-
公开(公告)号：CN112866274B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110139121.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于云端数据的XSS漏洞检测方法，其主要包括：对一次XSS漏洞检测攻击在云端服务器集中存储与统计，与根据统计结果筛选最终使用的XSS漏洞检测测试用例。本发明提供的漏洞检测方法，通过提取攻击向量特征值并为特征值进行评分的方式，使得利用离散的攻击向量检测数据评价测试用例攻击向量成为可能；本发明的漏洞检测方法利用动态特征编码，时序评分等方式，提高了系统的兼容性与时效性，从而提升XSS漏洞检测的效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN108108762B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201711399080.2
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种用于冠心病数据的核极限学习机及随机森林分类方法，采用Bootstrap方法对冠心病样本集进行有放回的采样，生成不同的冠心病数据训练子集和测试子集以供基分类器使用；采用混合核形式的核函数作为核极限学习机的核函数，减少核类型对分类模型的性能影响；使用冠心病数据训练子集对核极限学习机进行模型训练并使用测试子集对基分类器进行性能测试，采用排序加粒子群优化的方式循环判断重新生成优化的新基分类器，剔除并代替分类性能较差的基分类器，从而达到提高整体分类性能的目的；形成随机森林模型之后，采用相对多数投票法选取分类结果。
-
公开(公告)号：CN103714001B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310717410.3
申请日：2013-12-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种软件组件系统组件间协作行为分析方法，包括：分析组件行为，建立组件的行为模型；对各组件进行基于Pi演算的行为描述；生成协作路径集合；分析协作路径上的时间约束，生成带时间约束的协作路径集。本发明适用于软件组件系统，关注的不是组件顺序的线性行为，而是组件间的交互行为。将UML与Pi演算理论相结合，提出软件组件协作路径分析方法，在较高的抽象层次上描述各组件间的协作。使用带时间约束的协作路径集作为组件间的协作行为，对行为的描述更加准确。将本发明应用于软件系统的开发过程中，对于提高软件组件协作行为的可信性以及增强整个软件系统的可信性具有重要作用。
-
公开(公告)号：CN106022135A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610099346.0
申请日：2016-02-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/57
CPC classification number: G06F21/577 , G06F2221/033
Abstract: 一种可动态判断XSS漏洞的自动化检测系统，该系统由爬虫模块、动态漏洞检测模块以及用户交互界面组成。该软件系统引入了含有浏览器内核的库，可以模拟浏览器行为解析JavaScript和加载Ajax以得到页面中隐藏式注入点和交互点，并且通过静态分析页面结构找到非常规的Web提交请求方式。相比传统静态方法和不含有动态判断模块的方法大大提高了注入点识别的覆盖率。对注入点的测试使用黑盒方法，无需考虑服务器的内部逻辑，提交攻击向量后，通过模拟浏览器行为检测页面是否有异常情况出现，即能够检测浏览器是否执行了网页脚本，就可直接判断出当前注入点是否有漏洞，且更加准确。此外，该系统完全采用Python语言开发，具有易于维护和进行二次开发的特点。
-
公开(公告)号：CN103714001A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310717410.3
申请日：2013-12-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种软件组件系统组件间协作行为分析方法，包括：分析组件行为，建立组件的行为模型；对各组件进行基于Pi演算的行为描述；生成协作路径集合；分析协作路径上的时间约束，生成带时间约束的协作路径集。本发明适用于软件组件系统，关注的不是组件顺序的线性行为，而是组件间的交互行为。将UML与Pi演算理论相结合，提出软件组件协作路径分析方法，在较高的抽象层次上描述各组件间的协作。使用带时间约束的协作路径集作为组件间的协作行为，对行为的描述更加准确。将本发明应用于软件系统的开发过程中，对于提高软件组件协作行为的可信性以及增强整个软件系统的可信性具有重要作用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114631829B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210239816.4
申请日：2022-03-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/372
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的癫痫脑电波识别方法，涉及生物电信号识别领域。其输入为伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫(BECT)脑电波数据和作为对照组的正常脑电波数据，输出为深度学习模型识别出的分类结果；通过对多通道脑电信号进行预处理，生成频谱图，并应用深度可分离卷积网络将BECT脑电波数据和正常脑电波数据区分开来。首先将脑电波中与BECT诊断相关的通道信号提取，切片后采用连续傅里叶变换和功率谱密度对多通道脑电信号进行预处理，生成频谱图，作为神经网络模型训练与测试的输入数据；然后应用深度可分离卷积网络从频谱图中自动提取特征，对BECT脑电波数据和正常脑电波数据进行分类。采用本方法能提高对BECT癫痫疾病脑电波的自动识别准确率。
-
公开(公告)号：CN110600038B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910784077.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于离散基尼系数计算的音频指纹降维方法，旨在解决音频指纹特征维度高的问题，具体包括分类构建目标声音库、提取样本音频的指纹特征、引入离散基尼系数对音频指纹特征进行降维。本发明在音频指纹各维度引入指纹离散基尼系数，通过音频指纹各维度的离散基尼系数大小反映出不同音频在该维的区分性大小，通过保留离散基尼系数大的维度，删除离散基尼系数小的维度达到降维的目的。通过降维后的音频指纹特征构建的样本音频指纹库数据量更小、利用率更高。
-
公开(公告)号：CN114266757A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111606103.9
申请日：2021-12-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多尺度融合注意力机制的糖尿病性视网膜病变分级方法属于计算机软件领域，针对目前无法提取不同尺度病灶特征且难以关注重要病灶导致分级任务准确率低下的弊端。首先，使用具有不同卷积核大小的过滤器从眼底图像中提取特征，并给不同尺度的特征赋予不同的权重，使得深度学习网络可以学习并选择不同尺度的特征，以提高网络对于不同类型和尺寸病灶的识别能力。同时，融合不同尺度的特征，并使用融合了空间和通道信息的注意力机制对融合后的特征进行权重分配，以加强对高价值特征的选择，从而抑制其他无用特征，以此来提高分级准确率。本发明可以有效地提高对糖尿病性视网膜病变的分级准确率。
-
公开(公告)号：CN110610722A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910914499.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于智能应用型声场判别领域，具体涉及一种短时能量及梅尔倒谱系数联合矢量量化的危险声场景判别方法。该方法具体包括危险声场景声音库的建立、构建音频时频复合特征参数、引入改进型矢量量化模型对音频特征参数训练；在危险声场景匹配阶段利用欧式距离测度算法进行失真度匹配，找到最小平均误差失真度作为最佳匹配进而达到识别效果。
-
公开(公告)号：CN109886018A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910071167.X
申请日：2019-01-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的存储型XSS攻击向量优化方法。本方法涉及了遗传算法过程中的编码、适应度函数设计、选择、交叉、变异。首先采用OWASP中收录的存储型的跨站脚本攻击向量作为基本攻击向量库，结合漏洞的相关特征，采用机器学习中常用的数据编码方式——one-hot编码作为遗传算法中染色体的编码方式。设计遗传算法的适应度函数时将多路径覆盖率的因素考虑进去。其次，针对one-hot编码方式，设计了单点交叉和变异操作。本发明总体使用python语言开发，具有可移植性强、运算速度快等优点，对存储型跨站脚本漏洞的研究具有重要意义。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.022 seconds)
