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公开(公告)号：CN103973511A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410176188.5
申请日：2014-04-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于SOAP消息变异的Web服务脆弱性测试方法，利用变异后的SOAP消息作为测试用例，将其运行后的结果与原始消息的响应结果对比分析，故可发现Web服务中存在的安全漏洞，及时对其进行修复，从一定程度上提高服务安全性，改善服务质量。本专利主要解决在当前对于多参数SOAP消息每次只能进行一次变异的局限性。系统由四个部分组成，最上层负责解析WSDL文档，第二层对消息进行变异，第三层产生测试用例，最后分析测试结果，给出测试报告。最主要的是消息变异和测试用例生成两个部分。经检验证明本专利技术1.与单一变异的测试用例相比，组合测试用例能够检测的错误更多；2.检测出同样多个错误组合测试用例所需的个数更少。
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公开(公告)号：CN103971055A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410176158.4
申请日：2014-04-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/563
Abstract: 本发明提出一种基于程序切片技术的安卓恶意软件检测方法的设计方案。该方案从安装应用的安装文件APK出发，利用程序切片技术对应用的源代码进行分析，找出影响该应用安全性的关键结点，检测Android恶意软件，以达到减少人工操作的目的。经检验证明本发明技术1.能够可靠地检测Android恶意软件；2.基于程序切片的方法在准确性方面比传统的检测方法更具优势；3.从源代码的角度分析Android恶意软件，对于不断更新的病毒、木马变种，灵活性更强。
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公开(公告)号：CN108959334A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201711131303.7
申请日：2017-11-15
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于属性耦合矩阵分解的项目推荐方法，首先根据项目类别划分用户‑项目评分矩阵；利用用户评分和社交关系共现的原则推导特定类别用户社交网络；在推导的特定类别用户社交网络上利用PageRank算法计算用户的社会地位；以用户社会地位值衡量用户的评分权重，结合特定类别用户评分数据和社交关系数据执行矩阵分解，学习特定领域的用户和项目隐式特征向量，使用用户和项目的隐式特征向量内积预测用户对项目的评分，为用户提供个性化的项目推荐。本发明有效解决了传统基于社交网络推荐技术忽视的如下两个问题：(1)在不同的领域中，用户信任不同的朋友；(2)由于用户在不同的领域内具有不同的社会地位，用户在不同领域受朋友影响程度不同。
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公开(公告)号：CN104572474B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510050259.1
申请日：2015-01-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明是一种基于动态切片的轻量级错误定位方法，最顶层是测试用例生成模块，主要负责测试用例的自动化生成。第二层是程序状态修改模块，主要负责动态地改变谓词的结果，以产生值得进行切片的关键谓词。其余模块分别是断点分析模块、切片分析模块和可疑度统计模块；其中，断点分析模块主要负责分析程序崩溃的情况，对内存泄漏和堆栈溢出情况下无法正常执行结束的程序进行分析；切片分析模块主要是对依赖图进行动态切片，切片之后的结果以执行了程序哪几行的形式反馈给用户，用户根据切片结果，对其进行初步分析；可疑度统计模块主要负责计算每条可疑语句块的可疑度。大大减少了切片的工作量。精确的计算出程序崩溃时候的切片语句。
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公开(公告)号：CN104572474A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510050259.1
申请日：2015-01-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明是一种基于动态切片的轻量级错误定位方法，最顶层是测试用例生成模块，主要负责测试用例的自动化生成。第二层是程序状态修改模块，主要负责动态地改变谓词的结果，以产生值得进行切片的关键谓词。其余模块分别是断点分析模块、切片分析模块和可疑度统计模块；其中，断点分析模块主要负责分析程序崩溃的情况，对内存泄漏和堆栈溢出情况下无法正常执行结束的程序进行分析；切片分析模块主要是对依赖图进行动态切片，切片之后的结果以执行了程序哪几行的形式反馈给用户，用户根据切片结果，对其进行初步分析；可疑度统计模块主要负责计算每条可疑语句块的可疑度。大大减少了切片的工作量。精确的计算出程序崩溃时候的切片语句。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109190053A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810724338.X
