一种基于语义的跨指令架构二进制代码相似性检测方法

    公开(公告)号:CN112596736A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011552657.0

    申请日:2020-12-24

    Abstract: 本发明是一种基于语义的跨指令架构二进制代码相似性检测方法。本发明涉及漏洞检测技术领域,本发明构建不同指令架构的汇编语言数据集,提取具有相同语义的不同指令架构的汇编代码对;对汇编代码基本块对进行归一化处理;进行汇编代码编码器的预训练,将汇编代码语义相似性任务转化为自然语言神经机器翻译任务;进行负采样结合字符串语义的基本块嵌入,将字符串嵌入向量与嵌入网络获得的嵌入向量进行对齐并拼接,组成新的基本块嵌入向量;嵌入网络的训练,输出x86和ARM的嵌入向量;进行二进制代码相似性比较,判断两个不同指令架构的二进制代码是否相似,本发明可以加快漏洞检测、版权纠纷等需要比较不同指令架构基本块的准确率和效率。

    一种提高磁通门测角精度的方法

    公开(公告)号:CN105258671B

    公开(公告)日:2018-01-30

    申请号:CN201510751873.0

    申请日:2015-11-06

    Abstract: 一种提高磁通门测角精度的方法,本发明涉及提高磁通门测角精度的方法。本发明的目的是为了解决现有技术受磁通门本身的测量精度所限,角度测量也存在一定的误差,导致磁通门测角精度低的问题。具体是按照以下步骤制备的:一、获得与(α,β,γ);二、根据(α,β,γ)计算M;三、根据获得地磁场在地面坐标系下的方向;四、根据M和地磁场在地面坐标系下的方向计算五、根据计算cos X、cos Y、cos Z,记cos X为a1,cos Y为b1,cos Z为c1;六、根据得出cos X、cos Y、cos Z,记cos X为a2,cos Y为b2,cos Z为c2;七、融合a1,b1,c1与a2,b2,c2,得出通过陀螺仪计算出地磁场与运动平台坐标系各轴之间夹角的方向余弦值融合直接通过磁通门磁力仪得出的磁场在磁通门三轴所构成坐标系的方向余弦值。本发明应用于磁通门测角领域。

    一种地磁梯度鲁棒的航磁干扰补偿系数估计的方法

    公开(公告)号:CN105222809B

    公开(公告)日:2017-11-07

    申请号:CN201510745425.X

    申请日:2015-11-05

    Abstract: 一种地磁梯度鲁棒的航磁干扰补偿系数估计方法,本发明涉及航磁干扰补偿系数估计的方法。本发明是要解决地磁梯度导致针对总场的滤波结果中包括的剩余分量降低了估计系数的精度的问题,而提出的一种地磁梯度鲁棒的航磁干扰补偿系数的方法。该方法是通过一、在飞机上安装高度计、GPS、三分量磁力仪和总场磁力仪;二、采集飞机的高度、飞机的经度和纬度、总磁场数据以及三分量磁场数据;三、用采集到的磁场数据建立线性方程组:四、建立公式bpf(HT);五、若bpf(HE)=0,则估计θ;六、建立为飞机经度、纬度和高度的线性函数:七、构造矩阵ΔG;八、得到bpf(HT)和bpf(ΔG);九、构成航磁补偿系数θ;十、得到不含飞机平台磁干扰的地磁场值等步骤实现的。本发明应用于航磁干扰补偿领域。

    一种不受地磁变化影响的航空运动平台磁干扰补偿方法

    公开(公告)号:CN105509737A

    公开(公告)日:2016-04-20

    申请号:CN201510845775.3

    申请日:2015-11-26

    CPC classification number: G01C21/08 G01C21/20

    Abstract: 本发明是一种不受地磁变化影响的航空运动平台磁干扰补偿方法,属于航磁探测领域。本发明解决现有技术由地磁场变化导致的航磁干扰补偿系数失效的问题。本发明按以下步骤进行:步骤一、采集磁总场数据,获得地磁场;步骤二、利用获得的地磁场,得到地磁场无关的补偿系数φ;步骤三、利用地磁场无关的补偿系数,得到航空运动平台产生的磁干扰补偿结果res=Htotal-Ht。本发明应用于消除航磁探测时航空运动平台产生的磁干扰,提高了补偿系数估计算法的求解精度。

    基于Android智能手机的应用程序行为状态转换模式识别方法

    公开(公告)号:CN102647409B

    公开(公告)日:2015-02-11

    申请号:CN201210065622.3

    申请日:2012-01-13

    Abstract: 基于Android智能手机的应用程序行为状态转换模式识别方法,属于手机安全领域,具体涉及一种应用程序行为状态转换模式识别方法。为了解决现有技术的检测不能识别应用是否被感染病毒,不能将隐藏的安全隐患进行有效检测的问题。过程为:系统监听模块对状态进行拦截,并进行过滤、转换,记录生成的复合状态序列送入数据中心模块;行为学习模块读取待学习序列和初始模型,重复学习以收敛标准结束,将结果存入数据中心模块;行为检测模块设置检测策略,如果是已知类型应用,选择HMM进行一次完整评估,如果是未知类型应用,检测是否含有不安全行为,利用所有代表恶意行为的HMM进行多次完整评估,输出结果。用于智能手机安全检测。

