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公开(公告)号：CN105022960B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510486986.2
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了基于网络流量的多特征移动终端恶意软件检测方法及系统，从网络流量数据中提取出能够有效表征移动终端恶意软件网络行为的特征；按照不同的特征类型对提取的能够有效表征移动终端恶意软件网络行为的特征进行分类；对分类后的特征建立与之相适应的检测模型，每种类型的特征有与之对应的唯一的检测模型；每种类型的特征选择对应的检测模型并输出相应的检测结果。针对移动终端网络流量的不同特征类型，本发明设计了适应于不同的特征类型的检测模型，用户可以根据需要自主选择所需要的模型，针对不同的特征类型设计的不同的检测模型可以在一定程度上提高了检测的准确度，满足了用户的个性化需求。
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公开(公告)号：CN106685963A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611243293.1
申请日：2016-12-29
Applicant: 济南大学
CPC classification number: H04L63/1425 , G06F21/56 , H04L63/145
Abstract: 本发明公开了一种恶意网络流量词库的建立方法及建立系统；获取正常流量的内容，对获取到的正常流量的内容进行分词，得到正常流量的正常词集；获取恶意流量的内容，对获取到的恶意流量的内容进行分词，得到恶意流量的恶意词集；对正常流量的正常词集进行单词过滤，按照自定义的过滤规则过滤掉与恶意软件的检测无关的单词；对恶意流量的恶意词集进行单词过滤，按照自定义的过滤规则过滤掉与恶意软件的检测无关的单词；将正常词集和恶意词集进行汇总得到第一汇总词集，利用每个单词在正常词集和恶意词集中出现的频率，计算卡方值；利用卡方检验对第一汇总词集进行单词过滤，利用卡方值从第一汇总词集中挑选出恶意单词，组成恶意网络流量词库。
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公开(公告)号：CN106330599A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610681572.X
申请日：2016-08-16
Applicant: 济南大学
IPC: H04L12/26
CPC classification number: H04L43/0876
Abstract: 本发明公开了Android应用程序网络流量多线程采集系统及方法；步骤：判断设定目录下是否有Android应用程序；如果没有Android应用程序，则记录本次操作的日志，然后结束；若有Android应用程序则根据设定的线程数量或者根据计算机内存资源空闲情况，确定启动的线程数量；提取Android应用程序的基本信息，将提取出的基本信息与Android应用程序的存放路径对应存储在应用程序信息队列的应用程序数组链表中；接收数组链表；根据得到的线程数量，控制全部的子线程启动；根据SDK版本创建Android虚拟机；启动Android虚拟机；安装Android应用程序；每一个子线程对应用程序数组链表中的Android应用程序进行网络流量采集。本发明具有批量式的获取Android终端应用程序产生的流量的优点。
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公开(公告)号：CN102833131B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201210307910.5
申请日：2012-08-27
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明具体公开了一种远程数据库响应性能测试比较系统及方法，包括控制系统、数据发送模块和数据相应模块，所述的控制系统包括：FPGA板卡、待测的服务器和上位机，所述的FPGA板卡通过RJ45接口与待测服务器相连，所述的FPGA板卡通过SPI接口与上位机相连；所述的数据发送模块包括IP_hdr_ctrl模块，IP_data_ctrl模块，IP_pkt_gen_ctrl模块，Link_ctrl模块，Rate_ctrl模块和Pkt_seng_module模块，所述的响应分析模块包括：TCP_link_pkt模块，TCP_link_parser模块，DB_ACK_parser模块和Result_analysis模块。
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公开(公告)号：CN103248540A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310201863.0
申请日：2013-05-27
Applicant: 济南大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了基于多分形小波模型的FPGA网络流量发生系统及方法，包括依次连接的第一PCI主机、以太网输入接口、第一MAC地址输入队列、用户数据路径、第二MAC地址输入队列、以太网输出接口、第二PCI主机，第一PCI主机的信号还会送入寄存器输入输出接口，寄存器输入输出接口还与SRAM寄存器双向通信，用户数据路径还包括依次连接的数据包产生模块、数据仲裁转换模块、输出端查询模块、多分形小波模型控制模块和输出队列模块，数据包产生模块接收第一MAC地址输入队列的数据，输出队列模块的数据送入第二MAC地址输入队列。克服了以往流量发生系统所存在的不能模拟真实网络背景流量问题，拟合网络真实流量特征，用于网络新应用开发，网络流量分析和网络设备的测试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119779466A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510031742.9
