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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：CN111177080B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911417194.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F16/13 , G06F16/182 , G06F16/27 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和IPFS的知识图谱存储与验证方法，具体为：首先，将知识图谱的过程文件从图数据库中导出并计算文件哈希值，将过程文件存入IPFS星际文件系统，将IPFS返回的文件索引哈希值与之前计算的哈希值相比较，若相等则存入区块链中，保证过程文件的安全性。将文件索引哈希值经过数据打包、签名、打包区块、区块广播等过程存入区块链，在区块链中查询文件索引哈希值，并与之前从IPFS取得的文件索引哈希值相比较，相同则进入文件处理模块，反之进入文件警告模块。通过区块链和IPFS的结合，可以实现对知识图谱的可靠和快速存储，保证了知识图谱过程文件的安全性和可溯源性。
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公开(公告)号：CN111935069B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010554756.6
申请日：2020-06-17
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/045 , H04L61/255 , H04L101/69
Abstract: 本发明公开了一种基于时序的流量攻击可视化表征方法，具体为：采用nfdump开源工具定时捕获网络中的netflow数据，将netflow数据储存在nfcapd二进制文件中；然后使用nfdump开源工具中的nfcapd命令从网络中读取netflow数据，提取nfcapd二进制文件中的流量信息，将流量信息存储在数据库中；建立可视化图；最后，表征可视化图中流量信息的动态。解决了现有技术中存在网络攻击中未知特征很难表征的问题。
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公开(公告)号：CN114844759A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210380829.3
申请日：2022-04-12
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04L41/044 , H04L41/0823 , H04L41/0895 , H04L67/1095 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于Docker的细粒度的分布式云计算架构，包括业务层、服务提供层、容器资源层、基础设施层，所述业务层用于向上给用户提供各类不同业务的接口，所述服务提供层用于将业务层中用户所需的业务拆解为不同的需求，所述容器资源层有两个方面的功能，功能一是负责容器的管理调度以及生命周期的管理，功能二是根据容器不同的功能将容器资源池化，所述基础设施层由各类基础的物理设施组成。本发明由于整个业务被拆分成多个功能，由不同的功能容器负责，某个功能容器出现问题时，这种处理方式也能将对整个业务的影响降到最低。
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公开(公告)号：CN110968894A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911194524.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 西安理工大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
Abstract: 本发明提供了一种针对游戏业务数据的细粒度访问控制方案，首先建立基于游戏数据特征的访问控制模型，然后通过对不用数据关系的分析，定义这些关系的通用组织结构，根据组织结构设计符合该组织结构的权限判决算法，模型中涉及的数据特征可以通过数据挖掘和分析的相关方法，充实数据特征库，以达到完善权限判决覆盖范围和出发角度的目的，最后根据定义模型以及权限判决规则进行用户访问时的权限判决。本方案保证了方案无感知加入系统，并且完成了权限控制层级的细化，定义规则配置的形式完成动态数据行的控制，在整个访问控制结构中从数据出发，可利用数据分析的方法进行安全特征的提取，更合理的进行数据的细粒度访问控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112989339B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110205444.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F21/56 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/54 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，下载c语言源代码数据集；步骤2，将步骤1得到的源代码数据集转化为二进制文件；步骤3，对步骤2得到的样本集进行预处理；步骤4，搭建BP神经网络模型并对模型进行训练，将步骤4得到的特征值输入到BP神经网络模型中进行训练，得到最优的神经网络模型并输出。步骤5，对步骤4输出的神经网络模型进行预测分类并根据测试结果通过步骤4对模型进行调参训练。本发明通过自动化提取GCC编译器的软件指纹特征，检测编译器中恶意代码的指纹特征，从而检测一个GCC编译器是否有被恶意代码入侵。
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公开(公告)号：CN112199670B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011059670.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F21/55 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06F18/214 , H04L9/40 , G06N3/0475 , G06F18/2433 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习改进IFOREST对行为异常检测的日志监控方法。通过对用户的行为信息进行采集并向量化信息。利用Auto‑Encoder对算法训练模型对输入的日志用户行为向量进行降维。利用genetic算法以及Gan网络改进IFOREST，依据更新的信息反复训练模型提高其识别的准确率，最后通过日志监控的方法对用户的日常行为进行高效率高精准度的异常行为检测，将深度学习的方法应用到异常行为检测的网络安全领域，借以检测用户或管理员进行的非正常操作，同时采用了深度学习中自编码器对提取的用户行为信息进行降维，实现对高维数据的预处理，提出了一种相比于IFOREST训练准确率更高更加稳定的模型。
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公开(公告)号：CN115455022A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211167225.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明实施例是关于一种跨链中继机制的账户序号一致性保障方法，A具体为：中继器组维护一个记录了中继账户历史序号LastSequence的数据表，对所有的LastSequence进行初始化；跨链通信过程中，当中继账户拟签署一个跨链交易时，中继器将通过目标区块链的auth模块获得中继账户序号，随后，中继器将对访问数据库中对应的LastSequence进行互斥锁竞争；当中继器竞争到该互斥锁后，将从数据库中获取该中继账户的LastSequence，并与从区块链获得的账户序号进行比对；最后，中继账户借助中继器将修正后的账户序号附加到交易中，并完成交易签署和广播等后续工作。本发明解决了该跨链模式中因高并发高负载，导致跨链交易的账户序号出现错误，进而导致交易验证失败和跨链连接失效的问题。
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公开(公告)号：CN115426365A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210989167.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04L67/1023 , G06F9/455
Abstract: 本发明公开了一种基于泛容计算架构的集群调度方法，可以根据泛容计算架构中容器的特征标签进行调度，每一个标签都代表了每个容器主要负责的不同功能，例如计算功能、存储功能、网络功能等，依据标签的不同，将不同的容器调度到拥有不同资源优势的节点上，如果遇到两个或多个容器之间频繁协同工作的，调度算法会将它们调度到同一个节点上，降低因为网络的使用而带来的额外开销。主要区别于其他调度算法的方面在于，该调度算法优先根据Docker容器的特性进行调度，而不是节点的特征，尽量使每一个容器都能运行在拥有其所负责功能资源更好的节点上。
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公开(公告)号：CN111382508A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010143842.8
申请日：2020-03-04
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据模型的半导体器件物理可视化仿真平台设计方法，具体为：根据三种基本器件的结构与原理，建立与对应器件的特性数学模型；使用NumPy将模型整合成完整的计算方案，并利用Python语言进行抽象化处理；利用Python的PyQt5实现仿真平台的图形界面；选择所需仿真器件；确定选择的仿真器件的掺杂以及相关物理参数；将掺杂以及相关物理参数输入的经过处理的计算方案中，实现对中间结果的快速计算，并在图形界面上实现数据可视化工作模型并进行仿真的可视化输出。本发明的基于数据模型的半导体器件物理可视化仿真平台设计方法，设计的平台能根据器件的参数，对器件特性仿真。
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