公开(公告)号：CN118013534A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410276087.9

申请日：2024-03-12

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 季一木 ,  张欣同 ,  苗春雨 ,  范渊 ,  李玲娟 ,  刘尚东 ,  杜宏煜 ,  韩红新

IPC: G06F21/57 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Bert的混合特征漏洞挖掘方法，属于网络安全技术领域；方法为：收集数据集，并对数据集进行预处理；提取代码属性图水平CPG的特征，得到CPG水平特征向量n1；提取源代码水平的特征，得到源代码水平特征向量n2；提取Token水平的特征，得到Token水平特征向量n3；将得到的数据进行加权拼接，得到混合特征向量N；构建Bert分类模型并进行训练，得到训练后Bert分类模型，采用测试数据集行测试。本发明通过加权的方式将代码属性图、程序源代码和Token三个维度的特征进行结合，保存了漏洞图的特征、漏洞源代码特征和漏洞Token特征，避免提取特征时信息丢失问题，有效解决漏洞挖掘误报率和漏报率较高的问题，提高漏洞检测的效果。

公开(公告)号：CN117746252A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311747742.6

申请日：2023-12-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 杜宏煜 ,  季一木 ,  冯保龙 ,  刘尚东 ,  何俊杰 ,  张伟滔 ,  吴欣冉 ,  吴佳鸣

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，涉及一种基于改进的轻量型YOLOv7的山体滑坡检测方法，首先，采集山体卫星图像并使用超分辨率算法GAN对山体卫星图像进行预处理，之后对图像采用拼接、旋转、腐蚀操作，并为山体卫星图标注真实框以及所属类别；其次，利用轻量级网络MobileNetv3替换原YOLOv7特征提取主干网络，之后，将模型添加小目标检测层，并添加HAT注意力机制，模拟不同天气条件，反复进行训练，得到改进的轻量型YOLOv7模型，对山体卫星图像检测得到山体滑坡检测结果；本发明提高了图像的分辨率；解决正负样本分布不均匀的问题；具备高效的小目标检测能力，能够更好地适应复杂多变的天气条件。

公开(公告)号：CN115017019B

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202210480809.3

申请日：2022-05-05

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 龙世淇 ,  杜宏煜 ,  刘畅 ,  陈伟

IPC: G06F11/34 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于日志的系统异常检测方法、装置及存储介质，方法包括：对获取的系统日志数据中的每一条日志进行提取得到日志模板，并生成对应的日志序列，形成日志流；将日志流输入预训练的SVM检测模型，得到输出的第一异常检测结果；采用PCA聚类方法对日志序列进行异常检测，得到第二异常检测结果；采用不变量挖掘方法对日志序列进行异常检测，得到第三异常检测结果；基于得到的第一异常检测结果、第二异常检测结果和第三异常检测结果，采用混淆矩阵评估的方法进行综合判断，得到最终的系统异常检测结果。应用不用的算法从多种角度进行检测，并综合判断异常评估，实现快速准确地检测系统中发生的异常以及对异常点进行定位。

公开(公告)号：CN119094406A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411172400.0

申请日：2024-08-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 季一木 ,  冯保龙 ,  刘尚东 ,  杜宏煜 ,  韩红新

IPC: H04L43/18 ,  H04L67/12 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0895 ,  G06F40/30 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明属于通信协议安全领域，公开了一种智能物联网二进制通信协议的语义化逆向分析方法，该方法通过收集大量公开的智能物联网二进制协议的协议规范以及对应的开源客户端服务端代码实现，获得智能物联网二进制协议语义令牌集，并自动生成不同通讯场景下的客户端和服务端代码，捕获客户端和服务端之间的二进制通讯流量，对二进制流量进行重标记，得到训练数据集，训练深度神经网络，得到智能物联网二进制协议语义化逆向模型。本发明实现了对未知智能物联网二进制协议的语义化逆向能力，提升了对不同通讯场景下未知智能物联网二进制协议的理解，有助于发现隐藏的协议漏洞和后门控制命令，可以有效提升智能物联网系统的安全性。

公开(公告)号：CN115017019A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210480809.3

申请日：2022-05-05

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 龙世淇 ,  杜宏煜 ,  刘畅 ,  陈伟

IPC: G06F11/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于日志的系统异常检测方法、装置及存储介质，方法包括：对获取的系统日志数据中的每一条日志进行提取得到日志模板，并生成对应的日志序列，形成日志流；将日志流输入预训练的SVM检测模型，得到输出的第一异常检测结果；采用PCA聚类方法对日志序列进行异常检测，得到第二异常检测结果；采用不变量挖掘方法对日志序列进行异常检测，得到第三异常检测结果；基于得到的第一异常检测结果、第二异常检测结果和第三异常检测结果，采用混淆矩阵评估的方法进行综合判断，得到最终的系统异常检测结果。应用不用的算法从多种角度进行检测，并综合判断异常评估，实现快速准确地检测系统中发生的异常以及对异常点进行定位。