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公开(公告)号：CN110262467B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910633314.8
申请日：2019-07-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 基于深度学习的工控系统入侵攻击及线索发现方法。入侵检测是工业控制系统安全系统初始环节的一部分。由于工业控制系统的重要性，安全系统专业人员的决策仍然是最重要的。因此，简单入侵报警在安全系统中的作用非常有限，基于深度学习的入侵检测模型由于其不可解释性的原因而难以提供更多信息，这限制了深度学习方法在工业控制网络入侵检测领域的应用。针对这一局限性，本文从信息的角度分析了各层深度学习模型中分类相关信息和无关信息的分布，发现了深度学习分类模型隐藏层可分析的可能性。最后，分层传播方法可以将相关信息从隐藏层映射到输入层，使难理解的信息转化为可理解的信息，帮助专业人员更快地锁定和处理入侵威胁。
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公开(公告)号：CN103268630B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310192588.0
申请日：2013-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于血管内超声影像的血管三维可视化方法，涉及计算机医学图像分析领域，其特征在于，首先，结合多图像平均去噪、中值滤波和小波降软阈值噪方法对图像序列进行降噪处理，该方法能减少图像噪声，很好的保留图像的重要细节信息，并且图像降噪效率高；其次，利用二次多项式拟合图像形变，实现图像配准，以补偿图像序列采集过程中产生的变形；再次，利用光线投射算法绘制出三维血管模型；最后利用切片重组方法实现对三维血管模型的任意角度平面剖切，显示血管内部结构信息，为病变分析创造了条件。
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公开(公告)号：CN110262467A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910633314.8
申请日：2019-07-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 基于深度学习的工控系统入侵攻击及线索发现方法。入侵检测是工业控制系统安全系统初始环节的一部分。由于工业控制系统的重要性，安全系统专业人员的决策仍然是最重要的。因此，简单入侵报警在安全系统中的作用非常有限，基于深度学习的入侵检测模型由于其不可解释性的原因而难以提供更多信息，这限制了深度学习方法在工业控制网络入侵检测领域的应用。针对这一局限性，本文从信息的角度分析了各层深度学习模型中分类相关信息和无关信息的分布，发现了深度学习分类模型隐藏层可分析的可能性。最后，分层传播方法可以将相关信息从隐藏层映射到输入层，使难理解的信息转化为可理解的信息，帮助专业人员更快地锁定和处理入侵威胁。
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公开(公告)号：CN103455999A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201210183069.3
申请日：2012-06-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于内超声图像序列的血管壁边缘自动提取方法，先粗检：利用血管壁处的信息特征，通过系列图像处理方法获取第一帧图像的初始边缘；再细检：改进GVF-snake算法，引入自我调节因子和自适应法向外力，在增强边缘附近数据项的梯度影响，减少扩散引起的平滑效应的同时，能依据图像边缘和当前轮廓曲线相对位置来调整力的方向，扩大活动轮廓的捕捉范围，解决了由于无法到达局部区域而不能获得所需边缘的问题，使初始边缘精确收敛于实际管壁边缘。在变形过程中加入三次B样条，以减少控制点，提高收敛速度，光顺轮廓曲线，得到第一帧图像的最终边缘。由于相邻图像之间时间、空间相关性较大，将所获最终边缘作为下一帧图像初始边缘，重复上述细检工作，以此类推，得到序列图像的血管壁边缘。
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公开(公告)号：CN103268630A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310192588.0
申请日：2013-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于血管内超声影像的血管三维可视化方法，涉及计算机医学图像分析领域，其特征在于，首先，结合多图像平均去噪、中值滤波和小波降软阈值噪方法对图像序列进行降噪处理，该方法能减少图像噪声，很好的保留图像的重要细节信息，并且图像降噪效率高；其次，利用二次多项式拟合图像形变，实现图像配准，以补偿图像序列采集过程中产生的变形；再次，利用光线投射算法绘制出三维血管模型；最后利用切片重组方法实现对三维血管模型的任意角度平面剖切，显示血管内部结构信息，为病变分析创造了条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103886599B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201410115141.8
