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公开(公告)号：CN114189354B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111327394.8
申请日：2021-11-10
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种SYN Flooding网络攻击场景复现方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、选择网络攻击样本；步骤2、进行网络场景搭建；设置网络攻击复现参数；在攻击中抓取相应的pcap数据包，并对该数据包使进行数据处理，得到复现所生成的双向流量特征；步骤5、对步骤1得到攻击样本所生成的双向流量特征与步骤2得到的复现所生成的双向流量特征进行比较，如果存在差别，回到步骤3，重新调整攻击参数，直至步骤1得到攻击样本所生成的双向流量特征与步骤2得到的复现所生成的双向流量特征相同。解决了现有技术中存在的攻击场景复现还存在传统网络环境搭建不够灵活、依赖物理基础设施来建立连接并正常运行的问题。
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公开(公告)号：CN114168680B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202111361516.5
申请日：2021-11-17
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能合约的知识推理方法，具体为：将知识推理模块写入智能合约中，将智能合约打包提交到链码上，部署到通道上。对智能合约进行调用，将推理事实和推理规则写入数据库中，用综合数据库中的事实匹配用户目标条件，若匹配成功，输出推理结果。若匹配失败，将待测试规则集合中规则的前件与综合数据库中的事实进行对比匹配，将匹配成功的规则组成冲突集合。若冲突集合为空，则运行失败，结束推理。若冲突集合不为空，再次使用综合数据库中的事实匹配用户目标条件，若匹配成功，输出推理结果，结束推理。能够实现知识图谱知识推理时初始数据及最终结果的安全存储，推理过程的可靠性和独立性。
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公开(公告)号：CN116305203A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310194317.2
申请日：2023-03-02
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F21/64 , G06F16/27 , G16Y30/10 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L67/133
Abstract: 本发明公开了基于Trustzone的超级账本数据可信加密方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，搭建超级账本网络，对链码发起数据加密事务调用；步骤2，链码将传入的链码调用信息转发给客户端应用；步骤3，客户端应用接收信息后打开与可信应用的会话，可信应用对数据进行加密，然后将键、加密后的数据和写入账本请求返回给客户端应用；步骤4，客户端应用向链码发送键、数据和写入账本请求,链码向客户端应用发送确认回复；步骤5，客户端应用向可信应用转发确认消息，可信应用向客户端应用回复执行完毕响应；步骤6，客户端应用结束与链码的通信并关闭与可信应用的会话，结束本次调用。提升了超级账本中隐私数据的安全性，减小了攻击面。
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公开(公告)号：CN113014570A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110197498.5
申请日：2021-02-22
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的通信数据加解密方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：制作明文数据集，对数据集进行处理；步骤2：选择加密算法，并且采用固定的密钥来对明文数据集进行加密，得到若干明密文对；步骤3：构建卷积神经网络模型；步骤4：采用蒙特卡罗方法来对卷积神经网络模型进行训练，得到经过训练的密钥，最终可以得到加密器和解密器。本发明一种基于卷积神经网络的通信数据加解密方法，利用本发明的密钥来进行加密，这样数据过程可以得到很高的保护；并且只要有了相应的明文或密文，可以利用加密器和解密器，将其进行转化，为数据的变式传输加以很好的保护，为破译方式的多样性提供了条件。
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公开(公告)号：CN118055238A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410183200.9
申请日：2024-02-19
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/182 , H04N19/176 , H04N19/20 , H04N19/42 , G06T7/10
