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公开(公告)号：CN106452781A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610825474.9
申请日：2016-09-14
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于预解密的移动终端透明加密方法，属于移动数据防泄漏领域。本方法包括如下步骤：(1)Xposed框架初始化；(2)文件标识符遍历；(3)预解密临时文件遍历；(4)预解密临时文件集更新；(5)二次解密预解密临时文件子集；(6)明文子集二次强加密。本发明基于Xposed框架Hook技术完成了文件系统透明加解密功能，并在此基础上嵌入预解密思想，解决了移动终端传统透明加密技术只能保证应用层安全的缺陷，并且明显提升了透明加密性能，节约了文件系统操作过程的开销。
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公开(公告)号：CN105939191A
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201610539947.9
申请日：2016-07-08
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: H04L63/067 , H04L9/0869 , H04L9/3247 , H04L63/0807 , H04L63/083 , H04L63/1441 , H04L67/06 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种云存储中密文数据的客户端安全去重方法，包括如下步骤：(1)密钥生成；(2)文件初始化；(3)数据块初始化；(4)数据块验证；(5)文件存储；(6)生成挑战；(7)生成证据；(8)验证证据；(9)文件解密。本发明基于盲签名构造了一个安全的密钥生成协议，实现了对收敛密钥的二次加密，保证了密钥的安全性；并在此基础上提出了一个新的基于签名的拥有权证明方法，它能够确保用户以一个更加安全高效的方式向云服务器证明其确实拥有云端的某个文件，并且它能够同时实现对密文文件的文件级和块级去重。
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公开(公告)号：CN114553459B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202111547942.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种基于软件无线电的LTE网络控制面漏洞分析方法及系统，选取可用性和隐私性作为判定LTE控制面安全属性的指标；构建隐私性攻击模型和可用性攻击模型；选取用于漏洞分析的移动设备测试SIM卡和核心网侧的用户服务器，并写入测试数据；模拟攻击过程，对移动设备、仿真基站和仿真核心网进行信息采集，获取移动设备的状态信息和核心网侧的信令信息；进行异常状态判断，确定可用性和隐私性是否受到攻击。本发明可以对LTE网络控制面协议栈中的潜在安全漏洞进行全面的检测测试。
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公开(公告)号：CN118214706A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311858033.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L45/02 , H04L45/00 , H04L45/302 , H04L45/12 , H04L41/40
Abstract: 本发明公开了一种工业互联网环境下基于SDN的路由优化方法及其系统，在工业互联网模拟环境中构建网络拓扑并利用OSPF算法生成网络流量，记录路由决策、链路状态以及流量的QoS需求参数，构建离线训练数据集；采用Actor‑Critic框架，构建基于图神经网络的强化学习模型；以链路状态以及流量的QoS需求参数为输入，以路由决策为目标输出，对强化学习模型进行离线训练和在线学习；通过训练好的强化学习模型，为流量找到符合其QoS需求的路由路径，并通过Ryu控制器完成流表下发，实现对数据流的转发控制。本发明降低了网络的平均端到端时延，提高了吞吐量。
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公开(公告)号：CN118157899A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311725290.1
申请日：2023-12-14
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对网络攻击的技战术信息语义匹配方法、系统和设备。方法方法包括威胁情报语料库收集整理、语义模型训练、规则收集与筛选、技战术匹配、映射关系保存等步骤。首先，方法以ATT&CK知识库矩阵作为威胁情报收集和整理的标准，使用矩阵中的TTP信息对情报信息进行分类，构建基于ATT&CK矩阵的技战术语料库；通然后基于Sentence‑BERT(SBERT)调整训练语义相似度计算模型，用于警报数据的语义匹配；通过对警报和规则的特征分析，预处理筛选存在语义信息的警报和规则；通过计算语义相似度和使用技战术匹配算法映射到战术(Tactics)和技术(Technique)阶段信息，使得方法可以高效准确地挖掘警报中蕴含的语义知识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110460600B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910746047.5
申请日：2019-08-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出一种可抵御生成对抗网络(GAN)攻击的联合深度学习方法，包括深度学习模型初始化；盲化服务器初始化；模型保护联合学习等步骤。通过结合矩阵盲化技术和随机梯度下降法，可以实现输入向量以及部分模型参数的盲化。本发明通过限制攻击者本地生成对抗网络的建模与更新，同时限制深度学习模型使用权等方式，允许分布式训练者在本地利用隐私数据集训练得到模型参数的梯度更新，每个训练者的梯度更新将由参数服务器聚合，实现系统模型的全局更新。本发明实现了对GAN攻击的抵御，保护了联合深度学习系统模型，极大平衡了模型准确率与训练数据隐私保护的要求。
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公开(公告)号：CN112395614A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011351267.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LLVM的Android应用程序虚拟化保护方法，具体步骤为：步骤1、将待保护的函数加入到分级保护列表中；步骤2、将分级保护列表中的函数Native化；步骤3、将Native化的函数通过Clang编译器编译为LLVM IR，然后定制Pass抽取IR指令；步骤4、自定义指令集并且通过虚拟指令动态映射方法实现LLVM IR到自定义指令集的动态映射；步骤5、定制Pass进行自定义指令解释，并且将所有逻辑封装为动态链接库文件，打包到APK中。本发明解决了传统基于Dex文件虚拟化保护方法存在的安全性不足和运行性能较低的难题。
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公开(公告)号：CN111190813A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911298364.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于自动化测试的安卓应用网络行为信息提取系统及方法。该系统包括静态分析、字符串分析、测试用例生成和行为监控与信息提取等模块。方法为：静态分析模块通过对Android应用的Apk进行预处理，生成程序调用图，并以网络行为作为出发点对程序可能的执行路径进行探索，收集路径上的GUI驱动事件以及事件触发的条件；字符串分析模块对关键变量进行字符串求解，确定关键变量的实际值；测试用例生成模块根据收集的事件序列，生成覆盖网络行为执行路径的测试用例；将测试用例注入Davilk虚拟机，行为监控与信息提取模块在网络行为发生时拦截方法并提取相关信息。本发明提高了覆盖率、执行效率以及结果的准确率。
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公开(公告)号：CN107453879B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710691573.7
申请日：2017-08-14
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单服务器的群上幂指数安全外包计算方法，首先通过逻辑分割算法对原始数据进行隐藏，然后将隐藏后的盲化数据发送给云服务器，云服务器收到盲化数据后，利用这些数据进行计算并将计算后的结果返回给用户，由用户验证云服务器返回的计算结果的正确性。本发明使云服务器在外包计算的过程中不能获得有关输入和输出任何敏感信息，并且提高了外包结果的可验证性。
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公开(公告)号：CN106453276B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201610845935.9
申请日：2016-09-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于单服务器的安全复合模指数外包计算方法，当用户想通过外包的方式解决模指数运算时，用户首先通过逻辑分割的方式来隐藏原始数据，然后将隐藏后原始数据即盲化数据发送给云服务器，云服务器收到盲化数据后，利用这些数据进行计算并将计算后的结果返回给用户，由用户验证云服务器返回的计算结果的正确性。本发明既避免了共谋攻击，又实现了输入信息和输出信息的隐私保护，并且提高了用户对外包计算结果的可验证概率。
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