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[发明专利]一种基于概率和统计评估的无线感知模型鲁棒性检测方法-CN202111030938.4有效
发明人：翟双姣;童维媛;汤战勇;刘博;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于概率和统计评估的无线感知模型鲁棒性检测方法，该方法首先训练一个底层感知模型，分别计算该无线感知模型预测测试样本过程中的概率向量和统计向量，其中的统计向量的实现步骤包括：根据保形预测理论的不一致性测量理论及步骤1中的机器学习算法定义一个不一致性测量函数；所述不一致性测量函数评估一个测试样本与之前的一组样本有众多不同，不一致性测量值越大表示该测试样本与该类之前的样本越不相似；然后定义校准数据集，计算不一致性测量得分以及计算统计向量；最后使用一个异常检测器判断底层感知模型对测试样本的预测是否正确。该方法可以用在任何基于机器学习的无线感知模型上面检测其在部署阶段的鲁棒性。
一种基于概率统计评估无线感知模型鲁棒性检测方法

[发明专利]一种基于多模态特征融合的人体动作识别方法及装置-CN202010607674.3有效
发明人：郭军;石梅;常晓军;汤战勇;刘宝英;朱省吾;黄位;贺怡;许鹏飞 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模态特征融合的人体动作识别方法及装置，使用商用性最强的WiFi信号，再利用多模态特征融合法将WiFi信号的CSI特征与视频特征进行融合；多模态特征融合法将这两种不同的特征映射到同一个公共空间上，再进行分类，最终识别出人体动作类别。实验结果表明，在加入了WiFi信号并利用多模态特征融合方法的情况下，人体动作识别的精度明显提高。
一种基于多模态特征融合人体动作识别方法装置

[发明专利]基于回归的高性能应用I/O性能模型训练与分析方法-CN202310239137.1在审
发明人：房鼎益;张成;汤战勇;路亚梦;王金秋;刘章玉 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开的基于回归的高性能应用I/O性能模型训练与分析方法，包括特征的设计、收集数据时采样算法的选择分析、回归模型的选择分析、模型特征重要性分析和性能模型的调优应用，在现有的训练I/O性能模型的基础上，增加了使用LHS拉丁超立方对数据集进行采样收集，通过使用LHS采样能够在较小的样本集中充分探索潜在的参数空间，从而在不影响模型效果的情况下减少实验数据收集的数量提高效率，提高了模型训练的效率和准确性，对应用预测模型解决实际程序I/O性能问题提供了解决思路和方案。
基于回归性能应用模型训练分析方法

[发明专利]一种基于代码上下文变异的JVM模糊测试方法-CN202310240369.9在审
发明人： 汤战勇;王媛;叶贵鑫;赵晶莹;胡天敏;高杰 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及JVM模糊测试领域，且公开了一种基于代码上下文变异的JVM模糊测试方法，包括以下步骤：1、构建种子池，利用代码重构，语法检查和深度学习等手段从原始语料提取语义丰富且语法正确的种子程序；2、获取变异算子和代码上下文信息，即获取有效的变异算子和与其直接相关的上下文信息；3、基于代码上下文实现测试用例变异，即将变异算子插入种子程序，并给变异算子生成完整准确的上下文代码，获得语法正确的测试用例；4、执行差分测试并分析测试结果，使用差分测试的手段执行所有测试用例，并根据运行时信息分析其是否触发了JVM的潜在错误。本发明解决了种子程序与变异算子之间的变量冲突，有效提高了强类型语言测试用例的语法正确率。
一种基于代码上下文变异 jvm 模糊测试方法

[发明专利]一种基于深度学习的JS引擎差分模糊测试方法-CN202310240372.0在审
发明人： 汤战勇;弋雯;赵晶莹;范镇业;车小康;叶贵鑫 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明属于软件自动化测试领域，尤其为一种基于深度学习的JS引擎差分模糊测试方法，整体运行过程依次包括数据收集阶段、模型构建阶段、用例生成阶段以及差分测试阶段。首先为收集模型训练数据以及高质量的测试套件；然后对其进行数据预处理并交给模型进行微调训练；接着使用微调模型对测试套件进行续写；最后，将生成的测试用例交给差分测试系统中的各个JS引擎进行执行，执行后得到的可疑用例再使用引擎支持的标准版本的对应执行平台进行进一步结果判断，分析是否为JS引擎实现错误。本发明使用深度学习的文本生成模型进行JavaScript用例的生成，相比于传统的生成方法自动化程度高且生成效率快。
一种基于深度学习 js 引擎模糊测试方法

[发明专利]一种基于深度学习图网络的加密算法识别方法-CN202010200633.2有效
发明人：龚晓庆;常原海;汤战勇;李朋;叶贵鑫;陈晓江;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：一种基于深度学习图网络的加密算法识别方法，由训练和检查过程组成，其中：训练：对爬取的与加密相关的源码数据，构建基础源码库；经交叉编译预处理，得到二进制代码库，分别提取二进制加密算法的统计特征与结构特征整合生成加密算法图，嵌入到神经网络中变为向量，经比较向量间的距离远近判断代码是否相似，通过训练得到判断加密算法图的嵌入向量是否相似模型；检查：生成标准加密算法库，将实现规范且已经确定种类的加密算法分别挑选一份，并生成加密算法图，将未知种类的待检测加密算法也生成一份加密算法图，均嵌入训练后的模型，与标准加密算法库的嵌入依次比较向量距离，与待检测算法向量距离最短的标准算法种类即为待检测加密算法的种类。
一种基于深度学习网络加密算法识别方法