申请日：2014-03-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于血管内超声图像的血管ROI分割方法。所述方法首先分割血管的管腔区域以及管腔膜轮廓，通过定位管腔区域的中心以获得参数主动轮廓模型的初始轮廓，继而通过收敛得到血管的中外膜轮廓曲线，中外膜的提取充分利用了管腔区域信息的先验知识。最后，将中外膜轮廓曲线以内区域作为ROI，通过全局最小化活动轮廓模型实现对血管斑块的分割。本发明实现了血管ROI的管腔膜中外膜以及斑块的轮廓信息可视化，与基于统计学的IVUS图像分割方法相比，摒弃了其复杂的统计建模过程且分割结果不受IVUS图像伪影和斑块特征的影响；省掉了对IVUS图像中外膜边缘进行初始轮廓的预分割步骤，提高了分割效率。
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公开(公告)号：CN110365678B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910633262.4
申请日：2019-07-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于反样本的工控网络协议漏洞挖掘方法，以Modbus TCP协议报文作为测试用例，构建工业控制系统的漏洞挖掘测试用例生成模型。该方法先通过循环神经网络学习协议数据单元的语义并使用带温度参数的Softmax层表示数据值的概率分布；之后再比较随机可变阈值与最大概率的关系决定是否用极小概率的数据值替换当前数据值以增加工控异常的可能性，最后根据协议规范用随机值补充协议MBAP报文头部分构成完整的测试用例。本方法能解决工控网络协议的高冗余与低效性问题，提高用例漏洞挖掘能力。
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公开(公告)号：CN110336827A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910633252.0
申请日：2019-07-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异常字段定位的Modbus TCP协议模糊测试方法，用例生成模块依据国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)公布的已知漏洞特征，构造畸形数据集对协议中不同字段进行变异，生成测试用例。异常监测模块用于判断被测设备运行是否正常。字段定位模块对触发被测设备漏洞的异常测试用例，采用粗糙集中基于可辨识矩阵的属性约简算法，定位触发漏洞的关键字段。最后将触发漏洞的关键字段通过变异概率函数反馈给测试用例生成阶段，动态指导后续测试用例的生成。该方法能够避免模糊测试的盲目性，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN103886599A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410115141.8
申请日：2014-03-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于血管内超声图像的血管ROI分割方法。所述方法首先分割血管的管腔区域以及管腔膜轮廓，通过定位管腔区域的中心以获得参数主动轮廓模型的初始轮廓，继而通过收敛得到血管的中外膜轮廓曲线，中外膜的提取充分利用了管腔区域信息的先验知识。最后，将中外膜轮廓曲线以内区域作为ROI，通过全局最小化活动轮廓模型实现对血管斑块的分割。本发明实现了血管ROI的管腔膜中外膜以及斑块的轮廓信息可视化，与基于统计学的IVUS图像分割方法相比，摒弃了其复杂的统计建模过程且分割结果不受IVUS图像伪影和斑块特征的影响；省掉了对IVUS图像中外膜边缘进行初始轮廓的预分割步骤，提高了分割效率。
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公开(公告)号：CN110336827B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910633252.0
申请日：2019-07-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异常字段定位的Modbus TCP协议模糊测试方法，用例生成模块依据国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)公布的已知漏洞特征，构造畸形数据集对协议中不同字段进行变异，生成测试用例。异常监测模块用于判断被测设备运行是否正常。字段定位模块对触发被测设备漏洞的异常测试用例，采用粗糙集中基于可辨识矩阵的属性约简算法，定位触发漏洞的关键字段。最后将触发漏洞的关键字段通过变异概率函数反馈给测试用例生成阶段，动态指导后续测试用例的生成。该方法能够避免模糊测试的盲目性，提高测试效率。
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