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公开(公告)号：CN102781016A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210207711.7
申请日：2012-06-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无线局域网内用户行为的分析方法，包括以下步骤：获取无线局域网用户的上网信息，对用户的上网信息按照时间间隔进行划分，以生成划分后的上网记录，对划分后的上网记录进行采样，以生成采样后的上网记录，计算无线局域网内所有用户两两之间的不相似度，对无线局域网内所有用户之间的不相似度进行聚类，以得到用户行为的聚类结果。本发明使得无线网络中的用户行为表现出用户移动的顺序性、距离性，从而提高了距离的敏感度和时间的敏感度，同时在时间复杂度上也优于现有技术。
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公开(公告)号：CN114327483B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111665944.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F8/41 , G06F11/36 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图张量神经网络模型建立方法及源代码语义识别方法，属于软件分析检测领域，方法包括：建立图张量构建网络层，用于从源代码中提取AST、CFG、DDG和NCS的图结构并组合得到图张量空间特征；建立门控图张量神经网络层，用于利用图张量空间特征计算源代码的图结构节点的隐藏层特征；建立图张量卷积神经网络层，用于利用隐藏层特征提取图结构节点的语义特征；建立输出网络层，用于根据语义特征利用分层softmax函数预测源代码中的变量，和/或，预测源代码中缺失的变量；将训练样本输入包含各网络层的图张量神经网络模型，利用反向传播训练模型中的权重参数。该图张量神经网络模型的源代码语义识别更准确，且效率更高。
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公开(公告)号：CN116861442A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310839451.3
申请日：2023-07-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种面向二进制程序的数据导向漏洞检索方法，属于计算机技术领域，包括：向计算机中的目标二进制程序输入测试数据并运行目标二进制程序，当目标二进制程序运行到内存错误漏洞所在的漏洞函数时，保存内存快照；将内存快照中输入计算机的缓冲区的测试数据数据标记为污染源，以漏洞函数的第一条指令作为起点执行目标二进制程序；如果在执行目标二进制程序的过程中发现有将内存中的数据复制到其他内存位置的任意内存复制Gadget和将数据写入内存中的任意地址写Gadget，则判定当前内存错误漏洞足以提升为数据导向漏洞DOP进行利用。该方法能够分析面向二进制程序的数据导向漏洞可用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116841611A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310826032.6
申请日：2023-07-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F8/75 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种代码作者归属确定方法、装置、设备及介质，先确定训练样本以及标注的代码作者，然后对代码的风格属性进行划分，确定训练样本对应每种风格属性的归属统计信息，接着将各归属统计信息分别输入不同特征提取分类器，根据标注作者对各特征提取分类器进行训练，以及将特征提取分类器的特征提取层提取到的归属特征进行拼接并输入综合分类器，根据标注作者对综合分类器进行训练，最后获取待确定作者归属的未知代码，通过训练后的特征提取分类器和综合分类器，确定代码作者归属。通过对代码的风格属性进行划分，采用多个特征提取分类器进行特征提取，避免了特征忽略，提高了综合分类器的特征利用，从而提高了代码作者归属确定的准确率。
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公开(公告)号：CN114327483A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111665944.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种图张量神经网络模型建立方法及源代码语义识别方法，属于软件分析检测领域，方法包括：建立图张量构建网络层，用于从源代码中提取AST、CFG、DDG和NCS的图结构并组合得到图张量空间特征；建立门控图张量神经网络层，用于利用图张量空间特征计算源代码的图结构节点的隐藏层特征；建立图张量卷积神经网络层，用于利用隐藏层特征提取图结构节点的语义特征；建立输出网络层，用于根据语义特征利用分层softmax函数预测源代码中的变量，和/或，预测源代码中缺失的变量；将训练样本输入包含各网络层的图张量神经网络模型，利用反向传播训练模型中的权重参数。该图张量神经网络模型的源代码语义识别更准确，且效率更高。
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公开(公告)号：CN110688150B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910828746.4
申请日：2019-09-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量运算的二进制文件代码搜索检测方法及系统，属于网络空间安全领域。包括：提取各二进制文件的图空间特征；基于图嵌入算法，将各图空间特征编码为对应函数特征矩阵；基于张量奇异值分解算法，分解样本库所有二进制文件的函数特征矩阵构成的张量模型，根据该张量模型的压缩单位矩阵，得到压缩后的各二进制文件的函数特征矩阵；将待检二进制文件的压缩后的特征矩阵和样本库进行比对，得到代码搜索克隆检测结果。将包含所有特征空间嵌入到更小的空间，用更精简的特征表示二进制函数特征，同时处理所有的特征数据，提取相似函数的相关信息以及更精简的函数特征，大大提高了二进制函数检测的效率。
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公开(公告)号：CN104090940A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410305660.0
申请日：2014-06-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30598
Abstract: 本发明提出了多态聚类的概念，并公开了一种时序网络与时序数据的多态聚类分析方法。多态聚类是一种针对时序网络或时序数据，以多种标准作为相似性度量指标的聚类分析方法，包括以下步骤：首先，如果处理对象为时序数据，则只对时序数据加工成特定的形式，而如果处理对象为时序网络，则通过谱映射的方法把时序网络映射为特定形式的时序数据。其次建立此时序数据的多态向量，最后，对多态向量采用改进的同步化聚类方法聚类得到多态聚类结果。本发明允许人们从不同的角度观察时序网络或时序数据的社区结构，从而得到更全面的分析结果。
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公开(公告)号：CN102520249A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110423142.5
申请日：2011-12-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01R27/02
Abstract: 本发明公开了一种绝缘衬底上的半导体薄膜厚度方向电导率的测量方法，首先在绝缘衬底上依次沉积第一条形导电金属薄膜、第一绝缘层、待测半导体薄膜、第二绝缘层及第二条形导电金属薄膜层；第一层绝缘层与第二层绝缘层在相同位置留有大小位置完全相同的导电小孔；其次，使上下两层金属薄膜与中间夹层半导体薄膜通过上下两导电小孔接触导通，形成串联的电流通路；然后，对该电流通路通入一定电流，并采集半导体薄膜两表面间对应于两开孔处的电压值；最后，根据所测得的电压值及对其所通电流值，即可求得半导体薄膜厚度方向的电导率。本发明原理简单，设备均为常见简单测试仪表，搭建和测试成本都成本低且简单易行，测试精度较高，数据处理极为简便。
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