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公开(公告)号：CN119182630A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411380460.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 西北大学
IPC: H04L25/03 , H04L25/02 , H04L27/00 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种基于可重构超表面的OFDM通信攻击方法：步骤1，构建数据库，用于保存多个状态转换序列及其对应的谐波的相位和振幅；步骤2，将数据库压缩；步骤3，确定攻击的类型，如果需无差别攻击，进入步骤4；如果需靶向攻击，进入步骤5；步骤4，设计利用超表面进行无差别攻击所需的超表面配置，进入步骤7；步骤5，设计利用超表面进行靶向攻击的所有方向组合的超表面配置；步骤6，选择相应方向组合对应的超表面配置；步骤7，根据超表面配置控制超表面元原子工作状态，实现超表面攻击。本发明的方法利用原本增强信号的超表面设备作为攻击设备，诱导合法OFDM信号产生频偏信号，破坏OFDM子载波的关键正交性，严重降低通信性能。
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公开(公告)号：CN113971437B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202111118700.7
申请日：2021-09-24
Applicant: 西北大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/20 , G06N3/0464 , H04B17/30 , H04W4/30
Abstract: 本发明公开了一种基于商用Wi‑Fi设备的高精度可跨域的手势识别方法，包括在监测区域部署Wi‑Fi收发设备；在监测范围内做手势，采集CSI数据；从原始CSI数据中获取手势对应的DFS；对手势对应的DFS数据进行预处理，获取不同域中不同类型手势的低维特征数据；将不同域中不同类型手势的低维特征数据输入到任务生成模块，得到单域任务和多域任务；将单域任务、多域任务组合分批输入至元任务残差网络进行训练，得到源域手势训练模型；调整样本手势训练模型精度，完成跨域手势的识别。本发明的方法既能在跨域的情况下提供令人满意的高精度手势识别率又能大大减少所需的代价。
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公开(公告)号：CN116363555A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310239350.2
申请日：2023-03-14
Applicant: 西北大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于Transformer的语义信息增强的行为识别方法，本申请采样光流法和聚类方法提取视频关键帧作为输入，并利用卷积神经网络提取低水平信息；然后利用空洞卷积捕获相邻键向量之间的局部信息，进一步利用局部信息来触发挖掘全局信息的自注意力，最后将局部和全局的上下文信息进行融合；相比较于传统的自注意力机制，该方法能同时学习位置方面的局部特征和基于内容的全局交互，从而增强了视觉表示能力；此外，本申请在保证计算成本的前提下，有效提高了行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111460472B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010200633.2
申请日：2020-03-20
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/60 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 一种基于深度学习图网络的加密算法识别方法，由训练和检查过程组成，其中：训练：对爬取的与加密相关的源码数据，构建基础源码库；经交叉编译预处理，得到二进制代码库，分别提取二进制加密算法的统计特征与结构特征整合生成加密算法图，嵌入到神经网络中变为向量，经比较向量间的距离远近判断代码是否相似，通过训练得到判断加密算法图的嵌入向量是否相似模型；检查：生成标准加密算法库，将实现规范且已经确定种类的加密算法分别挑选一份，并生成加密算法图，将未知种类的待检测加密算法也生成一份加密算法图，均嵌入训练后的模型，与标准加密算法库的嵌入依次比较向量距离，与待检测算法向量距离最短的标准算法种类即为待检测加密算法的种类。
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公开(公告)号：CN113158194B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110339007.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06F40/154 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于多关系图网络的漏洞模型的构建方法及检测方法，收集源码程序文件，并对源码程序文件进行预处理得到函数块，根据函数块对应的函数名中是否包含good和bad，对应标签为无漏洞的函数块和有漏洞的函数块；对所述的无漏洞的函数块和有漏洞的函数块处理得到各自对应的第二抽象语法树；对第二抽象语法树进行第一遍历得到7种边关系；本发明在现有技术中提取抽象语法树节点信息的基础上，增加了7种边关系，7种边关系能在漏洞检测方面显著的提升准确率，并且降低漏报率；在搭建GGNN漏洞模型时，融入GRU和highway gate来提高向量在不同关系图之间的传播速度，进而缩短模型训练的周期，解决了现有技术中漏洞检测模型检测效果不佳的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108764070B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN201810446094.3
