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公开(公告)号：CN119602986A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411456455.4
申请日：2024-10-18
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/243 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于树型结构算法的网络时间隐蔽信道检测方法及系统，方法包括：从合法通信的网络流量中收集合法到达间隔时间序列；将合法到达间隔时间序列分为若干批次，每批次数据作为第一到达间隔时间序列生成一棵孤立二叉树，基于孤立二叉树的结点数量生成判别阈值范围；从待检测流量中收集到达间隔时间序列，作为第一到达间隔时间序列生成一棵孤立二叉树，若该孤立二叉树的结点数量落判别阈值范围外，则判定该待检测流量为隐蔽信道的流量。与传统方法相比，本发明在隐蔽信道模仿合法流量分布的问题上提供了更好的解决方法，兼具更快的检测速度和更高的效率。
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公开(公告)号：CN119559952A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510027827.X
申请日：2025-01-08
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合损失约束的无监督跨域伪造语音检测方法，涉及多媒体安全领域，其目的是在源域和目标域语音非独立同分布时，也能使用源域数据训练的检测网络来对目标域语音进行检测，方法包括：检测网络构建步骤、检测网络训练步骤和语音检测步骤。本发明在无监督情况下，使用混合正则化损失作为泛化性助推器，提升检测网络对未见过的伪造语音的泛化性，一定程度上提升了检测网络本身在跨域情况下的泛化能力，再与融合源域与目标域之间的深层细节特征及全局语义特征的融合损失联合约束检测网络，构建跨域的伪造语音检测网络。本发明在提取伪造信息的同时消除对语言种类的依赖，保证了在语言差异导致的领域漂移情况下的高准确率。
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公开(公告)号：CN119382865A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411492913.X
申请日：2024-10-24
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及网络信息安全技术领域，具体涉及一种基于感知哈希的网络时间隐蔽信道构建方法及装置，其方法包括以下步骤：获取公开数据集合法流量的包间时延序列，并根据设定的过滤规则和编码规则对包间时延序列进行过滤和编码，得到第一IPD序列和第一编码序列；根据密钥生成长度为N的扩频码，并根据扩频码对明文进行扩频，得到扩频后明文；根据扩频后明文在第一编码序列中进行检索，得到第二编码序列，并根据第二编码序列和第一IPD序列生成感知哈希序列；根据编码规则和扩频码对感知哈希序列进行还原，得到明文。本发明通过模拟合法流量值和规律性，并使用密钥来生成扩频码，以克服传统的网络时间隐蔽信道的隐蔽性和安全性不足的问题。
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公开(公告)号：CN119227087A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411713262.2
申请日：2024-11-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体协作的Android应用程序漏洞检测方法及系统，涉及网络空间安全领域，方法包括：S1，漏洞信息整理步骤；S2，APK解压与反编译步骤、S3，APK智能扫描步骤；S4，漏洞挖掘步骤；S5，漏洞验证步骤。本发明一种基于多智能体协作的Android应用程序漏洞检测方法及系统能够有效地识别和验证Android应用程序中的安全漏洞，利用智能体的语义分析能力可以更准确地验证漏洞，减少漏洞扫描的误报率和漏报率，提高漏洞检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN119182609A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411660662.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种融合大模型与强化学习的多智能体自动化渗透测试系统，涉及网络安全技术领域，包括：通过输入URL，启动结合大模型的混合多智能体自动化渗透测试流程；多智能体联合行动，对网站信息进行全面搜集与分类；多智能体并行执行漏洞挖掘，并将结果反馈以进行深度强化学习优化；多智能体针对挖掘到的漏洞，制定具体的利用方案；多智能体协同对潜在漏洞进行有效性验证，回收结果并利用深度学习反馈机制逐步提升决策准确性；多智能体依据模块结果生成安全报告，并反馈给相关智能体以增强深度学习性能，提升决策有效性。本发明集成大模型分析推理能力，实现多智能体协同调度，对目标网站执行自动化安全性扫描，有效探测并评估潜在的安全漏洞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118863195A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410876342.3
申请日：2024-07-02
