公开(公告)号：CN106709355A

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201611042327.0

申请日：2016-11-21

Applicant: 南开大学 ,  国网天津市电力公司信息通信公司

Inventor： 许静 ,  文硕 ,  朱静雯 ,  过辰楷 ,  魏大鹏 ,  康介恢 ,  王扬

IPC: G06F21/57 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06F21/577 ,  G06F16/284

Abstract: 一种基于交互数据采集的Web应用程序访问操作提取方法，该方法首先设计了一种交互数据采集算法，该算法遍历Web应用程序中不同角色下的不同用户的合法操作，捕获和解析用户、Web应用程序端与数据库端之间的交互数据。在此基础上，对Web应用程序可能采用的关系型数据库与MongoDB数据库操作分别解析，并得到写访问操作，然后使用纵向匹配和横向匹配方法解析读访问操作，得到完整的Web应用程序访问操作。本发明方法适用范围广，对采用不同类型数据库的Web应用程序均适用，且可作为自动推导Web应用程序预期访问控制机制的基础，检测Web应用程序访问控制漏洞，可以用于Web应用程序访问控制策略生成和访问控制漏洞检测领域。

公开(公告)号：CN102043776A

公开(公告)日：2011-05-04

申请号：CN200910070787.8

申请日：2009-10-14

Applicant: 南开大学

Inventor： 王扬 ,  黄亚楼 ,  谢茂强 ,  卢敏 ,  廖振

IPC: G06F17/30 ,  G06N1/00

Abstract: 本发明公开一种全新的与查询相关的多排序模型集成方法。该方法为每一个查询及其相关文档建立子排序模型，并将子排序模型进行向量化表示，进而将多个查询相关的排序模型转化为特征数据，从而实现多排序模型的集成。并以排序支持向量机为子排序模型，在查询级和样本级建立新的损失函数作为优化目标，并利用此损失函数调节不同查询产生损失之间的权重，提出多查询相关的排序支持向量机融合算法。将本发明提出的与查询相关的多排序模型集成算法应用于实际任务，可以取得比传统模型更好的性能。本发明提出的多模型融合方法除排序学习之外，还可应用于多元分类、序列标注等问题，在信息检索、网络搜索等领域具有广泛的应用前景。