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公开(公告)号：CN114969763A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210700763.1
申请日：2022-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于seq2seq代码表示学习的细粒度漏洞检测方法，首先，提取漏洞候选关键节点作为切片准则，再使用程序切片技术提取程序中的切片代码段。然后，使用基于seq2seq深度学习模型，对切片代码段进行表示学习，生成包含语句间长依赖关系的语句向量表示序列，将序列中每条语句的向量表示送入检测器中，检测其是否为漏洞语句。该方法能够充分利用代码中的全局和局部语义信息，学习语句内和语句间的漏洞相关的特征，避免传统的基于深度学习分类模型对代码表示学习时难以捕获漏洞语句及其上下文之间的长依赖信息的问题，利用seq2seq模型对代码进行表示学习生成的语句向量表示序列，更适合语句级的细粒度漏洞检测。
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公开(公告)号：CN111951975B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010839209.2
申请日：2020-08-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型GPT‑2的脓毒症早期预警方法，在选定的时间跨度内提取ICU内病患的特征变量，组成一个高维度、随时间变化的序列，并将该序列经过数据预处理后输入到基于改进的GPT‑2模型中以结合病患的近期临床表现提取到与ICU病患目前病情最接近的一种有效表示，将得到的该表示输入到一个全连接前馈网络层预测患者在接下来的时间内患有脓毒症的概率。本发明可以最大程度利用ICU内的病患常规指标，并可以根据时间的变化来预测病患面临的风险，类似于重症监护医生每日查房期间反复分析和更新重症监护病房的患者管理，该方法结合病患前几天的临床表现，根据大量可用数据做出预测结果，具有时效性，准确度更高。
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公开(公告)号：CN109144882B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201811096080.X
申请日：2018-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种程序不变量的软件故障定位方法及装置。该方法包括：针对目标软件源代码进行语句、值和逻辑表达式级的插桩，采用预设的测试用例集合执行插桩后的源代码，获得执行信息；对预设失败测试用例集合进行聚类，并对每个聚类，选择有助于区分缺陷语句的成功测试用例集合；学习优选成功测试用例集合的执行信息，获得程序不变量集合，包括集合型、真值表型和浮点型范围不变量；根据失败测试用例集合的执行信息和程序不变量集合检测不变量违背，获得可疑语句集合。采用依赖分析过滤掉因故障传播导致的不变量违背误检，统计分析各语句处的不变量违背，计算语句可疑度。本发明提高了软件故障定位的准确性，克服了逻辑表达式缺陷定位漏检问题。
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公开(公告)号：CN103577728B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310572174.0
申请日：2013-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/14
Abstract: 一种使用收缩执行依赖图识别库函数的方法，属于软件逆向工程领域。所述方法为：1）对目标函数和库函数建立执行依赖图(EDG)；2）对EDG的局部EDG序列化，得到特征值序列和有序邻接矩阵；3）参照库函数EDG将目标函数和库函数EDG中有唯一点序列且不包含库函数EDG首尾的局部EDG收缩成点；4）判断库函数收缩EDG是否是目标函数收缩EDG的同构子图；5）验证识别结果是否有效。本方法不但能准确识别完整库函数，还能识别传统方法不能识别的多态及非连续字节的内联库函数，并有效缩短识别时间。
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公开(公告)号：CN103577728A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310572174.0
申请日：2013-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/14
CPC classification number: G06F21/14
Abstract: 一种使用收缩执行依赖图识别库函数的方法，属于软件逆向工程领域。所述方法为：1）对目标函数和库函数建立执行依赖图(EDG)；2）对EDG的局部EDG序列化，得到特征值序列和有序邻接矩阵；3）参照库函数EDG将目标函数和库函数EDG中有唯一点序列且不包含库函数EDG首尾的局部EDG收缩成点；4）判断库函数收缩EDG是否是目标函数收缩EDG的同构子图；5）验证识别结果是否有效。本方法不但能准确识别完整库函数，还能识别传统方法不能识别的多态及非连续字节的内联库函数，并有效缩短识别时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103440122A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310291941.0
