基于深度神经网络的网络安全关键词抽取方法

    公开(公告)号:CN111444704B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202010229237.2

    申请日:2020-03-27

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的网络安全关键词抽取方法,包括采集网络安全文本数据集;构建深度神经网络并对网络安全文本数据集进行训练得到训练后的深度神经网络模型;采用训练后的深度神经网络模型对分词系统词库进行扩展;对分词之后的文本集合进行文本关键词的抽取并得到最终的网络安全关键词抽取结果。本发明提出了一种深度神经网络来改进文本分词的不足,并通过文本中每个词语的位置以及词性来提取文本的关键词集合;因此,本发明方法能够有效的提取网络安全文本中的关键词集合,具有较高的准确率,而且可靠性高,实用性好。

    基于静态分析的安卓应用敏感路径触发方法

    公开(公告)号:CN109948338A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910208397.6

    申请日:2019-03-19

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于静态分析的安卓应用敏感路径触发方法,包括构建待测安卓应用的组件转换关系图和函数调用关系图;获取敏感路径集;依次自动触发敏感路径集中的每条敏感路径并验证各条敏感路径正确性。本发明提出了一种基于静态分析的Android应用敏感路径的自动化触发方法,该方法通过构建Android应用组件转换关系图、组件内及组件间函数调用关系,形成从根组件到敏感API组件的执行路径,通过自动化触发验证敏感路径的正确性,因此本发明方法能够有效提取并自动化触发待测Android应用的敏感路径,具有较高的检测敏感信息泄露的准确性,可靠性高。

    基于深度神经网络的网络安全关键词抽取方法

    公开(公告)号:CN111444704A

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN202010229237.2

    申请日:2020-03-27

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的网络安全关键词抽取方法,包括采集网络安全文本数据集;构建深度神经网络并对网络安全文本数据集进行训练得到训练后的深度神经网络模型;采用训练后的深度神经网络模型对分词系统词库进行扩展;对分词之后的文本集合进行文本关键词的抽取并得到最终的网络安全关键词抽取结果。本发明提出了一种深度神经网络来改进文本分词的不足,并通过文本中每个词语的位置以及词性来提取文本的关键词集合;因此,本发明方法能够有效的提取网络安全文本中的关键词集合,具有较高的准确率,而且可靠性高,实用性好。

    基于静态分析的安卓应用敏感路径触发方法

    公开(公告)号:CN109948338B

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201910208397.6

    申请日:2019-03-19

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于静态分析的安卓应用敏感路径触发方法,包括构建待测安卓应用的组件转换关系图和函数调用关系图;获取敏感路径集;依次自动触发敏感路径集中的每条敏感路径并验证各条敏感路径正确性。本发明提出了一种基于静态分析的Android应用敏感路径的自动化触发方法,该方法通过构建Android应用组件转换关系图、组件内及组件间函数调用关系,形成从根组件到敏感API组件的执行路径,通过自动化触发验证敏感路径的正确性,因此本发明方法能够有效提取并自动化触发待测Android应用的敏感路径,具有较高的检测敏感信息泄露的准确性,可靠性高。

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