申请日：2018-05-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于书写视频的笔画分割方法及书法临摹指导方法，其中，基于书写视频的笔画分割方法，重新设计卷积神经网络，将卷积神将网络和循环神经网络相结合，大大减少了神经网络的参数，加快了训练速度；并且增强了对视频帧的空间特征的表达能力，同时又提取了书法字书写的时域运动信息，实现高准确率的细粒度动作识别。本发明的书法临摹指导方法，采用上述基于书写视频的笔画分割方法，利用笔画分割得到的笔画视频，能够实现对书法临摹过程的精确指导。
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公开(公告)号：CN113127341A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110325879.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图网络模型的增量代码缺陷检测方法及系统，包括训练阶段和测试阶段，训练阶段包括数据处理、代码构图、构造图卷积神经网络模型；所述的测试阶段包括增量代码生成，增量代码构图，缺陷代码检测；本发明在现有缺陷代码检测工作的基础上，将关联代码分析与缺陷代码检测工作结合进行结合，提出一种基于图网络模型的增量代码检测方法，该方法可以在软件项目版本发生变更后，通过关联代码分析来计算版本变更后的增量代码，并在此基础上将项目的版本变更信息与代码的特征信息进行融合表示成图的格式，最后借助网络模型对代码的特征进行学习，实现了对版本变更后缺陷代码快速检测的功能。
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公开(公告)号：CN111460472A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010200633.2
申请日：2020-03-20
Applicant: 西北大学
Abstract: 一种基于深度学习图网络的加密算法识别方法，由训练和检查过程组成，其中：训练：对爬取的与加密相关的源码数据，构建基础源码库；经交叉编译预处理，得到二进制代码库，分别提取二进制加密算法的统计特征与结构特征整合生成加密算法图，嵌入到神经网络中变为向量，经比较向量间的距离远近判断代码是否相似，通过训练得到判断加密算法图的嵌入向量是否相似模型；检查：生成标准加密算法库，将实现规范且已经确定种类的加密算法分别挑选一份，并生成加密算法图，将未知种类的待检测加密算法也生成一份加密算法图，均嵌入训练后的模型，与标准加密算法库的嵌入依次比较向量距离，与待检测算法向量距离最短的标准算法种类即为待检测加密算法的种类。
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公开(公告)号：CN106340027B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610748446.1
申请日：2016-08-26
Applicant: 西北大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于图像超分辨率的书法背景重建方法，该方法首先在书法背景的彩色图像中选取包含噪声较少的部分背景进行背景重建，同时分割出书法作品中背景、文字和印章信息，并对背景、文字以及印章信息进行像素级的融合，得到最终的重建图像。本发明很好的解决了传统去噪方法导致艺术信息损失的问题，提高了书法作品的艺术信息的完整性；另外，本发明有效的解决了传统方法无法处理书法作品中墨迹扩散、自然风化等噪声的问题，得到了高质量的书法背景图像，提高了书法作品艺术信息的观赏价值。
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公开(公告)号：CN106096338B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610399231.3
申请日：2016-06-07
Applicant: 西北大学
IPC: G06F21/14
Abstract: 本发明公开了一种具有数据流混淆的虚拟化软件保护方法，步骤包括：步骤1，PE文件检测；步骤2，定位关键代码段；步骤3，将本地x86指令转化为虚拟指令；步骤4，对虚拟指令进行编码生成对应的字节码指令；步骤5，对虚拟机的调度结构进行双进程设计；步骤6，对虚拟机中的Handler进行数据流混淆；步骤7，隐藏程序中原本的谓词信息，并添加新的谓词信息构成假的执行流分支；步骤8，目标文件重构；该方法利用计算机系统，对windows系统下的可执行二进制代码文件进行虚拟化保护，保护强度高、易于扩展。
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