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。

    一种基于NSGA-II优化的部分重复码构造方法

    公开(公告)号:CN116384144A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310422617.1

    申请日:2023-04-20

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于NSGA‑II优化的部分重复码构造方法,通过采用随机构造方法生成随机部分重复码,构建初始种群;采用非支配排序方法针对构建的初始种群进行排序处理;针对排序处理后的种群,计算种群内个体间的拥挤度;针对计算处理后的个体,通过二元锦标赛选择法,按照设定数量选择个体;针对选择处理后的个体进行交叉操作处理;针对交叉处理后的个体进行变异操作处理,获取新个体,并构建新种群;将构建的初始种群与新种群进行合并处理,获取整体种群,并进行非支配排序和计算拥挤度处理,构建下一代种群;重复步骤,获取最终的部分重复码。本发明方法的构造过程简单、系统参数限制少、实用性强。

    一种近似最优部分重复码构造方法

    公开(公告)号:CN114924907B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210849866.4

    申请日:2022-07-20

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种近似最优部分重复码构造方法,包括利用构造基础部分重复码,将部分重复码编码为二进制序列作为染色体,设定系统存储容量为优化目标;随机产生不同的初始个体作为初始种群;对父代种群使用选择算子选出较高适应度的部分个体;对选择出的部分个体使用交叉算子得到子代种群;对子代种群按照变异概率使用变异算子;基于适应度插入部分子代代替最不适应的父代个体;进行迭代,从种群中获得近似最优部分重复码。本发明借鉴生物界自然选择和遗传机制的随机化搜索最优解,它将搜索目标函数最优解的过程转化为模拟大自然中生物优胜劣汰的过程,构造过程简单,能构造出具有近似最大系统存储容量的部分重复码并且可灵活选择底层结构。

    一种再生码构造方法、文件重构方法及节点修复方法

    公开(公告)号:CN112732203A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202110348155.4

    申请日:2021-03-31

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种再生码编码方法,包括获取组合设计和存储数据块;对区组排序并编号,统计元素出现的区组及位置,得到文件符号;对原文件进行编码,得到编码块;为每个编码块分配一个不同的文件符号;将每个元素一致的文件符号集合所对应的编码块放置在同一存储节点中,得到再生码。本发明还公开了一种基于所述的再生码构造方法的文件重构方法及节点修复方法。本发明提出的再生码构造方法参数限制宽松且能达到辛格尔顿上界,文件重构和节点修复过程运算简单,同时节点修复效率较高。

    一种基于有限状态自动机的Android应用跨组件污点数据流拼接方法

    公开(公告)号:CN110020552B

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN201910278560.6

    申请日:2019-04-09

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于有限状态自动机的Android应用跨组件污点数据流拼接方法,首先提取Android应用的组件间的调用关系与组件内的污点数据流,然后依据污点数据流的Source点与Sink点进行分类,组成污点数据流序列集,最后建立有限自动机模型,判断各污点数据流序列能否进行拼接,对能够进行拼接的污点数据流序列,拼接形成跨组件污点数据流,获得Android应用跨组件污点数据流集。本发明所提出的跨组件污点数据流拼接方法,能得到正确的Android应用跨组件污点数据流,且能减少空间开销。

    一种结合多重特征的恶意URL检测方法

    公开(公告)号:CN109922052B

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN201910134025.3

    申请日:2019-02-22

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开一种结合多重特征的恶意URL检测方法,包括获取各样本和待检测URL所指向网页的访问交互数据;从访问交互数据中提取各样本和待检测URL的分类特征,分类特征包括页面内容特征、动态解析参数特征和Web会话流程特征;利用样本的分类特征和分类标签训练分类器模型;将待检测URL的分类特征输入训练好的分类器模型进行计算,由分类器模型输出待检测URL的判别值;当待检测URL的判别值大于设定的恶意URL检测阈值时,则判定待检测URL为恶意URL。本发明方法在不需要捕获操作系统底层行为信息的前提下,结合多重特征进行检测,提高了对恶意URL检测的精确性和检测效率。

    一种面向安卓应用程序的Web注入代码执行漏洞检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111563260A

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN202010229835.X

    申请日:2020-03-27

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向安卓应用程序的Web注入代码执行漏洞检测方法及系统,所述方法包括以下步骤:步骤1:对给定安卓应用程序执行静态程序分析,获取该应用程序中可能导致Web注入代码执行的跨语言通信接口信息;步骤2:选定一个字符串数据作为跨语言通信接口引入的Web数据,分别针对不同的跨语言通信机制,完成Web注入代码样例的构造;步骤3:在应用程序运行过程中拦截其与服务器间的通信流量,修改服务器的响应数据,往里面注入构造好的Web注入代码样例;如果在该应用程序运行过程中观察到界面上弹出与选定的字符串数据相应的消息,则判定该应用程序存在Web注入代码执行漏洞。本发明能够准确并有效地检测安卓应用程序是否存在Web注入代码执行漏洞。

    一种数据中心网络中HTTP高并发数据传输方法

    公开(公告)号:CN106131208B

    公开(公告)日:2019-03-05

    申请号:CN201610648097.6

    申请日:2016-08-09

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种数据中心网络中HTTP高并发数据传输方法,在每条HTTP长连接每次进入数据传输阶段之前,通过测量探测包的延时来判断当前的拥塞情况,进而有选择地继承上次数据传输阶段累积的窗口量。同时,在拥塞避免阶段,通过计算每包延时与延时门限的差异来估算网络的拥塞程度并进行相应的降窗操作。本发明可以提高HTTP高并发数据传输的效率,使网络带宽得以充分利用,同时又有较好地公平性。

    面向802.11e VoIP应用的竞争窗口调整方法

    公开(公告)号:CN104052745B

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201410272351.8

    申请日:2014-06-18

    Abstract: 本发明公开了一种面向802.11e VoIP应用的竞争窗口调整方法,1)根据接入的MAC层参数和VoIP编码方式计算无线接入点即AP的最优网络接入概率 2)根据 计算AP的最小、最大竞争窗口大小的最优值 3)计算AP处第j个周期的平均冲突率 再根据 与阈值fopt的关系调整站点(STA)的网络接入概率τSTA;4)AP根据τSTA计算站点的最大、最小竞争窗口;AP使用周期性的Beacon帧广播站点的最大、最小竞争窗口。该面向802.11e VoIP应用的竞争窗口调整方法能提升无线信道有效利用率,提高网络吞吐量,提升VoIP容量。

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