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公开(公告)号：CN108737856A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810385063.1
申请日：2018-04-26
Applicant: 西北大学
IPC: H04N21/25 , H04N21/258 , H04N21/466
Abstract: 发明公开了一种社会关系感知的IPTV用户行为建模与节目推荐方法，主要工作包括：(1)基于历史收视日志，对IPTV用户的行为进行分析，结合用户群组聚类结果，构建用户及用户所属群组的收视偏好模型；(2)利用稠密的节目类别相似系数矩阵，规避数据稀疏性为推荐带来的不良影响，改进张量分解模型，优化推荐结果；(3)综合考虑IPTV用户及其所属群组的收视偏好，实现面向用户的个性化IPTV节目推荐。与已有推荐算法相比，本发明所提方法在推荐精准度、召回率等方面有显著的提高。
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公开(公告)号：CN104933359B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201510256382.9
申请日：2015-05-19
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种恶意软件的多执行路径构造方法，属于计算机安全领域。所述发明包括获取初始控制流图以及根据初始控制流图构建完整控制流图两部分。本发明通过创建与目标程序对应的程序快照，在目标程序快要结束时，构建目标程序的控制流图，载入程序快照，对条件转移指令的执行路径进行修改，按修改后的指令路径继续执行目标程序，重复以上步骤，最终根据所有初级控制流图构建完整控制流图，根据完整控制流图得到目标程序即恶意软件的所有执行路径。相对于现有技术，可以避免只根据单一路径对目标程序进行分析时仅能获取目标程序的部分行为，减少由于无法获取目标程序的全部执行路径导致安全隐患以及带来的经济损失，并且降低系统开销。
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公开(公告)号：CN108521586B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810230242.8
申请日：2018-03-20
Applicant: 西北大学
IPC: H04N21/25 , H04N21/258 , H04N21/466
Abstract: 本发明公开了一种兼顾时间上下文与隐式反馈的IPTV电视节目个性化推荐方法，该方法通过构建用户观看节目的偏好模型，确定用户在不同时间段内对节目类型的偏好，然后采用构建张量以及张量分解的方式，挖掘用户、节目类型与时间段的潜在关联，从而进行准确有效地个性化推荐。与已有推荐算法相比，本发明方法能提供更佳的推荐精度和更高的召回率。
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公开(公告)号：CN105808981B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201610135566.4
申请日：2016-03-10
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/14
Abstract: 本发明公开了一种反污点分析软件保护方法，属于计算机软件安全领域，所述方法包括确定待保护程序中被污点标记的数据，即污点数据，确定针对污点数据进行反污点变换的最佳位置，对最佳位置上的污点数据进行反污点变换，将最佳位置上的污点数据变换成没有被污点标记的数据。通过阻断污点数据传播，将被标记的数据通过反污点变换加工成没有被标记的数据，使得污点无法传播下去，从而增强逆向分析难度，以达到保护作用。
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公开(公告)号：CN107437026B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201710572122.1
申请日：2017-07-13
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/56 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种基于广告网络拓扑的恶意网页广告检测方法，该方法的基本步骤包括：提取待测网站中所有URL、提取广告相关的URL、重新构造广告重定向链、注释节点的特征、提取3‑节点短路径段、机器学习生成检测规则。本发明无需出版商对其网站有任何修改，容易实施，适用性更强；不依赖于广告网页的内容，所以对代码混淆、加壳具有鲁棒性；相比单一的恶意网页广告检测技术，本方法可检测多种类型的恶意网页广告攻击如网络钓鱼和点击欺诈，具有广泛性；对于检测利用广告联盟的恶意网页广告，仍然具有有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108737856B
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201810385063.1
申请日：2018-04-26
Applicant: 西北大学
IPC: H04N21/25 , H04N21/258 , H04N21/466
Abstract: 发明公开了一种社会关系感知的IPTV用户行为建模与节目推荐方法，主要工作包括：(1)基于历史收视日志，对IPTV用户的行为进行分析，结合用户群组聚类结果，构建用户及用户所属群组的收视偏好模型；(2)利用稠密的节目类别相似系数矩阵，规避数据稀疏性为推荐带来的不良影响，改进张量分解模型，优化推荐结果；(3)综合考虑IPTV用户及其所属群组的收视偏好，实现面向用户的个性化IPTV节目推荐。与已有推荐算法相比，本发明所提方法在推荐精准度、召回率等方面有显著的提高。
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公开(公告)号：CN108521586A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810230242.8
申请日：2018-03-20
Applicant: 西北大学
IPC: H04N21/25 , H04N21/258 , H04N21/466
Abstract: 本发明公开了一种兼顾时间上下文与隐式反馈的IPTV电视节目个性化推荐方法，该方法通过构建用户观看节目的偏好模型，确定用户在不同时间段内对节目类型的偏好，然后采用构建张量以及张量分解的方式，挖掘用户、节目类型与时间段的潜在关联，从而进行准确有效地个性化推荐。与已有推荐算法相比，本发明方法能提供更佳的推荐精度和更高的召回率。
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公开(公告)号：CN104834837B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510158163.7
申请日：2015-04-03
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/14
Abstract: 本发明公开了一种基于语义的二进制代码反混淆方法，属于软件安全领域。所述发明包括提取目标程序的执行过程信息进而对所述执行过程信息进行污点分析，得到控制流图，根据控制流图对目标程序进行指令裁剪，得到简洁控制流图。本发明通过在判定目标程序为可执行文件后，执行目标程序，并获取执行过程中的所有数据，将所有数据中的关键数据以及与关键数据相关的指令序列进行标记，将带有标记的指令序列构建控制流图，最终删减控制流图中不带有标记的指令序列得到简洁控制流图，根据简洁控制流图就可以对恶意软件进行反混淆处理，避免了现有技术通用性差的缺陷，提高了反混淆处理适用对象的通用性，还在一定程度上降低了系统开销。
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公开(公告)号：CN105808981A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610135566.4
申请日：2016-03-10
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/14
Abstract: 本发明公开了一种反污点分析软件保护方法，属于计算机软件安全领域，所述方法包括确定待保护程序中被污点标记的数据，即污点数据，确定针对污点数据进行反污点变换的最佳位置，对最佳位置上的污点数据进行反污点变换，将最佳位置上的污点数据变换成没有被污点标记的数据。通过阻断污点数据传播，将被标记的数据通过反污点变换加工成没有被标记的数据，使得污点无法传播下去，从而增强逆向分析难度，以达到保护作用。
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公开(公告)号：CN104933359A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510256382.9
申请日：2015-05-19
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/566
Abstract: 本发明公开了一种恶意软件的多执行路径构造方法，属于计算机安全领域。所述发明包括获取初始控制流图以及根据初始控制流图构建完整控制流图两部分。本发明通过创建与目标程序对应的程序快照，在目标程序快要结束时，构建目标程序的控制流图，载入程序快照，对条件转移指令的执行路径进行修改，按修改后的指令路径继续执行目标程序，重复以上步骤，最终根据所有初级控制流图构建完整控制流图，根据完整控制流图得到目标程序即恶意软件的所有执行路径。相对于现有技术，可以避免只根据单一路径对目标程序进行分析时仅能获取目标程序的部分行为，减少由于无法获取目标程序的全部执行路径导致安全隐患以及带来的经济损失，并且降低系统开销。
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