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公开(公告)号：CN113037708B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110140883.6
申请日：2021-02-02
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于量子计算机应用技术领域，特别涉及一种基于应用层协议的量子设备硬件资源统一管理方法及系统，用于对不同体系量子计算机包含的多类型量子设备进行集中管控，采用量子设备管理协议QDMP作为应用层协议，并在量子设备管理协议中预先设置用于连接多类型量子设备的管理代理、用于管控所有管理代理的管理服务及用于管理服务和管理代理两者之间信息交互连接的管理信息库；该管理信息库中定义每个量子设备作为被管理对象的对象名称、访问权限及数据类型；当接收到设备管理协议请求报文时，管理服务向管理代理发送请求报文，管理代理依据请求报文读取设备信息并对管理服务发送相应设备的响应数据。本发明能够提升管控效率，便于自动智能化的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113268732B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110420735.X
申请日：2021-04-19
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F21/56 , G06F8/41 , G06F40/194
Abstract: 本发明涉及一种Solidity智能合约相似性检测方法及系统，通过收集以太坊不同版本智能合约源码，通过编译和编译优化获取两种类型的中间表示，通过对中间表示进行基本块标记来获取由基本块和相似基本块组成的相似基本块对，形成智能合约相似性数据集；通过向量空间嵌入生成基本块序列向量，通过自然语言处理模型获取基本块的差异化负样本和硬负样本；将相似性数据集中基本块作为锚、相似基本块作为正样本、并将差异化负样本和/或硬负样本作为负样本对三元组网络模型进行训练优化，基于训练优化后的三元组网络模型对目标智能合约进行相似性检测。本发明提高相似性检测准确率，可适用于大规模背景下的智能合约漏洞挖掘、恶意合约检测和合约升级安全检测等。
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公开(公告)号：CN114254323A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111333255.6
申请日：2021-11-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全领域，涉及一种基于PCODE和Bert的软件脆弱性分析方法及系统，构建脆弱性分析框架，利用框架对输入的二进制程序内容反编译来生成pcode中间语言，并利用Bert神经网络对pcode中间语言进行向量映射和特征提取及分类；收集语料数据集、训练数据集和测试数据集，并依次使用语料数据集对框架中的Bert神经网络进行预训练，利用训练数据集来训练Bert神经网络学习脆弱性语义特征以生成脆弱性分析模型，使用测试数据集对脆弱性分析模型性能评估调优来生成最终的脆弱性分析模型；利用最终脆弱性分析模型的框架来识别目标二进制程序文件中的漏洞类别。本发明可发现程序代码片段有意义信息和漏洞，提升跨架构、多类型等软件脆弱性分析效果，提升效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113037708A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110140883.6
申请日：2021-02-02
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于量子计算机应用技术领域，特别涉及一种基于应用层协议的量子设备硬件资源统一管理方法及系统，用于对不同体系量子计算机包含的多类型量子设备进行集中管控，采用量子设备管理协议QDMP作为应用层协议，并在量子设备管理协议中预先设置用于连接多类型量子设备的管理代理、用于管控所有管理代理的管理服务及用于管理服务和管理代理两者之间信息交互连接的管理信息库；该管理信息库中定义每个量子设备作为被管理对象的对象名称、访问权限及数据类型；当接收到设备管理协议请求报文时，管理服务向管理代理发送请求报文，管理代理依据请求报文读取设备信息并对管理服务发送相应设备的响应数据。本发明能够提升管控效率，便于自动智能化的应用。
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公开(公告)号：CN113268732A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110420735.X
申请日：2021-04-19
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F21/56 , G06F8/41 , G06F40/194
Abstract: 本发明涉及一种Solidity智能合约相似性检测方法及系统，通过收集以太坊不同版本智能合约源码，通过编译和编译优化获取两种类型的中间表示，通过对中间表示进行基本块标记来获取由基本块和相似基本块组成的相似基本块对，形成智能合约相似性数据集；通过向量空间嵌入生成基本块序列向量，通过自然语言处理模型获取基本块的差异化负样本和硬负样本；将相似性数据集中基本块作为锚、相似基本块作为正样本、并将差异化负样本和/或硬负样本作为负样本对三元组网络模型进行训练优化，基于训练优化后的三元组网络模型对目标智能合约进行相似性检测。本发明提高相似性检测准确率，可适用于大规模背景下的智能合约漏洞挖掘、恶意合约检测和合约升级安全检测等。
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公开(公告)号：CN111625279A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010345949.0
申请日：2020-04-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于软件移植领域，特别涉及一种基于动态链接库的动静融合二进制翻译方法及系统，以函数为单位划分程序，若函数为第三方库函数，则通过本地库替换方式执行；如果函数内存在间接跳转分支指令，则将该函数置于动态翻译器部分翻译执行，若不存在，则以基本块为单位静态翻译该函数，并记录函数翻译后的重定位信息，生成函数重定位信息表；根据静态分析信息及重定位信息对翻译后的目标代码分析优化，生成用于目标程序在动态执行过程中调用的动态链接库；动态执行时，依据重定位信息表和动态链接库，优先执行优化后函数。本发明充分利用静态二进制翻译离线优化优点，将动态执行期间需要翻译和优化代码放在静态执行，降低翻译开销，提高执行效率。
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