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/047 , G01C21/34 , G06Q50/40 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供的一种混合搜索接驳车辆路径规划方法、装置、设备及介质，涉及智能调度规划领域。本发明方法包括：获取上一个时间段内的解作为第一解，以及获取当前时间段内新增加的订单，并对未执行订单进行统计、分类；然后采用贪婪算法计算出每组订单的最优位置插入第一解，得到第二解；采用轮盘赌算法从第二解选择被删除订单集，并计算每个被删除订单在各个可插入位置的遗憾值，得到第三解；根据第三解，采用模拟退火算法得到第四解，并结合禁忌搜索，与局部搜索策略生成的第五解进行比较，选择其中的最优解作为最好解并更新禁忌表直到满足结束条件。本发明动态优化了接驳车辆路线的最优解，最小化乘客的候车和乘车时间，提高了车辆的调度效率。
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公开(公告)号：CN117978546B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410370415.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于可信执行环境的无证书动态共享数据审计方法，涉及数据安全技术领域，该方法是实现对云存储环境中共享数据完整性安全高效的审计，和共享用户群组及共享数据的动态性；其包括秘钥生成中心数据预处理步骤；群用户加入步骤；共享群用户秘钥生成步骤；共享数据预处理步骤；云服务端数据预处理步骤；挑战步骤；证明生成步骤；证明验证步骤；群用户撤销步骤；数据的动态更新步骤。本发明所提出的无证书公开共享数据审计方法，可以在确保共享数据安全高效审计的同时，实现动态的群管理和数据的动态更新，以及避免恶意的撤销用户和云服务端合谋攻击。
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公开(公告)号：CN117555864B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410039044.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/16 , G06F16/172 , G06F16/182 , G06F21/62 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于可信执行环境的云数据安全删除方法，涉及数据安全技术领域。当用户端删除云端文件时：用户端生成用于重写的数据、删除请求，以及审计请求，并将数据和删除请求发送云服务端，将数据和审计请求发送给第三方审计端。云服务端的可信执行环境组件根据数据生成无用数据以及删除请求，并发送给存储环境组件。云服务端的存储环境组件根据无用数据对需要删除的数据块进行覆盖更新。第三方审计端根据审计请求生成挑战信息并发送给云服务端。云服务端的存储环境组件根据挑战信息生成验证信息并发送给第三方审计端。第三方审计端根据验证信息验证云服务端是否删除数据，并反馈给用户端。该方法降低用户端开销并提高数据删除的安全性。
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公开(公告)号：CN117555864A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410039044.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/16 , G06F16/172 , G06F16/182 , G06F21/62 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于可信执行环境的云数据安全删除方法，涉及数据安全技术领域。当用户端删除云端文件时：用户端生成用于重写的数据、删除请求，以及审计请求，并将数据和删除请求发送云服务端，将数据和审计请求发送给第三方审计端。云服务端的可信执行环境组件根据数据生成无用数据以及删除请求，并发送给存储环境组件。云服务端的存储环境组件根据无用数据对需要删除的数据块进行覆盖更新。第三方审计端根据审计请求生成挑战信息并发送给云服务端。云服务端的存储环境组件根据挑战信息生成验证信息并发送给第三方审计端。第三方审计端根据验证信息验证云服务端是否删除数据，并反馈给用户端。该方法降低用户端开销并提高数据删除的安全性。
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公开(公告)号：CN116092503B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310355092.4
申请日：2023-04-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了联合时域和频域的伪造语音检测方法、装置、设备及介质，包括：获取多组样本自然语音和样本伪造语音，构建语音样本库，并对语音样本库中的每条语音样本进行预处理，生成具有特定维度的时域信号组和频域信号组；根据时域分支网络、频域分支网络和跨域融合网络组成构建伪造语音检测训练模型，将时域和频域信号组输入至伪造语音检测训练模型中进行联合训练，生成伪造语音检测模型；获取待检测语音样本，对语音样本进行预处理，生成与相对应的时域和频域信号；将时域和频域信号输入至伪造语音检测模型中，进行检测，生成判别结果。旨在解决现有决策融合方法忽略了各模型在训练过程中的交互，使得不同特征不能充分地有机结合的问题。
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