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公开(公告)号：CN116089957A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211710575.3
申请日：2022-12-29
Applicant: 河南大学
IPC: G06F21/57 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于语法和语义特征融合的智能合约漏洞检测方法及装置，首先，收集数据集与数据预处理，获取以太坊智能合约，使用加权随机采样方法平衡训练数据集；其次，通过Python中的第三方软件包py‑solc‑x和evm_cfg_builder将智能合约源代码转化为抽象语法树和控制流图，运用卷积神经网络和图神经网络从抽象语法树和控制流图中提取合约的语法特征和语义特征；最后，对语法特征和语义特征进行拼接得到语法和语义特征融合向量，利用融合向量对智能合约进行漏洞检测。语法和语义融合向量能够较为准确地描述智能合约中与漏洞相关的特征，模型从中学习漏洞模式，从而有效、快速的检测出智能合约漏洞。
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公开(公告)号：CN110322946B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910625179.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度决策模型的最优用药粒度的计算方法，包括以下具体步骤：A：通过对药物的用药剂量取不同的粒度层次构建多粒度层次的用药粒度决策模型；B：若癌症患者为Ⅰ期和Ⅱ期患者进入步骤C；若为Ⅲ期和Ⅳ期患者进入步骤F；C：若患者数据条数小于等于5000条进入步骤D；大于5000条进入步骤E；D：使用协调性方法计算全局最优用药粒度；E：使用树形结构方法计算全局最优用药粒度；F：若患者数据的条数小于等于1000条进入步骤G；条数大于1000条进入步骤H；G：利用串行方法计算局部最优用药粒度；H：利用并行方法计算局部最优用药粒度。本发明能够为医生选取抗癌药物提供自动化的辅助工具。
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公开(公告)号：CN112580070A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011407260.2
申请日：2020-12-04
Applicant: 河南大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于前缀字典树的RBAC角色分层辅助构建方法，依次包括以下步骤：A：从部门信息系统中得到该部门的访问控制实例集合和基本权限集合；B：根据层间权限集合基数序和层内权限集合逆线性序的方式，将基本权限集合中所有的权限集合构造为一棵前缀字典树；C：利用分层角色发现算法，同时排除包含主基中某个蕴涵式的前件且不包含这个蕴涵式的后件的权限集合、只包含主基中某个蕴涵式的前件和后件的权限集合以及蕴涵式后件为空的权限集合，得到蕴涵关系集合，同时确定角色集合。本发明能够辅助基于角色的访问控制系统，科学地快速实现角色构建，为现代工业领域中科学地为各个操作人员设置权限及操作权限，从而保障企业实现安全科学地生产，为工业生产行业的发展提供了强有力的数据支撑，杜绝数据的安全隐患。
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公开(公告)号：CN110334116B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910625217.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度决策系统的最优客体粒度确定方法，其包括以下步骤：A：判定待处理的访问控制系统是新建的访问控制系统还是待优化的访问控制系统；B：判断数据库中是否存储有一致的多粒度层次的客体粒度决策模型；C：构建多粒度层次的客体粒度决策模型；D：根据所构建的多粒度层次的客体粒度选择模型中的粒度层数，选择确定的最优客体粒度；E：调取一致的多粒度层次的客体粒度决策模型对访问客体做约简操作；F：分别计算出全局最优客体粒度和所有客体的局部最优客体粒度的集合，然后根据全局最优客体粒度的偏差率和所有客体的局部最优客体粒度的偏差率的平均值选择确定的最优客体粒度。本发明能够简化最优客体粒度的确认过程。
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公开(公告)号：CN110334189A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910624971.6
申请日：2019-07-11
