一种基于GAN的恶意代码检测抗混淆训练方法

    公开(公告)号:CN117235719A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202210647361.X

    申请日:2022-06-08

    Abstract: 本发明公开一种基于GAN的恶意代码检测模型抗混淆训练方法,利用sinGAN对小样本的恶意代码混淆样本灰度图像进行数据增强,并利用数据增强后的样本对检测模型进行抗混淆训练。包括:训练恶意代码混淆样本生成器,使用少量的恶意代码混淆文件的灰度图像训练sinGAN,为每个恶意代码混淆样本训练一个生成器和判别器;抗混淆训练:利用训练好的生成器和判别器,随机输入高斯噪声就可以得到若干不同的新的灰度图像,使用这些图像和训练好的生成器对恶意代码检测模型进行抗混淆训练,最终得到一个经过抗混淆训练后的恶意代码检测器;本发明构造的数据增强方法相比于原始数据和普通的数据的增强方法,提供了更好的思路。

    一种基于图像分块认证的可逆水印方法

    公开(公告)号:CN111861844A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010568588.6

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本发明公开一种基于图像分块认证的可逆水印方法,能够实现可逆水印与脆弱水印以双模的方式嵌入到图像载体,实现定位图像信息篡改并且对篡改区域的主要信息进行恢复,同时秘密信息得到正确提取的功能。包括:载体嵌入水印,负责将秘密信息和用于篡改定位和篡改还原的脆弱水印嵌入到载体图像;秘密图像提取信息可逆恢复,负责从还原的载密图像提取秘密信息,并且还原原始载体图像的内容。本发明通过构造基于图像分块认证的可逆水印方法,为图像可逆信息隐藏提供了新的设计思路。

    一种大请求优先-公平带宽分配的动态波长带宽分配方法

    公开(公告)号:CN103401632A

    公开(公告)日:2013-11-20

    申请号:CN201310296593.6

    申请日:2013-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种适用于TWDM-PON的大请求优先-公平带宽(LRF-FE)分配的动态波长带宽分配方法,属于光接入网技术领域。光网络单元(ONU)将其请求带宽发送给光线路终端(OLT);OLT采用LRF-FE算法为所有ONU授权,即将所有的ONU按照其请求从大到小的排序,并按照此顺序依次为ONU分配最先空闲下来的波长,指定其可使用的波长信道及开始使用时间;OLT按照超额带宽公平分配(FE)算法为ONU分配可使用的带宽,指定其传输数据窗口。应用LRF波长分配算法,可以减少波长信道上的时间碎片,实现波长资源的有效利用,降低系统时延,提高系统资源利用率;应用FE带宽分配算法,可使系统公平分配资源,实现ONU之间的公平性。总之,LRF-FE是一种比较高效、公平的动态波长带宽分配算法。

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