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公开(公告)号：CN110263545A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910428686.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于Android系统的启动过程完整性度量检测方法，从加电开始，可信度量根CRTM引导Bootloader并验证其完整性，采用安全散列算法SHA-1对Bootloader运算，将得到的实际度量值与RIM证书中的RIM值进行比对，如果对比结果一致，将结果存入平台配置寄存器存储可信根中；然后CRTM将控制权移交给Bootloader；在Bootloader度量内核过程中，利用信任度量模型得出对于内核的综合度量值TValue，最终达到整个Android系统的可信。本发明解决了现有技术中存在的可信计算中完整性度量架构过于复杂、难以扩展以及没有体现行为可信的问题。
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公开(公告)号：CN112968865B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110105199.4
申请日：2021-01-26
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关联规则挖掘的网络协议语法特征快速提取方法，具体包括如下步骤：步骤1，定义算法的最小支持度，频繁子串，最小频繁子串长度，协议特征；步骤2，算法数据初始化：找出所有可能出现特征串的理想串；步骤3，算法数据再处理：得到理想串的集合；步骤4，获得项集过程：得到所有理想串的子串集合；步骤5，将有包含情况的串进行统计处理；步骤6，进行支持度的计算，最终得到所有数据帧集合的频繁子串。本发明一种基于关联规则挖掘的网络协议语法特征快速提取方法，可以快速的分析识别出未知协议的频繁子串，一定程度上减少了识别数据集中频繁子串的时间开销，进而缩短了整个协议识别的完成时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110086687B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910184281.3
申请日：2019-03-12
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04L43/045 , G06F16/16
Abstract: 本发明公开了一种灵活的网络通信敏感数据可视化处理方法，具体为：首先，将选定的数据通过Read()函数根据文件格式将文件读入到缓冲区Buffer中，之后循环把文件缓冲区Buffer中的数据通过ReadLin()函数读取到表格中，根据不同文件的命名，将数据分为若干表格，每个表格中的每个单元格中存放一个数据，最后将所有表格放入Windows窗体中，将数据进行处理，找出重复次数最多的数据，即为敏感数据，再敏感数据进行着色，最后将数据按照维度进行展示。由于人们对于颜色敏感程度很高，最终生成的效果在网络安全数据分析方面会更加明显，而且处理速度快、实时性能好，可移植性高。
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公开(公告)号：CN110263545B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910428686.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于Android系统的启动过程完整性度量检测方法，从加电开始，可信度量根CRTM引导Bootloader并验证其完整性，采用安全散列算法SHA‑1对Bootloader运算，将得到的实际度量值与RIM证书中的RIM值进行比对，如果对比结果一致，将结果存入平台配置寄存器存储可信根中；然后CRTM将控制权移交给Bootloader；在Bootloader度量内核过程中，利用信任度量模型得出对于内核的综合度量值TValue，最终达到整个Android系统的可信。本发明解决了现有技术中存在的可信计算中完整性度量架构过于复杂、难以扩展以及没有体现行为可信的问题。
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公开(公告)号：CN112968865A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110105199.4
申请日：2021-01-26
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关联规则挖掘的网络协议语法特征快速提取方法，具体包括如下步骤：步骤1，定义算法的最小支持度，频繁子串，最小频繁子串长度，协议特征；步骤2，算法数据初始化：找出所有可能出现特征串的理想串；步骤3，算法数据再处理：得到理想串的集合；步骤4，获得项集过程：得到所有理想串的子串集合；步骤5，将有包含情况的串进行统计处理；步骤6，进行支持度的计算，最终得到所有数据帧集合的频繁子串。本发明一种基于关联规则挖掘的网络协议语法特征快速提取方法，可以快速的分析识别出未知协议的频繁子串，一定程度上减少了识别数据集中频繁子串的时间开销，进而缩短了整个协议识别的完成时间。
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公开(公告)号：CN112434710A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011321602.9
申请日：2020-11-23
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测技术的智能货架商品识别方法，具体为：首先，在官网下载COCO预处理数据集，选取4000张图片作为预训练集；制作样本集：在超市通过移动设备采集包含不同商品的货架图片；手工标注货架图片中所有商品的位置以及类别，根据形状和用途对商品目标分类；之后将样本集图片进行处理；使用MASK‑RCNN来进行模型搭建；对模型进行训练与调优；最后，将货架商品数据放入到模型中进行预测，最终生成商品类别、商品位置以及相似度。本发明的方法，能够快速准确的识别出货架商品的类别，准确的分析出商品的类别，而且设计的系统操作方便，可移植性高，可以广泛应用于超市等商业领域，减少人力的开销。
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公开(公告)号：CN110086687A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910184281.3
申请日：2019-03-12
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种灵活的网络通信敏感数据可视化处理方法，具体为：首先，将选定的数据通过Read( )函数根据文件格式将文件读入到缓冲区Buffer中，之后循环把文件缓冲区Buffer中的数据通过ReadLin( )函数读取到表格中，根据不同文件的命名，将数据分为若干表格，每个表格中的每个单元格中存放一个数据，最后将所有表格放入Windows窗体中，将数据进行处理，找出重复次数最多的数据，即为敏感数据，再敏感数据进行着色，最后将数据按照维度进行展示。由于人们对于颜色敏感程度很高，最终生成的效果在网络安全数据分析方面会更加明显，而且处理速度快、实时性能好，可移植性高。
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