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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118094549A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410462276.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及软件安全技术领域，具体提供一种基于源程序与可执行代码双模态融合的恶意行为识别方法，包括：步骤一、依据软件UI界面提取源程序代码片段，并基于RGB图刻画可执行代码信息，并利用预训练大模型获取各模态向量表示；步骤二、基于多头自注意力机制构建融合模块，并以自监督对比学习的方式实现双模态间信息对齐；步骤三、依据二元交叉熵损失训练恶意行为识别模块并调优融合模块，进而完成待分析软件的行为识别。本发明通过双模态特征融合，能够对软件行为进行多层次、全方位的刻画，可广泛应用于网络运营商、公安系统、软件下载平台等场景，对其网络安全提供保障。
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公开(公告)号：CN118445201A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410616007.X
申请日：2024-05-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及大数据应用可靠性技术领域，具体提供一种Reduce函数可交换性测试方法，首先，对Reduce函数进行标准化操作，通过符号执行工具获取标准化后Reduce函数中每条可执行路径的控制条件，并据此为每条可执行路径生成一条首行测试记录；对首行测试记录中的属性划进行分析和分类，通过改变相关的一般属性的值生成新的测试记录，对首行测试记录进行记录填充，生成初始测试用例；依据所述初始测试用例生成后继测试用例集，并构成测试用例集，最后用所述测试用例集中的测试用例对Reduce函数进行测试，基于输出结果的一致性判断Reduce函数的可交换性。本发明可对Reduce函数的可交换性进行准确检测，提高了MapReduce程序的可靠性，有利于促进MapReduce的推广和完善。
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公开(公告)号：CN118094549B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410462276.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及软件安全技术领域，具体提供一种基于源程序与可执行代码双模态融合的恶意行为识别方法，包括：步骤一、依据软件UI界面提取源程序代码片段，并基于RGB图刻画可执行代码信息，并利用预训练大模型获取各模态向量表示；步骤二、基于多头自注意力机制构建融合模块，并以自监督对比学习的方式实现双模态间信息对齐；步骤三、依据二元交叉熵损失训练恶意行为识别模块并调优融合模块，进而完成待分析软件的行为识别。本发明通过双模态特征融合，能够对软件行为进行多层次、全方位的刻画，可广泛应用于网络运营商、公安系统、软件下载平台等场景，对其网络安全提供保障。
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公开(公告)号：CN118258638A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410419180.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种火星壤表取仿生采样器末端执行器，属天体研究设备技术领域，本发明解决了现有的采样器无法实现样品分离的问题，并且通过将仿生曲线应用于铲身与铲齿来降低采样过程中的阻力，提高采样效率；其包括采样铲和收集腔；其中采样铲的末端设置有数个铲齿；所述的采样铲上表面采用第一仿生曲线A上轮廓曲线、下表面采用第一仿生曲线A下轮廓曲线为中心线的圆柱体进行横向平行排列，形成类加强肋设计；所述的铲齿采用第二仿生曲线B；所述的收集腔与采样铲的接触面两侧采用第一仿生曲线A上轮廓的互补曲线。
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