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公开(公告)号：CN118035097A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410196318.5
申请日：2024-02-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种还原虚拟指令的代码虚拟化程序分析方法及系统，包括指令映射关系库建成模块、虚拟指令预处理模块、虚拟指令匹配模块及虚拟指令语义验证模块；从代码虚拟化混淆器中提取原始指令序列RIL和核心虚拟指令序列Dv，建成指令映射关系库；对虚拟指令片段IL进行预处理，提取待测核心虚拟指令序列SIL；遍历指令映射关系库，进行虚拟指令匹配，提取高匹配度的待测核心虚拟指令构成语义待测虚拟指令序列对DSIL；进行虚拟指令语义验证，以DIL_m为索引从所述指令映射关系库中提取对应的原始指令RIL作为还原结果。本发明在准确率和低成本两方面都显著优于现有前沿虚拟指令还原工具。
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公开(公告)号：CN110674941B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910912620.5
申请日：2019-09-25
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络的数据加密传输方法及系统。本发明将同一个神经网络模型存储在发送端和接收端，发送端先进行神经网络模型拆分，采用拆分后的前半部分进行数据处理，得到中间结果，将中间结果和拆分位置发送给接收端，接收端接收到到拆分位置，同样的拆分神经网络模型，采用拆分后的后半部分神经网络进行中间结果计算得到最终结果。在数据从发送端传输给接收端的过程中，就算数据被截获，也无法进行还原。提高了数据传输的安全性。
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公开(公告)号：CN110619229A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910912604.6
申请日：2019-09-25
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络拆分的数据加密传输方法及系统。本发明的技术方案是利用神经网络中间过程生成的中间结果的不可解释性，通过多种方式联合裁决拆分神经网络，前半部分神经网络存储于发送方，后半部分神经网络存储于接收方。发送方对原始数据进行处理后，进行前半段网络计算，并将中间结果数据传输给接收方，并进行后半段网络计算，生成最终结果特征向量。
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公开(公告)号：CN110674941A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910912620.5
申请日：2019-09-25
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络的数据加密传输方法及系统。本发明将同一个神经网络模型存储在发送端和接收端，发送端先进行神经网络模型拆分，采用拆分后的前半部分进行数据处理，得到中间结果，将中间结果和拆分位置发送给接收端，接收端接收到到拆分位置，同样的拆分神经网络模型，采用拆分后的后半部分神经网络进行中间结果计算得到最终结果。在数据从发送端传输给接收端的过程中，就算数据被截获，也无法进行还原。提高了数据传输的安全性。
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