一种相似性检测模型的训练方法及装置、应用方法及装置

    公开(公告)号:CN111860662B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202010723891.9

    申请日:2020-07-24

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明提供了一种相似性检测模型的训练方法及装置、应用方法及装置。该训练方法包括:对第一应用程序和第二应用程序的属性信息进行特征提取,获得属性特征;根据属性特征,获得第一应用程序和第二应用程序之间的相似度;根据相似度和相似度标签的差异,训练相似性检测模型,其中,相似度标签用于标记第一应用程序和第二应用程序之间的相似性,能够利用相似度标签作为训练标签,建立有监督的相似性检测模型,提高相似性检测模型的性能,从而提高应用程序相似性的检测效率和准确性。

    基于神经网络的声纹特征提取方法和装置

    公开(公告)号:CN111445913A

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN202010214245.X

    申请日:2020-03-24

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的声纹特征提取方法和装置,解决了现有技术中声纹特征提取精度不够的问题。基于神经网络的声纹特征提取方法包括:利用卷积神经网络结合注意力机制对输入的目标语音数据进行特征提取,得到帧级特征向量序列;结合注意力机制对帧级特征向量序列进行降采样,以将帧级特征向量序列转化为预定维度的中间特征向量;对中间特征向量进行全连接操作,以获得句子级的声纹特征向量。

    一种基于交互数据采集的Web应用程序访问操作提取方法

    公开(公告)号:CN106709355A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201611042327.0

    申请日:2016-11-21

    CPC classification number: G06F21/577 G06F16/284

    Abstract: 一种基于交互数据采集的Web应用程序访问操作提取方法,该方法首先设计了一种交互数据采集算法,该算法遍历Web应用程序中不同角色下的不同用户的合法操作,捕获和解析用户、Web应用程序端与数据库端之间的交互数据。在此基础上,对Web应用程序可能采用的关系型数据库与MongoDB数据库操作分别解析,并得到写访问操作,然后使用纵向匹配和横向匹配方法解析读访问操作,得到完整的Web应用程序访问操作。本发明方法适用范围广,对采用不同类型数据库的Web应用程序均适用,且可作为自动推导Web应用程序预期访问控制机制的基础,检测Web应用程序访问控制漏洞,可以用于Web应用程序访问控制策略生成和访问控制漏洞检测领域。

    代码推荐方法和装置
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111723192B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202010562667.6

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本申请实施例提供了一种代码推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,解决了现有代码自动推荐功能无法给用户提供类级别的参考,且代码推荐效率不高的问题。该代码推荐方法包括:将多个待选数据输入训练好的分类模型,得到与多个所述待选数据一一对应的多个分类,其中,多个所述待选数据用于表征多个候选代码的内容;根据与多个所述待选数据一一对应的多个所述分类,获取与多个所述分类一一对应的多个分类相似度值;以及根据所述多个分类相似度值,从所述多个候选代码中获取推荐代码。

    网络模型训练方法及装置、特征选择模型、方法及装置

    公开(公告)号:CN111523647B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202010339933.9

    申请日:2020-04-26

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明提供了一种网络模型训练方法、网络模型训练装置、特征选择模型、特征选择方法、特征选择装置、计算机可读存储介质及电子设备。该特征选择方法包括:基于预设需求信息确定与预设需求信息具有第一关联度的多个第一特征;基于多个第一特征生成多个第一特征各自对应的第二特征;将多个第一特征和多个第一特征各自对应的第二特征输入至特征选择模型,以确定与预设需求信息具有第二关联度的第一特征。本发明能够提高特征选择模型在处理线性问题时的可解释性。尤其当第二特征为仿制特征时,本发明实施例通过将仿制特征与特征选择模型相结合的方式,提高了特征选择的速度以及精准度。

    网络模型训练方法及装置、特征选择模型、方法及装置

    公开(公告)号:CN111523647A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010339933.9

    申请日:2020-04-26

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明提供了一种网络模型训练方法、网络模型训练装置、特征选择模型、特征选择方法、特征选择装置、计算机可读存储介质及电子设备。该特征选择方法包括:基于预设需求信息确定与预设需求信息具有第一关联度的多个第一特征;基于多个第一特征生成多个第一特征各自对应的第二特征;将多个第一特征和多个第一特征各自对应的第二特征输入至特征选择模型,以确定与预设需求信息具有第二关联度的第一特征。本发明能够提高特征选择模型在处理线性问题时的可解释性。尤其当第二特征为仿制特征时,本发明实施例通过将仿制特征与特征选择模型相结合的方式,提高了特征选择的速度以及精准度。

    一种基于安卓应用文本挖掘的权限推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN111259139A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010016938.8

    申请日:2020-01-08

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于安卓应用文本挖掘的权限推荐方法及系统。该方法包括:获取安卓应用的文本;获取安卓应用的权限映射关系;根据安卓应用的文本,利用文档主题模型进行主题挖掘,确定安卓应用的主题;根据权限映射关系和安卓应用的主题构建多主题权限模型;利用多主题权限模型确定安卓应用功能与权限的关系;对安卓应用的文本进行分类;获取分类后的安卓应用的权限映射关系;根据分类后的安卓应用的权限映射关系,确定相似应用与权限的关系;根据安卓应用功能与权限的关系和相似应用与权限的关系确定安卓应用的权限推荐。本发明所提供的上述方法及系统,解决现有技术中不能有效的为用户提供合理安全的权限推荐。

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