申请日：2025-01-09
Applicant: 济南大学
IPC: G01H11/08 , G01N29/04 , G01N29/36 , B32B27/28 , B32B27/20 , B32B9/04 , B32B15/18 , B32B15/08 , B32B3/08 , B32B7/10 , D04H1/728
Abstract: 本发明公开了一种用于混凝土断裂监测的接收型柔性传感器及制备方法，属于固体电子器件技术领域，涉及柔性压电材料制备。根据监测构件灵活定制传感器尺寸，制备方法包括，采用纳米级锆钛酸铅陶瓷粉末制备柔性传感器的压电功能相；配制SiO2前驱体溶液；配制PZT/SiO2纺丝溶液；利用静电纺丝工艺制备柔性压电PZT/SiO2纳米纤维膜；柔性压电PZT/SiO2纳米纤维膜干燥退火后作为传感器的敏感层进行封装。制备工艺摆脱基底对柔韧性造成的限制，改性PZT表面活性有效解决了颗粒在溶液中团聚、沉淀问题。本发明提高传感器与复杂的混凝土的相容性，灵敏捕捉断裂弹性波，信号幅值高达75dB，实现混凝土结构失效的及时感知。
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公开(公告)号：CN119445345A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411576849.3
申请日：2024-11-06
Applicant: 济南大学
IPC: G06V20/00 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了基于多尺度特征和混合3D网络的视频篡改检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：获取待检测的视频帧，并进行预处理；通过采样处理，获取不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图输入至多尺度内部级联网络中，分别利用浅层特征提取模块、时间特征提取模块和空间特征提取模块提取浅层特征、时间特征和空间特征；将所述浅层特征、时间特征和空间特征采用多尺度特征的EMA融合模块进行特征融合，得到融合后的特征；利用融合后的特征进行视频帧检测，获取视频篡改检测结果；其中，所述在时间特征提取模块中引入混合三维卷积结构。本发明能够有效地识别视频帧是否经过了非法插入的篡改操作。
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公开(公告)号：CN119066709A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411194011.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，提供了一种基于嵌套布谷鸟过滤的隐私集合求交数据处理方法及系统，对于每一个要插入第一参与方的元素，遍历预设的第一组哈希函数所确定的两个候选桶位置下的所有条目；对于要插入第二参与方的集合元素，使用第一组哈希函数计算的两个候选桶位置，将集合元素中的元素插入到一个哈希表中，哈希表的列范围和第一组哈希函数映射的范围相同；对于每一列哈希表的每一个元素，用预设的第二组哈希函数所确定的两个候选桶位置在那哈希表中执行布谷鸟插入操作；能够在不泄露参与方隐私数据的前提下，对参与双方的数据进行预处理，减少了客户端和服务端的存储和计算成本。
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公开(公告)号：CN118740378B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411223043.6
申请日：2024-09-03
Applicant: 济南大学 , 山东正中信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及模式匹配技术领域，特别是涉及基于不经意传输的安全参数化模式匹配方法及系统，用户客户端和服务器分别对持有字符串进行参数预处理，将字符串中每个参数符号映射为对应的非负整数；用户客户端与服务器均设有原始秘密；构造元组，服务器根据预处理后的字符串，对原始秘密进行拆分，得到若干个真实份额；对每一个真实份额，构造对应的随机份额，并将真实份额和随机份额均存储到对应的元组中；服务器和用户客户端，按位执行不经意传输协议，用户客户端按位对元组中的份额进行选择，得到元组中的一个份额；用户客户端将获得的全部份额进行秘密重构，若重构秘密与原始秘密一致，则说明参数化模式匹配完成。保障了双方数据的安全。
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公开(公告)号：CN118570855A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410647436.3
申请日：2024-05-23
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于信息瓶颈和深度学习的微表情识别方法及系统，其中方法，包括：提取微表情视频序列的起点帧和顶点帧；对起点帧和顶点帧进行预处理，对预处理后的起点帧和顶点帧分别提取垂直特征图、水平特征图和光学应变特征图；将起点帧和顶点帧的垂直特征图、水平特征图和光学应变特征图，均输入到训练后的微表情识别模型中，输出微表情识别结果；其中，训练后的微表情识别模型，分别对起点帧和顶点帧的垂直特征图、水平特征图和光学应变特征图进行特征提取和第一次特征压缩，将第一次压缩后的特征进行融合得到融合特征，再对融合特征进行第二次特征压缩，对第二次特征压缩后的特征进行数据展平和分类，得到微表情识别标签。
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