-
公开(公告)号：CN117852048A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410263170.2
申请日：2024-03-08
Applicant: 华中科技大学 , 绿盟科技集团股份有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度攻击向量的软硬结合车联网靶场构建方法，包括：获取目标漏洞的特征信息和载体信息，以生成目标漏洞的部署脚本；从车载系统的各个车载设备中选取满足部署条件的车载设备作为目标设备；所述部署条件包括目标漏洞的载体正常运行所需要的软硬件条件，以及部署脚本执行所需要的条件；对目标设备执行部署脚本，以在目标设备中部署目标漏洞的载体，并在载体中注入目标漏洞，获得部署完成的目标设备；基于部署完成的目标设备，构建软硬件结合的车联网靶场。本发明构建的车联网靶场更贴近真实世界的攻击场景，解决以往的纯软件虚拟车联网攻防靶场的弊端，并且在保证靶场真实性的同时也大大降低了靶场的开发成本。
-
公开(公告)号：CN117852048B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410263170.2
申请日：2024-03-08
Applicant: 华中科技大学 , 绿盟科技集团股份有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度攻击向量的软硬结合车联网靶场构建方法，包括：获取目标漏洞的特征信息和载体信息，以生成目标漏洞的部署脚本；从车载系统的各个车载设备中选取满足部署条件的车载设备作为目标设备；所述部署条件包括目标漏洞的载体正常运行所需要的软硬件条件，以及部署脚本执行所需要的条件；对目标设备执行部署脚本，以在目标设备中部署目标漏洞的载体，并在载体中注入目标漏洞，获得部署完成的目标设备；基于部署完成的目标设备，构建软硬件结合的车联网靶场。本发明构建的车联网靶场更贴近真实世界的攻击场景，解决以往的纯软件虚拟车联网攻防靶场的弊端，并且在保证靶场真实性的同时也大大降低了靶场的开发成本。
-
公开(公告)号：CN109062189A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811008835.6
申请日：2018-08-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种用于复杂故障的工业过程故障诊断方法，包括：采集正常模式下的样本数据并建立故障监控模型；使用极大似然估计求解参数，得到变量i的概率密度函数；采集待诊断的样本并计算统计量；当检测到故障发生时，计算每一个变量的偏差因子，并训练出偏差因子的条件概率密度函数，由此计算出后验概率；选取后验概率最高的变量进行多维重构，找出故障变量。本发明计算量小，可以准确在复杂故障下进行工业过程故障诊断。对工业过程结果显著，有效针对小故障、多变量同时故障、变量维度过高等复杂故障问题。
-
公开(公告)号：CN117909160B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410308925.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本申请实施例提供一种基于物联网的固件崩溃分析方法及装置，涉及计算机信息处理技术领域，其中方法包括：在物联网设备运行过程中，记录与物联网设备的交互数据和快照信息；在物联网设备崩溃后，加载物联网设备的固件，基于快照信息还原固件在当前快照时和后续的状态信息；基于还原的固件实时的状态信息，自动化推理硬件反馈和中断事件，以还原固件从当前快照到崩溃之间的执行流；通过动态程序分析和静态程序分析的方式分析还原的执行流，确定崩溃成因。本申请实施例自动化对物联网系统崩溃成因进行分析，不仅极大地简化了系统调试的复杂性，而且显著减轻了人工调试的工作负担，为缩短故障排除的时间窗口和提高系统可维护性等方面提供了有力支持。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117909160A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410308925.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本申请实施例提供一种基于物联网的固件崩溃分析方法及装置，涉及计算机信息处理技术领域，其中方法包括：在物联网设备运行过程中，记录与物联网设备的交互数据和快照信息；在物联网设备崩溃后，加载物联网设备的固件，基于快照信息还原固件在当前快照时和后续的状态信息；基于还原的固件实时的状态信息，自动化推理硬件反馈和中断事件，以还原固件从当前快照到崩溃之间的执行流；通过动态程序分析和静态程序分析的方式分析还原的执行流，确定崩溃成因。本申请实施例自动化对物联网系统崩溃成因进行分析，不仅极大地简化了系统调试的复杂性，而且显著减轻了人工调试的工作负担，为缩短故障排除的时间窗口和提高系统可维护性等方面提供了有力支持。
-
公开(公告)号：CN109062189B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811008835.6
申请日：2018-08-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种用于复杂故障的工业过程故障诊断方法，包括：采集正常模式下的样本数据并建立故障监控模型；使用极大似然估计求解参数，得到变量i的概率密度函数；采集待诊断的样本并计算统计量；当检测到故障发生时，计算每一个变量的偏差因子，并训练出偏差因子的条件概率密度函数，由此计算出后验概率；选取后验概率最高的变量进行多维重构，找出故障变量。本发明计算量小，可以准确在复杂故障下进行工业过程故障诊断。对工业过程结果显著，有效针对小故障、多变量同时故障、变量维度过高等复杂故障问题。
-
公开(公告)号：CN119538262A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411600863.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本申请属于计算机信息处理技术领域，具体公开了一种面向物联网设备固件的模糊测试输入优化装置，包括静态分析模块，用于通过API接口进行固件分析，识别裸机固件的输入传递点，通过自定义脚本实现自动化识别；动态仿真模块，用于识别实时操作系统固件的输入传递点，以及实现长度推断机制和最终输入传递算法；输入路由映射模块，用于识别并动态监控固件中的数据检索点、输入处理点以及可用性检查指令，得到映射结果；输入传递点识别模块，用于基于映射结果，自动识别固件的输入传递点；感知模块，用于动态确定输入传递点的输入数据的最小长度和最大长度，并优化固件模糊测试的输入传递点，动态计算保留数据长度。通过本申请可提高模糊测试的效率。
-
公开(公告)号：CN110221590B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910414579.9
申请日：2019-05-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于判别分析的工业过程多故障诊断方法，包括：基于工业过程的正常样本集，确定该工业过程故障样本并建立故障样本集；利用改进的Fisher判别分析提取故障样本每个变量的特征属性；特征属性反映该变量偏离正常分布的程度，以特征属性大小为重构顺序，依次进行多维度重构，直到重构后监测统计量小于控制限。本发明通过多维重构，确定全部故障变量，并通过特征属性大小区分主要故障变量、次要过程变量；并且多维度重构方法不受变量间“污染”效应，适用于复杂的多故障情形下的故障，因此，本发明能够在复杂的多故障情形下进行故障诊断，克服了传统单维重构的“污染”效应，同时诊断结果能够提供有关故障变量主次的故障信息。
-
公开(公告)号：CN110221590A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910414579.9
申请日：2019-05-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于判别分析的工业过程多故障诊断方法，包括：基于工业过程的正常样本集，确定该工业过程故障样本并建立故障样本集；利用改进的Fisher判别分析提取故障样本每个变量的特征属性；特征属性反映该变量偏离正常分布的程度，以特征属性大小为重构顺序，依次进行多维度重构，直到重构后监测统计量小于控制限。本发明通过多维重构，确定全部故障变量，并通过特征属性大小区分主要故障变量、次要过程变量；并且多维度重构方法不受变量间“污染”效应，适用于复杂的多故障情形下的故障，因此，本发明能够在复杂的多故障情形下进行故障诊断，克服了传统单维重构的“污染”效应，同时诊断结果能够提供有关故障变量主次的故障信息。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.074 seconds)
