智慧学习的化学实验虚拟仿真系统及方法

    公开(公告)号:CN110473441B

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN201910653659.X

    申请日:2019-07-19

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种智慧学习的化学实验虚拟仿真系统及方法,包括化合物和元器件触发事件监听器模块以及化学反应模拟器模块,化合物和元器件触发监听器模块含多个监听点,监听点监听以下信息:元器件与元器件之间触发的元器件属性变化事件或者产生新元器件;化合物与元器件组合,化合物属性被赋予元器件的新属性;化合物与化合物组合,获取生成化合物和反应现象。化学反应模拟器模块监听元器件、化合物与化合物混合状态,调用元素周期表和海量化合物结构信息,据化合物和反应条件经反应方程式函数智能推算出生成化合物、反应现象和剩余化合物信息。本发明目的在于让化学虚拟仿真系统能够智慧学习,为虚拟化学智慧实验提供反应数据和反应现象支持。

    一种可验证的安卓恶意软件检测系统及方法

    公开(公告)号:CN107944270B

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201711263967.9

    申请日:2017-12-05

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种可验证的安卓恶意软件检测系统及方法,该系统包括安卓应用源数据初始化过滤模块、可疑代码报警器模块和恶意代码验证模块,安卓应用源数据初始化过滤模块首先对安卓应用源数据初始化过滤和特征生成;可疑代码报警器模块发现可疑的恶意代码通过警报器标记;恶意代码验证模块用验证器验证安卓恶意软件及其恶意代码。本发明实现自动地检测由病毒检测服务平台的门户网站提交的数据流是否含有恶意代码,以及由系统提供的API接口提交的文件里是否含有恶意代码,并实现识别技术给予验证,该发明可发现安卓恶意应用开发者提交的安卓恶意代码,并通过有效的验证技术提高恶意代码检测的准确率。

    虚拟现实的物理实验仿真智能引擎系统及工作方法

    公开(公告)号:CN110428684A

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201910653782.1

    申请日:2019-07-19

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种虚拟现实的物理实验仿真智能引擎系统及工作方法,其中,物理实验仿真智能引擎系统包括用户虚拟操作模块、设备管理模块、虚拟电路逻辑模块和考试控制模块。其中,用户虚拟操作模块向用户提供一个虚拟物理实验环境,使得用户能自由拼装、组合实验器材并根据器材的状态向用户呈现不同的现象;而设备管理模块,则根据即时用户在电路中选择的设备类型及连接关系,将电路抽象成一张无向图并借助虚拟电路逻辑模块进行电流计算,实时更新设备的状态,从而能迅速准确地模拟出实验现象和实验数据。考试控制模块根据以上的现象和数据,给予用户一个客观准确的评价。

    基于多维特征的移动应用同源性边聚类方法

    公开(公告)号:CN110309382A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910520989.1

    申请日:2019-06-17

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征的移动应用同源性边聚类方法,步骤如下:构建以移动应用软件关系图,移动应用软件作为关系图的顶点,由移动应用软件的不同特征比较算法得出软件之间的n种多维特征相似性分数作为关系图的边,形成“边”集合;设置相似分数阈值和有效分数个数阈值,过滤出“有效边”集合;计算“有效边”两两之间的距离;设置邻域半径,找出所有“有效边”的邻域;设置邻域密度阈值,找出所有“核心边”,形成“核心边对象”集合;从“核心边对象”集合中任一“核心边”开始遍历,将其所有密度可达的“有效边”聚成簇,最后得到软件同源家族分类情况。本发明有效克服以往基于单一距离的聚类,更公平地将软件进行同源家族分类。

    基于API依赖关系图的安卓恶意代码检测方法

    公开(公告)号:CN106874762B

    公开(公告)日:2019-09-17

    申请号:CN201710009886.X

    申请日:2017-01-06

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于API依赖关系图的安卓恶意代码检测方法,用于审核软件开发者提交的安卓应用软件,检测软件是否带有恶意行为。该方法包括下述步骤:S1、根据对应用软件的语义分析,生成API依赖关系图API‑DRG;S2、利用基于聚合的索引方法在API‑DRG数据库中去匹配最相似的依赖关系图;S3、通过对正常代码数据库NormalDB和恶意代码数据库MalwareDB的查询分别完成异常检测和签名检测。本发明通过以上创新方法完成安卓恶意代码分析与检测的自动化操作,并有效提高恶意代码检测和分类的准确率。

