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公开(公告)号:CN113095378A
公开(公告)日:2021-07-09
申请号:CN202110325569.5
申请日:2021-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及物联网设备嗅探识别技术领域,具体涉及一种无线网络设备识别方法、计算机设备以及可读存储介质,包括:利用软件无线电设备捕获无线网络设备的无线电信号,对无线电信号进行信号滤波及低噪声放大;通过模数转换得到数据包的字节流信息,在原始字节流的基础上根据无线网络协议要求分离数据包,提取数据包的有效特征并识别;对原始无线电信号经过信号变换后进行特征提取工作,在原始特征的基础上构造出新的特征即信号射频指纹并识别;将根据数据包特征识别出的结果和根据射频指纹识别出的结果进行融合,利用两次识别的结果识别设备类型,在已获得设备类型的基础上根据射频指纹识别具体设备固件信息,得到最终分类结果,实现设备固件识别。
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公开(公告)号:CN105930833A
公开(公告)日:2016-09-07
申请号:CN201610338147.0
申请日:2016-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/342
Abstract: 本发明请求保护一种基于视频监控的车辆跟踪与分割方法,包括:预先浏览视频前20帧确定车辆行驶方法和车道宽度;初始化第1帧图像建立背景模型;从第2帧开始,利用背景模型提取所述视频帧图像的前景图像;更新背景模型;结合前景图像的面积及其外接矩形的面积联合判定前景图像是否为运动车辆;根据前景图像的外接凸包对运动目标进行粘连车辆判定;若为粘连车辆,对车辆进行分割;将车辆加入跟踪队列进行跟踪。本发明能够实时对视频中的车辆进行稳定的跟踪,并能够对粘连车辆进行分割,处理速度快,可满足对实时系统的要求。
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公开(公告)号:CN116257851A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202310268455.0
申请日:2023-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,具体涉及一种基于CNN和Vi Transformer的软件恶意代码识别方法,包括:对恶意代码源程序进行反汇编操作;将反汇编后的数据转换为灰度图;将灰度图输入到CNN网络,得到局部特征图;将局部特征图输入到转化模块中进行编码处理;将编码后的数据输入到Transformer模块中,得到得到恶意代码识别结果;本发明结合了CNN和Vi transformer的模型来进行恶意代码的分类,利用CNN网络结构提取数据的局部特征,采用Vi transformer提取全局特征,提高了恶意代码分类的准确率。
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公开(公告)号:CN111931252A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010738039.9
申请日:2020-07-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及车载网络入侵检测技术领域,特别涉及一种基于滑动窗口和卷积编码器神经网络的车载控制器局域网络入侵检测方法,包括:对接收的原始数据进行数据清洗,并选择CAN ID和CAN Data作为特征;将CAN ID和CAN Data每个维度的特征转换为二进制数据;根据转换的二进制数据的位数计算特征尺寸;根据得到的特征尺寸设置正方形窗口,以该窗口对数据进行滑动窗口处理,获取处理后的特征;将处理后的特征输入卷积编码器神经网络中,卷积编码器神经网络根据输入的数据获得检测结果;本发明能够以较低的误报率及较高的检测率判别异常与正常流量,达到对CAN网络入侵检测目的。
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