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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
IPC: G09B9/00
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。
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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
IPC: G06F16/906 , G06F16/901
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。
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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
IPC: G06F21/56
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。
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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
IPC: G06Q50/20
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。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN101800738A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN200910214601.1
申请日：2009-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 一种移动设备安全访问与存储内网数据的实现系统及方法，方法包括：安全管理平台判断移动设备是否已注册，对已注册的移动设备进行双向认证，认证成功后允许接入内网，拒绝没注册和认证失败的移动设备接入内网；监控模块在发现移动设备要将内网中的内网数据存储到自身上时，调用加密模块；加密模块在监控模块的监控下，根据内网数据的保密等级选择相应的加密方法，对要存储到移动设备的内网数据进行加密；当存储在移动设备中的加密数据需要解密时，解密模块向内网中的监控模块询问该加密数据是否是涉密数据，然后选择相应的解密方法对加密数据进行解密。本发明针对不同保密等级的数据实施不同的加解密方法，提高了加解密效率和数据保密性；综合运用双向认证方法和加解密方法，提高了内网数据的安全性。
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公开(公告)号：CN101789931A
公开(公告)日：2010-07-28
申请号：CN200910214602.6
申请日：2009-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明为一种基于数据挖掘的网络入侵检测系统及方法，系统包括：数据包捕获模块、数据包分析模块、碎片重组模块、数据挖掘模块、协议分析模块、报警响应模块和规则解析模块。本发明有效结合了数据挖掘技术和协议分析技术，提高了检测的精确性和可靠性，同时利用数据挖掘技术处理海量数据，实现实时响应。
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公开(公告)号：CN101763401A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200910214401.6
申请日：2009-12-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种网络舆情的热点预测和分析方法，包括以下步骤：步骤(1)将及时采集的舆情信息输入基于内容快速识别的热点舆情预测模型，根据处理结果将舆情信息分为热点舆情和普通舆情，对热点舆情发出预警；步骤(2)将普通舆情信息输入基于数值表现的热点预测模型，从参与人数分布和时间状态分布上，对所输入的普通舆情信息进行数值模式匹配，检测出步骤(1)所漏检的热点舆情信息；步骤(3)对热点舆情进行分析；步骤(4)对热点舆情进行预测。本发明将内容和数值表现结合在一起，是一种综合的舆情热点监控方法，预测时间短，且预测效果准确。
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公开(公告)号：CN101656634A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200810220692.5
申请日：2008-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明为基于IPv6网络环境的入侵检测系统及方法，其中系统包括协议集合和规则库模块、数据包捕获模块、IPV6协议解析模块、协议分析和状态跟踪模块、规则分析及包检测模块、报警及日志模块。本发明很好地解决了IPv6的新标准、新特性给入侵检测系统带来的移植方面新问题，提高了数据包的捕获能力、改善了IDS的检测手段、提高IDS了的安全检测能力。
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