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公开(公告)号：CN112000952A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010741380.X
申请日：2020-07-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种Windows平台恶意软件的作者组织特征工程方法，首先获取样本集；针对于样本集中的各样本，提取多粒度多级别的恶意软件静态特征，包括PE文件特征、文件字节特征、反汇编文件特征、操作数和指令特征、函数特征、程序图特征、以及函数的质心特征；接着对上提取的静态特征，得到数值类型特征后进行拼接，得到样本的特征向量；最后针对于各样本，基于消融实验和互信息法进行特征选择，挑选出最适合用于作者组织溯源分类的特征集合。通过本发明方法所确定出来的静态特征，对恶意软件作者组织进行溯源分类时，在检测的准确率、精确率、召回率、F1分数上都具有较好的效果，能够大大提高恶意软件作者组织分类的准确率。
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公开(公告)号：CN108509775B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201810128524.7
申请日：2018-02-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提出了基于机器学习的恶意PNG图像识别方法，属于网络空间安全技术领域，首先建立PNG图像特征库和数字隐写识别模型；在服务端对上传图片文件请求进行审查，依据PNG图像特征库进行特征匹配识别，初步识别PNG图片是否合法，若合法则调用数字隐写识别模型挖掘PNG图片是否存在信息隐藏，若不合法或存在信息隐藏则拒绝上传；在客户端监测网页传输过程中的PNG图片格式文件数据，依据PNG图像特征库进行特征匹配识别，若合法则调用数字隐写识别模型挖掘PNG图片是否存在信息隐藏，若不合法或存在信息隐藏则禁止访问该图片资源。本发明可以在服务端禁止不合法图片的上传，在客户端禁止对不合法图片的访问，加强了网络安全。
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公开(公告)号：CN107967539B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201711227857.7
申请日：2017-11-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和区块链技术的预测以太坊上交易的燃料限制的方法，步骤如下：首先是获取在以太坊上已发布所有智能合约的URL；其次根据URL获得已验证过的智能合约代码及其相对应的交易的信息；然后对获取到的信息进行处理，建立与函数相关的燃料限制特征集；再其次采用机器学习方法预测以太坊交易燃料限制；最后用户只需要输入智能合约代码就可以得到每个函数预测燃料限制。该发明预测结果更加精确合理，大大减少偏大或者偏小的情况出现；用户操作更加方便，只需要用户提供智能合约就可以给出调用合约函数交易的燃料限制。
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公开(公告)号：CN111865555A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010654611.3
申请日：2020-07-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于k-Lin假设的同态加密方法，该同态加密方法包括：密钥生成步骤、加密步骤和两种解密步骤。本发明在标准模型下满足IND-CPA安全性，不仅具有加法同态的性质，还具备双陷门解密机制；存在两种私钥，一种是与特定公钥绑定的私钥，另一种是通用性更强的私钥，可以对该加密体制下的任意公钥加密得到的密文进行解密。本发明能够同时兼顾数据的机密性和可用性，减轻监管方的密钥管理成本和压力。
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公开(公告)号：CN111526002A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010578978.1
申请日：2020-06-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于格的多身份的全同态加密方法，包括如下步骤：系统初始化；提取用户密钥：利用全秩函数将第一用户身份与第二用户身份映射为一个可逆矩阵，再经过向量运算生成第一用户身份对应的第一私钥、第二用户身份对应的第二私钥；生成密文：获取第一用户身份的加密选择，选取要加密的明文消息，加密得到第一密文；解密单身份：对于第一用户身份，通过第一私钥进行解密，得到明文消息；转换身份：通过身份转换算法，将第一用户身份的第一密文转换为第二用户身份对应的第二密文；全同态评估：将身份转换之后的密文进行全同态运算后解密。本发明将单一身份的密文的加解密转换为可以对多个身份密文的加解密，并且能够实现正确的全同态运算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107977318B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201711415982.0
申请日：2017-12-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种Android应用程序的能耗和性能测试方法，首先在Eclipse集成开发环境中集成包括能耗测试工具PowerTutor、性能测试工具top、vmstat和iostat的插件；运行插件，将PowerTutor安装到Android虚拟机或Android真机中；PowerTutor记录各部件的耗电量；同时通过adb shell运行性能测试工具top、vmstat和iostat，获取到被测Android应用程序在运行时间内各时间段CPU占用、内存占用以及磁盘读写情况，本发明使开发者实时了解代码的优化和改变对Android应用程序能耗和设备的资源占用造成的影响。
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公开(公告)号：CN111327597A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010068479.8
申请日：2020-01-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了基于区块链隐私保护和细粒度访问控制的数字取证方法，第一监管方创建数字取证交易，向第二监管方发起数字取证交易请求，将数字取证交易的重要信息传输给第二监管方；第二监管方通过加密模块生成属性加密中间参数，并授权公布在区块链中；第一监管方获得授权后，通过授权信息向密钥管理机构模块获取分片密钥，并将分片密钥合并生成解密密钥，数据采集模块通过解密密钥在存储系统中采集数据；第一监管方采集数据后对数据进行分析，得到数据分析结果；进而生成取证数字报告，取证完成；本发明利用区块链和智能合约的潜力，并设计加密原语来构建一种基于区块链的车联网数字取证方案，该方案具有可审计性、隐私保护和细粒度的数据访问控制。
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公开(公告)号：CN108063752B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201711062477.2
申请日：2017-11-02
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链与代理重加密技术的可信基因检测及数据共享方法，应用在基于依次连接的应用管理层、区块链层以及分布式数据存储层的应用系统。该方法建立基于区块链技术的检测机构和医院的信誉度管理方案，解决第三方机构随意给出检测结果的问题。同时，基于公钥加密方案，保护个人用户的隐私数据，使得个人对自己的基因数据有完全的控制权和所有权。最后，在区块链智能合约中实现一种可撤销的代理重加密方案，保证科研机构在得到个人用户授权之后获取基因组数据。
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公开(公告)号：CN107358101B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710504921.5
申请日：2017-06-28
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于权限模式的勒索软件检测方法及系统，步骤如下：解压出接收的待检测应用软件中的APK文件；从待检测应用软件中的APK文件中解析出AndroidManifest.xml文件；并且从AndroidManifest.xml文件中提取出待检测应用软件所申请的权限；判断待检测应用软件所申请的权限个数是否小于定值X，若否，则判断待检测应用软件为非勒索软件；若是，将待检测应用软件所申请的权限与给定的权限模式进行匹配，如匹配成功，则将待检测应用软件判定为勒索软件；否则，将待检测应用软件判定为非勒索软件。本发明检测方法具有检测效果好、检测效率高、系统开销小以及不受代码混淆技术干扰。
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公开(公告)号：CN110737899A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910904539.2
申请日：2019-09-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的智能合约安全漏洞检测方法，首先收集智能合约源代码数据，并进行数据预处理，构建机器学习的样本集；然后通过公开的智能合约漏洞检测器为样本集数据确定漏洞标签，将智能合约源代码转译成XML结构化文本，在此基础上对数据集中智能合约源代码进行特征抽取，针对智能合约不同漏洞类型，考虑当前Solidity智能合约样本数据有限，因此本发明依据标签样本数量，采用两种不同的机器学习算法来进行分析。其中，针对多数据样本采用随机森林算法构建模型、针对少数据样本利用迁移学习构建检测模型，本发明可以更加高效、自动化地得到检测出Solidity智能合约漏洞。
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