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公开(公告)号：CN108632278A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810433476.2
申请日：2018-05-08
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA与贝叶斯相结合的网络入侵检测方法。使用本发明能够实现对普通、常规类型攻击以及新类型攻击的快速有效检测，检测时间短，且正确率高。本发明首先对训练数据集与测试数据集应用PCA得到降维后的训练数据与测试数据，降低了贝叶斯分类器的模型训练时间以及检测时间，然后采用检测时间最快的贝叶斯分类器进行入侵检测，实现快速检测，同时，本发明还对PCA进行了改进，提高了检测的正确率，从而使得本发明方法在检测时间与检测正确率上均表现高效。
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公开(公告)号：CN108628600A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810434107.5
申请日：2018-05-08
Abstract: 本发明公开了一种基于控制流分析的软件动态行为建模方法和装置，该方法对软件动态执行过程的函数执行轨迹进行追踪，建立以函数执行来描述的软件动态行为序列数据库；分析软件动态行为序列，提取函数调用逻辑关系和函数调用统计数据，形成函数调用控制流信息；根据函数调用控制流信息，将软件系统抽象成为一种多标签动态软件行为网络模型。从控制流分析和统计的角度出发，结合复杂网络的理论方法，更加全面和细致的分析了软件函数动态调用关系，能够更加全面科学的对软件行为进行表达和度量。
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公开(公告)号：CN104703143B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201510119340.0
申请日：2015-03-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于WIFI信号强度的室内定位方法，具体过程为：在室内环境选取若干采样点，采集采样点处WIFI信号的强度信息，得到位置指纹库；采集待定位点WIFI信号的强度信息，将待定位点WIFI信号的强度信息与位置指纹库进行预匹配，获得候选位置指纹；采用确定性匹配法，在候选的位置指纹中，选取与待定位点改进欧式距离最近的Kd个位置指纹的位置信息的加权平均值作为待定位点的位置(X1,Y1)；采用概率性匹配法，在候选的位置指纹中，取与待定位点联合概率最大的Kp个位置指纹的位置信息的加权平均值作为待定位点的位置(X2,Y2)；根据待定位点的位置(X1,Y1)和(X2,Y2)计算待定位点。本发明采用改进欧式距离的计算方法，减小了WIFI信号波动对定位结果的影响，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN103729296B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310750657.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明是一种基于网络Motif的软件稳定性评估方法，对软件系统的稳定性进行分析，找到网络Motif片段对软件稳定性的影响。一种基于网络Motif的软件稳定性评估方法，首先提取软件的源代码，将源代码抽象出类图，再将类图抽象成为有向图，然后根据基本网络Motif片段对有向图进行分析，测定该软件的原始指标数值，其次对有向图中基本网络Motif片段进行破坏，最后测定破坏后的数值；根据破坏前与破坏后的数值进行分析比较，判断该软件在经受不同类型的打击破坏下，软件功能上、结构上的稳定性。
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公开(公告)号：CN105389195A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510707442.4
申请日：2015-10-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 本发明公开了一种基于代码替换和正则表达式的静态分析工具改进方法，静态分析工具采用预处理模块对源代码进行预处理，生成中间代码；采用语法分析模块对中间代码进行语法分析最终获得双向token链表；采用缺陷模式匹配模块用于将双向token链表与缺陷模式进行对比，找到其中匹配的部分，处理获得静态分析结果；在预处理模块中对源代码进行预处理时，将i++替换为(i＝i+1)-1，将++i替换为i＝i+1，将i--换为(i＝i-1)+1，将--i替换为i＝i-1；在缺陷模式匹配模块中增加如下正则表达式：if(％var％＝％num％)；if(％any％&％any％)；scanf(％str％,％var％)；其中％var％、％num％、％any％、％any％、％str％以及％var％均为变量。本发明可以提高整形溢出问题的准确度，降低漏报率，少人工检查的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103810102A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410056820.2
申请日：2014-02-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种用于预测软件缺陷的方法和系统，用以解决现有软件缺陷预测精度不高，SVM参数选择难的问题。该方法包括以下步骤：步骤一、获取训练数据集，并建立基于SVM分类器的软件缺陷预测模型；步骤二、利用遗传算法同时寻找训练数据集的最优度量元属性子集和SVM分类器的参数C、σ的最优取值；其中，最优度量元属性子集是指能够独立代表训练数据集相应模块的属性；参数C、σ的最优取值是指能够确定SVM分类器最优分类超平面函数的那组参数C、σ的值；步骤三、根据得到的最优度量元属性子集以及SVM分类器的参数C、σ的最优取值，得到基于SVM分类器的最佳软件缺陷预测模型；步骤四、根据得到的最佳软件缺陷预测模型对待测软件进行缺陷预测。
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公开(公告)号：CN118550817A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410529849.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及深度学习领域，具体涉及一种基于模糊测试的深度学习库缺陷检测方法、设备和介质,能够增加对深度学习库代码的探索能力，提高库缺陷检测的能力,通过生成多样性高的模型，具体是尽可能生成结构丰富、参数取值丰富以及权重取值丰富的模型，从而增加对深度学习库代码的探索能力；在模型训练和预测阶段检测深度学习库缺陷，提高库缺陷检测的能力。
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公开(公告)号：CN116455624A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310366941.6
申请日：2023-04-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种应用层DDoS攻防效果评估方法，以目标应用的计算、存储等资源指标，和服务质量指标为基础，利用主成分分析方法，对数据指标构成的空间进行降维，并提取主成分，构建攻击及防御行为产生作用的资源状态空间和服务质量状态空间，并且，将状态空间描述为微分流形，给出微分流形的黎曼度量结构，最后，利用微分几何原理，对攻击及防御行为产生的效果进行量化计算，能够准确地评估攻击及防御系统的效果，为应用层DDoS攻击的防御提供有效参考。
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公开(公告)号：CN114706780A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210389330.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Stacking集成学习的软件缺陷预测方法，本发明不是人工根据先验知识或者搜索算法进行组合，而是通过Stacking集成学习算法将RF、XGBoost和SVM三个基模型作为初级模型，将缺陷数据集样本特征输入到初级模型中训练且得到三个基模型对待测样本预测为缺陷样本的概率值，然后将三个概率值进行特征组合，作为输入次级模型LR的二次特征，最后将二次特征作为LR的输入，对LR模型进行训练，得到基于Stacking集成学习的软件缺陷预测复合模型(XGBoost‑RF‑SVM)‑LR；也就是说，本发明将四个弱分类器组合成为强分类器，在一定程度上提高了预测的精度。
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公开(公告)号：CN108549816B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810292119.9
申请日：2018-03-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于有向加权网络的软件安全性的量化评估方法。使用本发明能够对软件结构的复杂性和有序性两方面进行度量，实现对复杂软件的设计安全性的综合评估，能贴近复杂网络的真实情况，更为合理。本发明基于软件的有向加权网络模型，利用信息熵的概念，采用网络节点的连接度与抽象度实现对软件结构的有序性度量；此外，基于软件的有向加权网络模型，对软件结构的复杂性度量进行了改进，改进了节点波及度的计算方法，并提出以系统平均波及度为指标，对软件结构的复杂性进行度量。
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