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公开(公告)号：CN116702738A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310625586.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/194 , G06F11/36
Abstract: 本发明公开基于QL‑UE算法与多测试预言的算子缺陷检测方法，以设定数量的算子实例作为输入数据，并将算子实例加入种子队列中；依次从种子队列取出所有算子实例，对算子的参数构建参数空间，基于所述参数空间对算子参数进行变异策略设计，QL‑UE算法根据变异策略对算子实例的参数进行变异得到变异算子实例样本；使用相似参数测试、同库差分测试、文档测试三种测试预言方案对算子实例进行测试，生成潜在缺陷文件、成功文件，通过对潜在缺陷文件进行分析，就有可能发现缺陷；最后判断变异次数是否达到上限，如果是，选择一定数量的潜在缺陷文件、成功文件进行版本测试与环境测试；本发明能尽可能多生成有效测试样本，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN115617693B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211462877.3
申请日：2022-11-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于粒子群算法的深度学习库接口测试方法，把测试样本的生成过程抽象成粒子寻找最优位置的过程，通过对粒子前进方向和前进距离的选择，使生成的测试样本能尽可能暴露深度学习库接口缺陷。该方法能够有效减少测试所需的测试样本数量，提高了测试效率，同时基于对测试预言问题解决方案的定义，提高了对深度学习库缺陷检测的准确性，降低了误报。
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公开(公告)号：CN113221925B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110679907.5
申请日：2021-06-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度图像的目标检测方法及装置，所述方法包括输入原始图像，获得候选区域；获取所述候选区域的原始特征图；将所述候选区域的原始特征图与预设分辨率比较，将低于预设分辨率的原始特征图输入图像重建网络模型，进行图像增强；将图像增强后的图像特征与所述候选区域的原始特征图输入YOLOV3，进行目标检测与分类。根据本发明的方案，利用训练好的图像重建网络输出来增强目标检测网络对低分辨率图像的目标检测性能，更注重小目标的检测，检测效果好。
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公开(公告)号：CN112115465B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010826647.5
申请日：2020-08-17
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明公开了恶意代码典型攻击行为检测方法及系统，属于网络安全技术领域，能够实现对恶意代码典型恶意行为攻击过程的全面表征。本发明的技术方案为：在沙箱环境中运行恶意代码，从生成的动态分析报告中提取动态系统调用API序列以及原始本体知识序列。针对每个API均计算分类贡献度，并按照分类贡献度从大到小进行排序，得到恶意性排序序列。顺次选取API作为搜索起点，在原始本体知识序列中找到搜索起点所处的位置A，在原始本体知识序列中，从位置A开始，分别进行前向遍历搜索和后向遍历搜索，提取出与搜索起点同属于一个行为类型的API对应本体知识元组，组成本体知识串。以本体知识串所代表的恶意代码典型攻击行为作为检测结果。
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公开(公告)号：CN108769018B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810533056.1
申请日：2018-05-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种多维多粒度的网络空间安全度量方法，按照逻辑分层将网络系统划分为3个层次，分别是可靠性安全、环境安全、漏洞安全；根据这三个层次，对网络系统中的指标进行抽取和选择，采用体系工程原理以及层次分析法AHP建立网络空间安全指标体系；在构建好的网络空间安全指标体系的基础上对每一层次进行维度划分；可靠性安全用弱连通维度和强连通维度进行度量，环境安全从网络资产及服务维和资产指标变化维两个维度进行度量，漏洞安全从漏洞维和攻击图维度进行度量；在层次和维度的基础上将加入粒度，在粒度指定的范围内，获得各层次、各维度的度量值，其和即为网络空间安全度量结果。使用本发明，度量结果更为准确和全面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108628600B
公开(公告)日：2020-12-15
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：CN108989090B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810649324.6
申请日：2018-06-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于微分流形的网络状态模型构建方法和网络状态评估方法。使用本发明能够使网络安全评估不再依赖于传统的拓扑路径，从而使得计算结果具有更好的完整性和计算可扩展性。本发明将网络系统状态抽象为高维的微分流形，对网络状态的刻画更为细致；流形中各点所对应的网络状态由网络系统各设备节点的所有属性展现，从网络系统各设备节点的属性信息出发进行评估，更能客观地体现网络的状态，能覆盖网络系统的全部节点及其属性信息，确保了完整性和全面性，计算可扩性好。同时，本发明不需要考虑节点之间的路径问题，不存在路径爆炸问题。
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公开(公告)号：CN107483487B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710832260.9
申请日：2017-09-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于TOPSIS的多维网络安全度量方法。该方法从环境安全、漏洞安全、可靠性安全三个维度对网络安全进行度量，在每个维度下选取相关的度量指标并对指标进行量化，然后结合TOPSIS综合评估方法，对不同维度下的度量指标进行评估，得到网络安全度量结果，以期于发现网络中的缺陷，提高网络的安全性。
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公开(公告)号：CN107957946B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201711250307.7
申请日：2017-12-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于邻域嵌入保护算法支持向量机的软件缺陷预测方法，用于解决软件度量数据冗余的问题。包括：从软件缺陷预测数据集中选择训练集X1和测试集X2；采用NPE算法对所述训练集X1和测试集X2进行降维；将降维后的训练集Y1作为训练输入集，使用支持向量机SVM进行训练，获得经过训练后的缺陷预测模型；将降维后的测试集Y2作为测试输入集，使用训练后的缺陷预测模型进行预测，将预测结果与实际结果进行比较，如果预测结果满足终止条件，则此时的软件缺陷预测模型为最优软件缺陷预测模型；否则，重新执行SVM训练进行优化。
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公开(公告)号：CN111552970A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010360371.6
申请日：2020-04-30
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种基于三位一体综合画像的恶意代码检测及恶意性定位方法。使用本发明能够实现恶意代码的恶意性评估，并对代码恶意性部位实现准确定位。本发明在融合静态分析和动态分析方法的基础上，综合提取恶意代码的多方面主要特征，引入系统画像的思想，从基本结构、底层行为和高层行为等三个方面构建起“三位一体”的综合画像，建立能够系统准确刻画恶意代码的特征空间，实现对恶意代码的准确检测和家族分类。在此基础上，基于检测结果对三个画像部位的恶意性进行评估，由此实现对代码恶意性部位的准确定位，辅助研究人员建立起关于恶意代码的系统认知。
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