模型：包括特征处理和特征降维；特征处理是指将步骤二得到的静态特征和动态特征转化为定量特征，并将所有的定量特征合并，构成特征模型；特征降维是指降低所述特征模型的维度，包括去掉冗余特征和低贡献度特征；步骤四、采用分类学习软件对步骤三构建的特征模型进行分类学习，最后输出分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107180192A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710324102.2
申请日：2017-05-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的安卓恶意应用程序检测方法和系统，该方法对安卓应用样本进行反编译，获得反编译文件；从反编译文件中提取静态特征；通过在安卓模拟器中运行安卓应用样本提取动态特征；对静态特征和动态特征，使用局部敏感哈希算法的文本哈希映射部分进行特征映射，映射到低维特征空间，从而得到融合后的特征向量；基于融合后的特征向量，利用机器学习分类算法训练得到分类器，利用该分类器进行分类检测。使用本发明能够解决恶意代码稀有样本家族的高维特征分析问题，而且提高了检测准确度。
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公开(公告)号：CN112115465B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010826647.5
申请日：2020-08-17
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明公开了恶意代码典型攻击行为检测方法及系统，属于网络安全技术领域，能够实现对恶意代码典型恶意行为攻击过程的全面表征。本发明的技术方案为：在沙箱环境中运行恶意代码，从生成的动态分析报告中提取动态系统调用API序列以及原始本体知识序列。针对每个API均计算分类贡献度，并按照分类贡献度从大到小进行排序，得到恶意性排序序列。顺次选取API作为搜索起点，在原始本体知识序列中找到搜索起点所处的位置A，在原始本体知识序列中，从位置A开始，分别进行前向遍历搜索和后向遍历搜索，提取出与搜索起点同属于一个行为类型的API对应本体知识元组，组成本体知识串。以本体知识串所代表的恶意代码典型攻击行为作为检测结果。
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公开(公告)号：CN114513533A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111609681.8
申请日：2021-12-24
IPC: H04L67/12 , H04L67/1097 , H04L9/40 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种分类分级健身健康大数据共享系统及方法，所述系统包括用户管理模块、数据管理模块、访问控制模块、数据共享模块、区块链、分布式文件系统；所述用户管理模块用于管理用户；所述数据管理模块用于根据数据敏感程度等级，采用不同加密等级进行加密；所述访问控制模块管理数据拥有者产生的个人数据的访问策略，同时实现所述个人数据的访问控制，所述数据共享模块用于对所述数据访问者进行权限验证；所述区块链接用于存储访问控制策略及作为访问控制服务器；所述分布式文件系统用于存储加密后的个人数据。本发明的系统基于区块链进行了从数据存储到数据共享的构建与优化，在保证数据分类分级隐私保护的同时实现了访问控制记录的可审计。
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公开(公告)号：CN117609492A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310707147.3
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/2431 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06F40/237
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种基于API核心语义信息的轻量级恶意代码分类方法。本发明主要用于恶意代码多分类任务，以API调用序列为研究对象，然后借助于最先进的自然语言处理领域的文本分类相关技术实现恶意代码的分类，主要包括数据预处理、注意力机制、亲密度分析、关键信息提取、词嵌入矩阵分解、特征提取及分类等步骤。本发明优化了数据预处理过程，加入一种基于注意力机制的关键信息提取过程，有效的二次减少了序列长度。本文使用了一定的词嵌入分解技术和参数共享机制，减小了检测过程中的资源消耗，大幅地提高了检测速度。解决了传统检测方法中语义信息提取不足、模型高开销的缺点。
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