Abstract: 基于深度学习压缩的双图像视觉安全加密方法，包括以下步骤：步骤1，利用深度学习的优势对明文图像的宽、高和像素值同时进行压缩得到压缩图像；步骤2，采用超混沌系统对压缩图像的像素值进行扩散与置乱运算得到类噪声的密文图像；步骤3，将类噪声的密文图像通过最低有效位与2k矫正的方法嵌入具有视觉意义的载体图像，得到视觉安全的载密图像；使用LSB+2k矫正嵌入方法将两个密文图像嵌入一个载体图像中，得到高质量的载密图像，即双图像视觉安全图像加密方法；发送者将载密图像发送给接受者，接受者解密后可以获得两个明文图像；具有明文图像的加密安全性和传输效率的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117956472A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410142431.5
申请日：2024-02-01
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04W12/126 , H04W12/121
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，具体公开了基于复杂网络的5G网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法，包括如下步骤：步骤1，首先分别抓取5G移动通信网络在正常与分布式拒绝服务(DDos)攻击场景下的pcap数据包，实现各条路径上交互事件的数字表征；步骤2，根据所抓取场景中的数据交互模式，建立表征数据集；步骤3，通过遗传算法自动赋权评价指标，得到表征至拓扑结构中的各个节点评分；步骤4，对应表征数据集的复杂网络有向图构建；步骤5，通过节点评分降序排列梳理得到高评分节点；步骤6，将重合部分中的交互模块作为脆弱点检测结果。该方法将5G移动通信网络中的交互事件表征至复杂网络中，实现了对网元交互场景中关键区域的梳理和脆弱点的检测。
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公开(公告)号：CN117708874A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311644285.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及隐私保护技术领域，本发明公开了一种基于深度卷积生成对抗网络的数据去隐私化方法，包括以下步骤：步骤1，选择数据集：对数据集进行预处理；步骤2，通过深度卷积生成对抗网络训练模型：选择CNN作为判别器，通过生成器和判别器之间的互相博弈对模型进行训练；步骤3，生成合成数据：保存训练好的模型，使用训练好的模型生成合成数据；步骤4，对于数据进行相似性评估：分别对数据集的原始数据以及生成的合成数据进行降维分析以及数理统计分析；步骤5，使用距离度量以及命中率度量对于生成的合成数据进行去隐私化程度的分析。使用去隐私化数据来保护原始数据集不会因为遭受到数据重构攻击而造成数据的泄露。
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公开(公告)号：CN118694596A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410883162.8
申请日：2024-07-03
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于特征跟踪的VxWorks传输层协议模糊测试方法，通过对闭源操作系统VxWorks的传输层TCP协议的消息响应标志特征进行一致性检验，进而驱动种子迭代变异，实现动态的对模糊测试过程的引导。利用消息间特征关系融合的递进式模糊化方法实现构建高接收率、复杂性高的测试用例，利用客户端连接检测与基于WDB RPC实现的系统异常任务检测相结合的双重异常检测机制实现模糊测试过程中异常状态判断与检测。本发明实现了对VxWorks操作系统TCP协议轻量级的实用、高效的模糊测试方法。
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公开(公告)号：CN118070011A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410213517.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088 , G06F18/241 , G06F18/26
Abstract: 本发明公开了一种针对黑盒近端策略优化模型的注意力脆弱点分析方法，包括以下步骤：步骤1，收集目标模型的输入状态以及输出动作；步骤2，创建与目标模型功能接近的窃取模型；步骤3，构建样本集；步骤4，样本集筛选：在样本集D中，根据设定的距离阈值条件，选择满足条件的两个动作类别；步骤5，计算特征重要性矩阵，构建随机森林，计算特征重要性矩阵T；步骤6，构建对抗样本；步骤7，模型脆弱点挖掘。本发明提出的脆弱点分析方案适用于多个实现版本的近端策略优化模型，其中的脆弱点会导致模型策略获得奖励的平均值降低约35％。
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公开(公告)号：CN112968865B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110105199.4
申请日：2021-01-26
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关联规则挖掘的网络协议语法特征快速提取方法，具体包括如下步骤：步骤1，定义算法的最小支持度，频繁子串，最小频繁子串长度，协议特征；步骤2，算法数据初始化：找出所有可能出现特征串的理想串；步骤3，算法数据再处理：得到理想串的集合；步骤4，获得项集过程：得到所有理想串的子串集合；步骤5，将有包含情况的串进行统计处理；步骤6，进行支持度的计算，最终得到所有数据帧集合的频繁子串。本发明一种基于关联规则挖掘的网络协议语法特征快速提取方法，可以快速的分析识别出未知协议的频繁子串，一定程度上减少了识别数据集中频繁子串的时间开销，进而缩短了整个协议识别的完成时间。
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