申请日：2018-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于兴趣点重要性和用户权威性的兴趣点推荐方法。该方法主要包括如下步骤：首先，根据用户与兴趣点的签到行为和兴趣点之间的共现关系，利用HITS和PageRank的混合模型，计算用户权威性和兴趣点重要性。其次，在泊松因子模型中集成兴趣点重要性，建模用户的签到行为。接着，在兴趣点推荐模型中融合用户权威性，衡量用户签到行为数据的置信度。然后，采用随机梯度下降算法学习用户和兴趣点的隐式特征向量。最后，根据用户和兴趣点隐式特征向量，预测用户对未签到兴趣点的签到频次，根据预测签到频次推荐用户潜在感兴趣的兴趣点。本发明主要解决基于位置社交网络中兴趣点推荐问题。
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公开(公告)号：CN108052534A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711131295.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地理特征的房地产推荐方法。首先根据房地产项目属性信息、楼盘地理坐标向量计算各个房地产项目之间的相似度，然后根据各个房地产项目之间的相似度，构建包含地理特征的正则化项。在权重矩阵分解模型基础上，结合包含地理特征的正则化项，采用随机梯度下降的算法，学习用户和房地产项目的隐式特征向量，最后使用用户和房地产项目隐式特征向量的内积预测用户对未点击房地产项目的点击频次，并根据该预测值为用户提供可能感兴趣的房地产信息列表。本发明在权重矩阵分解技术的基础上，融合房地产项目的地理特征信息，约束权重矩阵分解的执行过程，可以更加准确地学习房地产项目的隐式特征向量，减轻房地产推荐中的冷启动问题。
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公开(公告)号：CN103970845B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410175921.1
申请日：2014-04-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出了一种基于程序切片技术的网页过滤方法。该方法包括HTML依赖关系的生成、HTML切片的生成、嵌套在HTML里面的JavaScript依赖关系的生成、JavaScript切片这几个功能模块。以客户端网页的脚本源代码为输入，对脚本源代码进行分析，根据HTML中的标签中的依赖关系生成基于HTML的依赖图，之后跟据这个依赖图生成HTML切片。之后再抽取嵌套在HTML中的JavaScript代码，对JavaScript代码的对象级、方法级、语句级代码做出依赖关系的构建，根据依赖关系构造出相对应的依赖图，最后根据切片准则，用图的可达性算法计算出切片。利用这些分层切片对网页的脚本代码进行层层切片处理，筛选出自己感兴趣的内容，过滤掉不感兴趣的或者不良的内容，以达到网页过滤的效果。
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公开(公告)号：CN103973483A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410173974.X
申请日：2014-04-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于网论的网络服务组合的分析方法，该分析方法从Web服务组合的Petri网建模入手，对建模后的Web服务组合进行有界性、可达性及活性分析，构建基于Petri网技术的Web服务组合质量的分析方法，该方法中运用Petri网分析技术，从可达标识图和覆盖图两个分析方法入手，分析Web服务组合的有界性、可达性及活性，从而确定Web服务组合是否正确，能为用户更好地服务。
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公开(公告)号：CN103970845A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410175921.1
申请日：2014-04-28
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30896 , G06F8/40
Abstract: 本发明给出了一种基于程序切片技术的网页过滤方法。该方法包括HTML依赖关系的生成、HTML切片的生成、嵌套在HTML里面的JavaScript依赖关系的生成、JavaScript切片这几个功能模块。以客户端网页的脚本源代码为输入，对脚本源代码进行分析，根据HTML中的标签中的依赖关系生成基于HTML的依赖图，之后跟据这个依赖图生成HTML切片。之后再抽取嵌套在HTML中的JavaScript代码，对JavaScript代码的对象级、方法级、语句级代码做出依赖关系的构建，根据依赖关系构造出相对应的依赖图，最后根据切片准则，用图的可达性算法计算出切片。利用这些分层切片对网页的脚本代码进行层层切片处理，筛选出自己感兴趣的内容，过滤掉不感兴趣的或者不良的内容，以达到网页过滤的效果。
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