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时和自注意力神经网络的微博话题标签确定方法，依次包括以下步骤：A：对含有话题标签的微博进行统计并经预处理得到微博内容和话题标签；B：构建基于长短时和自注意力的神经网络模型并进行正向训练和网络参数训练，得到训练后的基于长短时和自注意力的神经网络模型；C：将待确定话题标签的微博数据输入到经过训练后的基于长短时和自注意力的神经网络模型中得到话题标签。本发明能够对以文本信息为主要内容的微博内容进行准确的话题标签确认，为网络舆情监测、话题引导等任务的准确完成提供技术基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110334116A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910625217.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度决策系统的最优客体粒度确定方法，其包括以下步骤：A：判定待处理的访问控制系统是新建的访问控制系统还是待优化的访问控制系统；B：判断数据库中是否存储有一致的多粒度层次的客体粒度决策模型；C：构建多粒度层次的客体粒度决策模型；D：根据所构建的多粒度层次的客体粒度选择模型中的粒度层数，选择确定的最优客体粒度；E：调取一致的多粒度层次的客体粒度决策模型对访问客体做约简操作；F：分别计算出全局最优客体粒度和所有客体的局部最优客体粒度的集合，然后根据全局最优客体粒度的偏差率和所有客体的局部最优客体粒度的偏差率的平均值选择确定的最优客体粒度。本发明能够简化最优客体粒度的确认过程。
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公开(公告)号：CN110334189B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910624971.6
申请日：2019-07-11
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/31 , G06F16/383 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时和自注意力神经网络的微博话题标签确定方法，依次包括以下步骤：A：对含有话题标签的微博进行统计并经预处理得到微博内容和话题标签；B：构建基于长短时和自注意力的神经网络模型并进行正向训练和网络参数训练，得到训练后的基于长短时和自注意力的神经网络模型；C：将待确定话题标签的微博数据输入到经过训练后的基于长短时和自注意力的神经网络模型中得到话题标签。本发明能够对以文本信息为主要内容的微博内容进行准确的话题标签确认，为网络舆情监测、话题引导等任务的准确完成提供技术基础。
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公开(公告)号：CN112214461B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011086120.X
申请日：2020-10-12
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/174 , G06F16/81
Abstract: 本发明公开了一种遥感元数据的模糊XML压缩方法，包括以下步骤：A：取模糊XML文档，并以变量形式保存模糊XML文档的路径；B：获取模糊XML文件中所有结点的结点信息并以Map类型变量存储，将模糊XML文件由XML类型转化为Map类型；C：将步骤B中得到的所有结点的结点信息转化为XML类型，再根据写入结点的位置写入结点，并更新写入结点的结点编码，最终将步骤B中得到的Map类型的模糊XML文件转化为XML类型；D：输出压缩后的模糊XML文档。本发明通过对模糊XML文档中的重复标签和属性使用短字节进行编码，极大地提高了压缩率，减小了存储空间，极大地提高了对计算机存储空间的利用率。
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公开(公告)号：CN112580070B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202011407260.2
申请日：2020-12-04
Applicant: 河南大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于前缀字典树的RBAC角色分层辅助构建方法，依次包括以下步骤：A：从部门信息系统中得到该部门的访问控制实例集合和基本权限集合；B：根据层间权限集合基数序和层内权限集合逆线性序的方式，将基本权限集合中所有的权限集合构造为一棵前缀字典树；C：利用分层角色发现算法，同时排除包含主基中某个蕴涵式的前件且不包含这个蕴涵式的后件的权限集合、只包含主基中某个蕴涵式的前件和后件的权限集合以及蕴涵式后件为空的权限集合，得到蕴涵关系集合，同时确定角色集合。本发明能够辅助基于角色的访问控制系统，科学地快速实现角色构建，为现代工业领域中科学地为各个操作人员设置权限及操作权限，从而保障企业实现安全科学地生产，为工业生产行业的发展提供了强有力的数据支撑，杜绝数据的安全隐患。
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公开(公告)号：CN117725228A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311774143.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/36 , G06N3/0455 , G06F18/25 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种实体描述和拓扑结构信息增强的知识图谱补全方法，包括：对于任意三元组，获取实体的文本描述信息，进而以提取实体描述中与关系相关的目标描述特征表示；根据知识图谱三元组中实体的一跳邻居构建的实体子图，获得实体的拓扑结构特征表示；使用动态门控机制对目标描述特征表示和拓扑结构特征表示进行融合，获得综合特征表示，将综合特征表示和关系特征表示输入到知识图谱嵌入模型中进行链接预测，完成知识图谱补全。本发明考虑利用额外的附加信息的问题，有助于获得更好的实体特征表示，使得知识图谱补全的准确率更高。
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