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公开(公告)号：CN106529354B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201611036173.4
申请日：2016-11-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了身份识别键盘及根据身份识别键盘进行身份验证的方法，指纹识别区用于录入用户指纹，生成每个手指的完整指纹图像；蓝光感应板用于采集手掌信息，手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法；按键上设有采集按键信息的数据采集器，按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间；学习单元对手掌信息和按键信息进行训练和学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型。本发明通过在键盘上设置指纹识别区、蓝光感应板、数据采集器，实现用户指纹的录入及匹配；根据录入的用户指纹可通过键盘实现电脑的加密，当只有该用户的指纹敲击键盘时才能实现电脑密码锁的开启、键盘的正常使用及用户的身份验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106209457B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610556753.X
申请日：2016-07-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了应对智能家居环境中旁路攻击的隐私保护方法及系统，对智能家居环境中传感器类型和传感器发送时间进行排序、聚类，得到DFR参数；通过DFR参数对噪音数据进行标签，调用半监督学习算法得到学习参数，将学习参数分发给所有传感器节点；传感器节点将学习参数代入预测函数中构建预测模型，将当前网络状态信息输入到预测模型中，判断是否发送噪音数据。本发明基于智能数据分析和半监督学习，能够根据智能家居环境中的人们的行为习惯和传感器网络状态自适应的添加噪声数据，使得全局攻击者即便能够监听所有无线射频信号，也无法分析出用户的真实行为，或者分析出错误的行为，从而达到保护用户隐私的目的。
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公开(公告)号：CN105959328B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610561639.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及数字取证领域，具体而言，涉及证据图与漏洞推理相结合的网络取证方法及系统。该方法包括：从异构数据源中收集原始数据；将所述原始数据进行存储，得到第一存储数据；采用分类识别算法从所述第一存储数据中分离出证据；对所述证据进行标记处理，得到所述证据的事件向量；将所述第一存储数据、所述证据和所述事件向量建立为证据库；根据所述证据库，按照有效时间序列构建证据图；根据所述证据图，通过VERA算法推理出嫌疑攻击节点，并模拟攻击路线。异构数据源保证了数据来源的全面性和完整性，VERA可将所得证据形象的体现出来。该方法解决了现阶段取证过程中缺乏完整性、真实性，所得证据不能形象体现的问题。
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公开(公告)号：CN105959328A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610561639.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L63/1433 , H04L63/1441 , H04L63/308
Abstract: 本发明涉及数字取证领域，具体而言，涉及证据图与漏洞推理相结合的网络取证方法及系统。该方法包括：从异构数据源中收集原始数据；将所述原始数据进行存储，得到第一存储数据；采用分类识别算法从所述第一存储数据中分离出证据；对所述证据进行标记处理，得到所述证据的事件向量；将所述第一存储数据、所述证据和所述事件向量建立为证据库；根据所述证据库，按照有效时间序列构建证据图；根据所述证据图，通过VERA算法推理出嫌疑攻击节点，并模拟攻击路线。异构数据源保证了数据来源的全面性和完整性，VERA可将所得证据形象的体现出来。该方法解决了现阶段取证过程中缺乏完整性、真实性，所得证据不能形象体现的问题。
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公开(公告)号：CN106529354A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611036173.4
申请日：2016-11-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了身份识别键盘及根据身份识别键盘进行身份验证的方法，指纹识别区用于录入用户指纹，生成每个手指的完整指纹图像；蓝光感应板用于采集手掌信息，手掌信息包括双手在按键上工作的基本弧度和指法；按键上设有采集按键信息的数据采集器，按键信息包括手指敲击按键的指纹、按键力度和停留时间；学习单元对手掌信息和按键信息进行训练和学习，并结合完整指纹图像建立用户敲击键盘的身份认证模型。本发明通过在键盘上设置指纹识别区、蓝光感应板、数据采集器，实现用户指纹的录入及匹配；根据录入的用户指纹可通过键盘实现电脑的加密，当只有该用户的指纹敲击键盘时才能实现电脑密码锁的开启、键盘的正常使用及用户的身份验证。
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公开(公告)号：CN106209457A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610556753.X
申请日：2016-07-14
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: H04L41/147 , H04L9/002 , H04L12/2825 , H04L41/142 , H04L41/145
Abstract: 本发明公开了应对智能家居环境中旁路攻击的隐私保护方法及系统，对智能家居环境中传感器类型和传感器发送时间进行排序、聚类，得到DFR参数；通过DFR参数对噪音数据进行标签，调用半监督学习算法得到学习参数，将学习参数分发给所有传感器节点；传感器节点将学习参数代入预测函数中构建预测模型，将当前网络状态信息输入到预测模型中，判断是否发送噪音数据。本发明基于智能数据分析和半监督学习，能够根据智能家居环境中的人们的行为习惯和传感器网络状态自适应的添加噪声数据，使得全局攻击者即便能够监听所有无线射频信号，也无法分析出用户的真实行为，或者分析出错误的行为，从而达到保护用户隐私的目的。
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