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公开(公告)号：CN105740711B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610069688.8
申请日：2016-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提供一种基于内核对象行为本体的恶意代码检测方法及系统，属于计算机技术领域。本发明的方法包含以下步骤：恶意家族公共行为本体构建步骤；可疑样本个体行为本体构建步骤；将可疑样本的个体行为本体导入恶意家族公共行为本体后，组成恶意代码领域本体；对个体行为本体进行推理，判断是否为恶意代码。本发明的有益效果为：方法简单可靠，通过构建本体能够直接对可疑样本进行检测和分类，可以从内核对象行为图中直接看出两个对象之间的关系以及对这两个对象的操作情况，对恶意代码的检测和分类效果更好。
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公开(公告)号：CN103310152B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310138433.9
申请日：2013-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提供了一种基于系统虚拟化技术的内核态Rootkit检测方法，本发明通过对Rootkit原理与系统调用和LKM进行深入分析，得到内核态Rootkit隐藏自身模块信息这一行为特点。并针对这一特点，利用设计了基于视图交叉验证的Rootkit检测方法。本发明通过对Xen内核进行更改以截获系统调用，从而构建可信视图。利用目标客户机的用户态工具构建被感染视图。通过对比可信视图和被感染视图发现隐藏的模块。
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公开(公告)号：CN103218603B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310115471.2
申请日：2013-04-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种人脸自动标注方法及系统，首先从截取的视频中检测出人脸，获取人脸图片集合，然后过滤出人脸图片集合，同时，获取相邻帧图片的HSV颜色直方图差值，采用空间颜色直方图的镜头边缘检测算法进行镜头分割，对来自相邻帧的人脸，检测第一帧的目标区域内角点，并使用局部匹配的方法将这些角点递延给下一帧，并进行相应的更新，并统计匹配个数，依据匹配个数的阈值，依此进行下去获取人脸序列。然后通过唇动检测模块根据人脸序列中说话人的唇动检测出说话人和未说话人，将说话人、说话内容及说话时间三者融合进行标注；最后，读入每个序列上的人脸，逐个定位，再根据定位结果进行仿射变换，并提取变换后特征点附近固定大小圆形区域内的像素灰度值，作为该人脸特征。本发明的人脸自动标注方法及系统，使用方便，准确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103310152A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310138433.9
申请日：2013-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提供了一种基于系统虚拟化技术的内核态Rootkit检测方法，本发明通过对Rootkit原理与系统调用和LKM进行深入分析，得到内核态Rootkit隐藏自身模块信息这一行为特点。并针对这一特点，利用设计了基于视图交叉验证的Rootkit检测方法。本发明通过对Xen内核进行更改以截获系统调用，从而构建可信视图。利用目标客户机的用户态工具构建被感染视图。通过对比可信视图和被感染视图发现隐藏的模块。
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公开(公告)号：CN108809946B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810479793.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制，其将车辆作为网络中的节点，在通信的车辆间建立一条边，以节点的地理坐标，节点的感染状态，节点间通信形成的边构造车载网络拓扑图，根据在车载网传播感染网络中的影响力大小，在所述车载网络拓扑图中并选择网络中影响力较大的节点确定一个影响力节点子集，给影响力节点子集中的节点注入治愈信息，以使传播过程中接收感染信息的节点数最小化，从而减缓或者消除感染，实现抑制。本发明提供的基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制，能够对恶意软件的传播进行有效抑制，以保障车载网络的安全。
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公开(公告)号：CN108809946A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810479793.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: H04L63/145 , H04L63/20 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制，其将车辆作为网络中的节点，在通信的车辆间建立一条边，以节点的地理坐标，节点的感染状态，节点间通信形成的边构造车载网络拓扑图，根据在车载网传播感染网络中的影响力大小，在所述车载网络拓扑图中并选择网络中影响力较大的节点确定一个影响力节点子集，给影响力节点子集中的节点注入治愈信息，以使传播过程中接收感染信息的节点数最小化，从而减缓或者消除感染，实现抑制。本发明提供的基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制，能够对恶意软件的传播进行有效抑制，以保障车载网络的安全。
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公开(公告)号：CN105740711A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610069688.8
申请日：2016-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/566
Abstract: 本发明提供一种基于内核对象行为本体的恶意代码检测方法及系统，属于计算机技术领域。本发明的方法包含以下步骤：恶意家族公共行为本体构建步骤；可疑样本个体行为本体构建步骤；将可疑样本的个体行为本体导入恶意家族公共行为本体后，组成恶意代码领域本体；对个体行为本体进行推理，判断是否为恶意代码。本发明的有益效果为：方法简单可靠，通过构建本体能够直接对可疑样本进行检测和分类，可以从内核对象行为图中直接看出两个对象之间的关系以及对这两个对象的操作情况，对恶意代码的检测和分类效果更好。
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公开(公告)号：CN103218603A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310115471.2
申请日：2013-04-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种人脸自动标注方法及系统，首先从截取的视频中检测出人脸，获取人脸图片集合，然后过滤出人脸图片集合，同时，获取相邻帧图片的HSV颜色直方图差值，采用空间颜色直方图的镜头边缘检测算法进行镜头分割，对来自相邻帧的人脸，检测第一帧的目标区域内角点，并使用局部匹配的方法将这些角点递延给下一帧，并进行相应的更新，并统计匹配个数，依据匹配个数的阈值，依此进行下去获取人脸序列。然后通过唇动检测模块根据人脸序列中说话人的唇动检测出说话人和未说话人，将说话人、说话内容及说话时间三者融合进行标注；最后，读入每个序列上的人脸，逐个定位，再根据定位结果进行仿射变换，并提取变换后特征点附近固定大小圆形区域内的像素灰度值，作为该人脸特征。本发明的人脸自动标注方法及系统，使用方便，准确性高。
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