    一种基于虚拟现实的实验能力智能测评方法与系统

    公开(公告)号:CN110084727A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910350373.4

    申请日:2019-04-28

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实的实验能力智能测评方法,包括:S1,设置考核环节、考核环节的考核要点和考核要点对应的评分标准;其中,考核环节包括实验用品、实验操作和实验结果;S2,用户进行虚拟现实的实验,记录用户在虚拟实验过程中使用的实验用品、进行的实验操作和得到的实验结果;S3,根据设置的各个考核要点对应的评分标准分别对用户在虚拟实验过程中使用的实验用品、进行的实验操作和得到了实验结果进行智能评分;S4,根据实验用品、进行的实验操作和得到了实验结果的评分结果,得到用户实验的总分。本发明能够全面考察实验能力,考核层次清晰,考核重点突出,考核过程的灵活性高,考核内容广。

    一种虚拟实验操作考试系统和方法

    公开(公告)号:CN109830135A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910211514.4

    申请日:2019-03-20

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明涉及一种虚拟实验操作考试系统,包括:教师端、学生端和云服务端;所述教师端,用于设置实验操作试题信息,并将设置好的实验操作试题信息发送至云服务端;其中,所述实验操作试题信息包括实验操作试题内容及评分标准;所述学生端,接收云服务端发送的实验操作试题内容,并呈现给学生,待学生完成实验操作考试后,将作答记录发送至云服务端;所述云服务端,用于存储实验操作试题内容和评分标准,将实验操作试题内容发送到学生端;并根据学生在学生端完成的作答记录进行智能评分,完成智能评分后将考试成绩反馈给教师端与学生端。本方案解决了基于计算机的虚拟实验操作考试过程无法由教师自行命题与无法对实验操作过程智能评分的问题。

    一种内网设备非法外联监控系统及其方法

    公开(公告)号:CN102006186A

    公开(公告)日:2011-04-06

    申请号:CN201010548279.9

    申请日:2010-11-16

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明为一种内网设备非法外联监控系统及其方法,其中包括内网设备客户端和监控中心服务端。当内网设备通过非法途径试图连接互联网时,客户端通过信息采集模块获取设备信息和用户信息,并进行信息捆绑生成告警信息,然后把告警信息传递给加密模块,接着封装模块对加密后的告警信息进行封装,最后把封装后的告警信息发送到连接互联网的监控中心服务端。服务端根据制定的策略和接收到的告警信息判断此设备是否允许外联,并做出相应的操作。本发明由内部设备直接向服务端发送告警信息,则无论内部受监控主机通过什么方式接入外网,都会受到服务端监控,同时也避免了内部受监控移动存储设备在不知情的情况下接入外网的情况。

    一种内网设备非法外联监控系统

    公开(公告)号:CN202050425U

    公开(公告)日:2011-11-23

    申请号:CN201020611893.0

    申请日:2010-11-16

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本实用新型为一种内网设备非法外联监控系统,其中包括内网设备客户端和监控中心服务端。当内网设备通过非法途径试图连接互联网时,客户端通过信息采集模块获取设备信息和用户信息,并进行信息捆绑生成告警信息,然后把告警信息传递给加密模块,接着封装模块对加密后的告警信息进行封装,最后把封装后的告警信息发送到连接互联网的监控中心服务端。服务端根据制定的策略和接收到的告警信息判断此设备是否允许外联,并做出相应的操作。本实用新型由内部设备直接向服务端发送告警信息,则无论内部受监控主机通过什么方式接入外网,都会受到服务端监控,同时也避免了内部受监控移动存储设备在不知情的情况下接入外网的情况。

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