申请日：2013-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种新的使用逆向扩展控制流图的静态函数识别方法，属于软件逆向工程领域。所述方法包括如下步骤：步骤1：建立区域逆向扩展控制流图的集合；步骤2：对逆向扩展控制流图去噪，删除构建过程中搜索出的非编译器能生成的节点；步骤3：删除和合并逆向扩展控制流图；步骤4：在逆向扩展控制流图中识别函数入口；步骤5：得到指定区域中多个函数的识别结果。与传统方法不同，本发明以函数的返回指令作为识别特征，以函数返回指令节点作为逆向搜索起点构建逆向扩展控制流图，能够在指定二进制代码区域中识别多个函数，并且能够有效识别传统静态识别方法无法识别的无特定头字节特征及无交叉引用的函数。
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公开(公告)号：CN115900785B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211406288.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 电力规划总院有限公司 , 中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司
Inventor： 董永康 , 汤晓惠 , 夏猛 , 李伯中 , 王颖 , 邓黎 , 夏小萌 , 李树辰 , 张昉熠 , 陈佟 , 李灿 , 杨悦 , 卢贺 , 白夫文 , 吴广哲 , 金炜 , 马超 , 邓月 , 张静 , 孟平 , 丁健 , 王甜甜 , 何志强 , 雷宇
IPC: G01D5/353
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式光传感技术的电力OPGW光缆数据采集装置及方法，涉及光缆数据采集技术领域。本发明的技术要点包括：OPGW光缆数据采集装置包括宽带激光器、第一波分复用器、声光调制器、第一掺铒光纤放大器、第一环形器、第二波分复用器、待测光纤、窄线宽激光器、第一耦合器、脉冲发生器、第二掺铒光纤放大器、拉曼放大器、第一数据采集卡、第一光电探测器、第三波分复用器、第二耦合器、第二环形器、第二光电探测器、第一光学滤波器、第三环形器、第二光学滤波器、微波源、电光调制器、光衰减器、第三耦合器、第三光电探测器、第二数据采集卡。本发明采用一根纤芯即可实现OPGW光缆的温度、应变、振动和衰耗信号的同步采集。
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公开(公告)号：CN119806870A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510009919.5
申请日：2025-01-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/54 , G06F8/10 , G06F8/20 , G06F8/70 , G06F8/71 , G06F16/28 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种基于OSLC标准的需求追溯方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、开发需求软件适配器；步骤S2、开发建模软件适配器；步骤S3、设计客户端应用获取并展示数据；步骤S4、建立需求与模型间的追溯关系；步骤S5、实现追溯关系的查询与可视化展示；步骤S6、实现需求变更影响分析。本发明充分利用OSLC标准，通过对需求软件与建模软件的数据标准化，无需大规模改造即可实现异构工具的无缝集成，大幅提升了工具之间的通用性与互操作性，有效降低实施成本，提供了需求与模型之间的双向追溯能力，确保需求完整性和模型一致性，显著提升了系统开发过程中的质量管理能力。
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公开(公告)号：CN115063352B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210569783.X
申请日：2022-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明是一种基于多图神经网络协同学习架构的显著性物体检测装置及方法。本发明涉及计算机视觉技术领域，确定显著性边缘特征与显著性区域特征，将显著性边缘特征与显著性区域特征分别通过图投影操作转化为边缘图节点与区域图节点；进行初始图交互，实现图间信息的传递；将交互之后的送入动态信息增强图卷积层，完成图节点信息的充分挖掘；将经过动态信息增强图卷积层处理之后的边缘图节点与区域图节点送入注意力感知融合模块，完成两种特征的互补融合，为显著性边缘特征与显著性区域特征的学习过程提供互补线索。本发明提升显著性物体检测性能，弥补传统卷积神经网络的关系学习能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN119166205A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411308447.5
申请日：2024-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种安卓框架演变场景下的权限与API表示方法，所述方法如下：收集各版本安卓权限描述和各版本安卓框架代码库；从各版本安卓权限描述中获取所有被弃用的权限及相应的替换权限；为被弃用的权限各自构造一个集合，每个集合包含一个被弃用的权限及其相应的替换权限，把具有公共元素的集合进行合并，得到安卓框架演变场景下权限的表示形式；从各版本安卓框架代码库中获取所有被弃用的API及相应的替换API；为被弃用的API各自构造一个集合，每个集合包含一个被弃用的API及其相应的替换API，把具有公共元素的集合进行合并，得到安卓框架演变场景下API的表示形式。本发明可以提高对安卓程序功能性建模的准确性。
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