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公开(公告)号：CN106524372A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610946633.0
申请日：2016-10-26
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: F24F6/12 , A61M21/00 , A61M2021/0083 , F24F11/0008 , F24F11/30 , F24F11/62 , F24F11/63
Abstract: 本发明涉及一种喷雾式的移动端可控的智能唤醒装置，属于电子信息领域。目的是针对市场上已有唤醒设备舒适度较差、影响他人、缺乏反馈的不足，而提出的一种全新的模拟自然水雾的唤醒装置。本发明的技术方案是：采用Ardunio单片机作为核心开发版，外接超声波雾化器作为水雾发生装置，手机app基于安卓环境开发，并由蓝牙模块实现室内的无线控制。工作时用户先在手机app上设定好唤醒的时间和雾量大小，信号传给单片机后进入工作状态，到达指定时间之后，单片机触发超声波雾化器模块，喷出适量水雾将用户唤醒。使用的过程中系统会进行时间和雾量的反馈调节，以达到最佳使用效果。本发明适用于各类人群的日常生活领域，具有用户舒适度好，不会影响他人，反馈效果好的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116257845B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202310173239.8
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/55 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F16/2458 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及融合查询行为特征的分类模型窃取检测方法，属于计算机与信息科学领域。本发明首先从原始流量数据包中提取查询行为数据流，并基于查询行为数据流提取查询样本；然后对查询样本进行正态分布校验计算样本特征恶意值，同时利用CNN和LSTM提取查询行为数据流的时空特征，再判断查询行为类型并计算行为恶意值；最后结合样本特征恶意值和行为恶意值进行分类模型窃取检测。本发明针对攻击者生成的恶意查询样本与良性查询样本间的特征差异不明显的问题，提出了一种融合查询行为特征的分类模型窃取检测方法，提高了分类模型窃取检测召回率。
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公开(公告)号：CN116257845A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310173239.8
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/55 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F16/2458 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及融合查询行为特征的分类模型窃取检测方法，属于计算机与信息科学领域。本发明首先从原始流量数据包中提取查询行为数据流，并基于查询行为数据流提取查询样本；然后对查询样本进行正态分布校验计算样本特征恶意值，同时利用CNN和LSTM提取查询行为数据流的时空特征，再判断查询行为类型并计算行为恶意值；最后结合样本特征恶意值和行为恶意值进行分类模型窃取检测。本发明针对攻击者生成的恶意查询样本与良性查询样本间的特征差异不明显的问题，提出了一种融合查询行为特征的分类模型窃取检测方法，提高了分类模型窃取检测召回率。
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公开(公告)号：CN112214767B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202011090679.X
申请日：2020-10-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于操作码序列的恶意软件家族分类方法，属于恶意软件家族分类与机器学习领域。主要为了解决在对恶意软件进行静态分析时，因忽视恶意软件反汇编后提取的操作码的顺序而导致误分类的问题。本发明首先对恶意软件进行反汇编并提取操作码，得到操作码序列；然后计算每个操作码的256位hash值，并将hash值顺序排列成矩阵；接下来将矩阵转化为灰度图像，并采用双线性插值法对该图像进行比例为256*3000的缩放；最后，经过卷积神经网络得到恶意软件家族分类结果。在BIG 2015上实验，结果表明本发明能达到较好的分类效果，进一步提升了恶意软件家族分类的正确率。
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公开(公告)号：CN112214767A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011090679.X
申请日：2020-10-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于操作码序列的恶意软件家族分类方法，属于恶意软件家族分类与机器学习领域。主要为了解决在对恶意软件进行静态分析时，因忽视恶意软件反汇编后提取的操作码的顺序而导致误分类的问题。本发明首先对恶意软件进行反汇编并提取操作码，得到操作码序列；然后计算每个操作码的256位hash值，并将hash值顺序排列成矩阵；接下来将矩阵转化为灰度图像，并采用双线性插值法对该图像进行比例为256*3000的缩放；最后，经过卷积神经网络得到恶意软件家族分类结果。在BIG 2015上实验，结果表明本发明能达到较好的分类效果，进一步提升了恶意软件家族分类的正确率。
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公开(公告)号：CN206147939U
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201621172145.0
申请日：2016-10-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种卡槽式手机红外遥控器扩展壳，包括手机槽、红外遥控器凹槽、耳机插头插孔、充电器插口、音量按键孔、摄像头孔。所述的红外遥控器凹槽位于手机壳背面，凹槽里可插入轻薄的小型红外遥控器，凹槽里有固定带用于固定遥控器，使其不易脱落。所述手机槽位于手机壳正面，用于放置手机；所述耳机插头插孔位于手机壳的上方；所述充电器插口位于手机壳的下方；所述音量按键孔位于手机壳侧面；摄像头孔位于手机壳背面上方。具体位置视手机型号不同有所差异。本实用新型提供的一种具有红外遥控功能的手机壳，针对目前市场上多数手机不具有红外遥控功能的问题，能使用户使用手机对电视、空调等红外遥控电器设备进行遥控。
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