    连续型大容量多进制条码显示与解析方法

    公开(公告)号:CN102509143B

    公开(公告)日:2014-10-29

    申请号:CN201110387843.8

    申请日:2011-11-29

    Abstract: 连续型大容量多进制条码显示与解析方法,涉及一种数据传输方法。它是为了解决现有的条码的数据传输容量有限,以及不具有连续型、条码颜色失真和单向传输技术安全性低的问题。本发明通过一维条码和多进制条码的结合以及边框、定位点和比色板的设计,实现了条码数据的连续传输,一帧条码的容量也大有增加,颜色恢复较为准确,再加上一维条码还携带有这一帧数据的哈希值,可以检验传输数据的正确性和完整性,数据传输技术安全性大幅度提高。本发明适用于数据传输。

    涉密文档管理系统安全服务器的系统业务可重构方法

    公开(公告)号:CN102137110B

    公开(公告)日:2013-10-09

    申请号:CN201110094963.9

    申请日:2011-04-15

    Abstract: 涉密文档管理系统安全服务器的系统业务可重构方法,涉及涉密文档管理系统安全服务器的业务可重构方法,它解决涉密文档管理系统安全服务器的业务配置和扩展缺乏灵活性的问题。其方法:停止服务器后,若需要加入新的原子节点,根据原子节点接口设计约束完成节点的功能实现,修改原子节点配置文件,更新节点索引表,完成配置源的更新,从而将新的原子节点注入系统。若有新的系统业务需要集成到系统中,根据更新的配置源,设计业务流程与选择配置源中的原子级节点完成业务功能,根据设计的业务流程修改业务配置文件,完成配置源的更新。重新启动服务器程式,完成业务的重构。本发明适用于涉密文档管理系统安全服务器的系统业务重构。

    一种基于椭圆显著区域协方差矩阵的图像特征检测方法

    公开(公告)号:CN103258325A

    公开(公告)日:2013-08-21

    申请号:CN201310128050.3

    申请日:2013-04-15

    Abstract: 一种基于椭圆显著区域协方差矩阵的图像特征检测方法,它涉及基于椭圆显著区域协方差矩阵的图像特征检测方法,本发明是要解决现有基于显著性的协方差矩阵的特征检测方法的平均检测准确度不高且特征维数较大的问题。本发明包含如下步骤:采用基于注视点的显著性检测方法计算图像的人眼注视点显著图;采用显著区域检测方法计算图像的显著区域显著图;采用加权和融合方式融合人眼注视点显著图和显著区域显著图得到图像的融合显著图;使用显著阈值对融合显著图进行二值化得到不规则显著区域;采用图像矩方法对不规则的显著区域进行椭圆拟合得到椭圆显著区域;结合原始图像和椭圆显著区域,提取7种低层特征构建像素的特征向量;计算由像素特征向量构成的集合的协方差,得到椭圆显著区域协方差特征。本发明可应用于图像处理领域。

    适用于彩色图像彩色的二进制鲁棒尺度不变特征检测方法

    公开(公告)号:CN102982561A

    公开(公告)日:2013-03-20

    申请号:CN201210593173.X

    申请日:2012-12-31

    Abstract: 适用于彩色图像彩色的二进制鲁棒尺度不变特征检测方法,涉及一种彩色的二进制鲁棒特征检测方法。为了解决目前基于二进制描述子的鲁棒尺度不变特征的方法不适用于彩色图像的问题。一:将待检测的彩色图像从RGB颜色空间变换到高斯对立颜色空间;二:计算变换到高斯对立颜色空间的彩色图像的颜色不变量;三:根据得到的颜色不变量,运用AGAST特征检测子检测所述彩色图像的特征点;四:在测到的每个特征点周围区域得到六十个经过方向归一化的采样点;五:根据得到的采样点,生成有关特征点周围像素颜色信息的二进制描述子;六:根据生成的所述二进制描述子,生成彩色的二进制鲁棒尺度不变特征的二进制描述子。本发明适用于检测彩色图像。

    基于Android智能手机的应用程序行为状态转换模式识别方法

    公开(公告)号:CN102647409A

    公开(公告)日:2012-08-22

    申请号:CN201210065622.3

    申请日:2012-01-13

    Abstract: 基于Android智能手机的应用程序行为状态转换模式识别方法,属于手机安全领域,具体涉及一种应用程序行为状态转换模式识别方法。为了解决现有技术的检测不能识别应用是否被感染病毒,不能将隐藏的安全隐患进行有效检测的问题。过程为:系统监听模块对状态进行拦截,并进行过滤、转换,记录生成的复合状态序列送入数据中心模块;行为学习模块读取待学习序列和初始模型,重复学习以收敛标准结束,将结果存入数据中心模块;行为检测模块设置检测策略,如果是已知类型应用,选择HMM进行一次完整评估,如果是未知类型应用,检测是否含有不安全行为,利用所有代表恶意行为的HMM进行多次完整评估,输出结果。用于智能手机安全检测。

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