[发明专利]一种基于蚁群跟踪算法的地震波图像断层识别方法-CN201910955253.7有效
发明人：任仲远;陈凯;吕涛;张楠楠;许鹏飞;刘宝英;汤战勇 -专利权人：西北大学
申请日： 2019-10-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明属于图像识别领域，公开了一种基于蚁群跟踪算法的地震波图像断层识别方法，所描述方法通过对地震波图像中断层的地球物理属性进行分析，得出其在图像中的特点。依据这些特点对地震波图像进行形态学数据处理，主要包括图像增强、图像的二值化、地层线细化加粗、断点滤波、伪断点去除等，通过这些操作从地震波图像中获得断点所在位置。通过对获得的断点进行霍夫变换拟合线段，以确定清晰图片中断层的位置。对于图像不清晰或者断层线扭曲的图像，使用霍夫变换的结果作为断层范围，并依据该范围对图像的分水岭图像进行裁剪。通过对裁剪后的图像使用蚁群算法获得断层的准确位置。
一种基于跟踪算法地震波图像断层识别方法

[发明专利]一种高质量漏洞数据收集模型的构建方法及收集方法-CN202110424826.0有效
发明人：房鼎益;胡飞;徐榕泽;叶贵鑫;王焕廷;汤战勇 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种高质量漏洞数据收集模型的构建方法及收集方法，收集变更提交文件作为样本集，并对样本集进行标签处理得到正样本集和负样本集；提取样本集中变更提交文件的数值特征，提取样本集中变更提交文件的变更提交描述信息，提取样本集中变更提交文件中的代码块；本发明的专家集成模型集成多个优秀的分类器，规避了单个机器学习模型的缺陷，在漏洞识别方面提升了准确率；本发明将专家集成模型和保形评估分类器相结合，即将机器学习技术中的概率学习和统计评估结合起来，显著提高了专家集成模型预测数据的准确性和可靠性，降低了假阳率，解决了现在一些漏洞数据获取模型存在的误报问题，为高质量源代码漏洞数据缺乏提供了可行性方案。
一种质量漏洞数据收集模型构建方法

[发明专利]一种基于视频分析的CSI感知识别方法-CN202110263167.7有效
发明人：陈晓江;贺怡;童维媛;叶贵鑫;翟双姣;汤战勇;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频分析的CSI感知识别方法，包括如下步骤：步骤1、采集视频数据和CSI数据；步骤2、动作数据筛选，得到筛除后的视频数据和CSI数据；步骤3、对筛除后的视频数据统计动作样本位置和角度，根据动作样本位置和角度与阈值的比较结果，对动作样本进行补充，得到CSI数据集；步骤4、预处理得到CSI数据的动作对应的信号特征段；计算待测试CSI数据和CSI数据集中每个CSI数据之间的距离，最小的距离值对应的类别标签为待测试数据的类别标签。本发明将视频和CSI数据采集结合，在一定程度上克服了CSI数据筛选方法受限的问题，有效解决了CSI数据采集时动作分布不够广泛，数据多样性差造成的识别模型泛化能力差的问题。
一种基于视频分析 csi 感知识别方法

[发明专利]一种基于多关系图网络的漏洞模型的构建方法及检测方法-CN202110339007.6有效
发明人：龚晓庆;郝慧;徐榕泽;叶贵鑫;王焕廷;汤战勇 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多关系图网络的漏洞模型的构建方法及检测方法，收集源码程序文件，并对源码程序文件进行预处理得到函数块，根据函数块对应的函数名中是否包含good和bad，对应标签为无漏洞的函数块和有漏洞的函数块；对所述的无漏洞的函数块和有漏洞的函数块处理得到各自对应的第二抽象语法树；对第二抽象语法树进行第一遍历得到7种边关系；本发明在现有技术中提取抽象语法树节点信息的基础上，增加了7种边关系，7种边关系能在漏洞检测方面显著的提升准确率，并且降低漏报率；在搭建GGNN漏洞模型时，融入GRU和highway gate来提高向量在不同关系图之间的传播速度，进而缩短模型训练的周期，解决了现有技术中漏洞检测模型检测效果不佳的技术问题。
一种基于关系网络漏洞模型构建方法检测

[发明专利]一种基于图匹配网络的智能合约庞氏骗局检测方法及系统-CN202110302875.7有效
发明人：龚晓庆;薛永康;李笑;张成;叶贵鑫;汤战勇;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图匹配网络的智能合约庞氏骗局检测方法及系统，该方法获取庞氏骗局数据集，庞氏骗局数据集包括多个智能合约地址、智能合约及其对应的标签，为智能合约字节码构造控制流图，利用深度学习中的图匹配网络技术，训练神经网络，为智能合约静态审计提供技术支持，缩小审计的范围，减少了用户和监管人员发现恶意合约的时间，而且漏报率和误报率较低。本发明基于开源代码数据集，使用静态审计技术。
一种基于匹配网络智能合约骗局检测方法系统

[发明专利]基于OpenCL的优化分类模型的建立、优化分类方法及系统-CN202110277166.8有效
发明人： 汤战勇;张宇翔;赵佳棋;张成;叶贵鑫;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于源码转图与特征学习技术领域，公开了一种基于OpenCL的优化分类模型的建立、优化分类方法及系统。建模方法包括：OpenCL Kernel程序预处理，对预处理过后的程序进行Cl2Graph的源码转图操作，之后使用创新的关系图神经网络(RGNN)学习代码图的有效表示，最终进入决策网络完成异构设备映射以及线程粗化因子的启发式优化任务。本发明在通过转图的过程，丰富了代码的语法语义关系，保留了代码的特征，另一方面通过神经网络有效的对边进行建模，学习了代码的有效特征，最终指导OpenCL程序的启发式优化任务，使其运行效率大大提升，获得更高的加速比。
基于 opencl 优化分类模型建立方法系统

[发明专利]一种基于高频声波短时傅里叶变换的手写字母识别方法-CN201910018087.8有效
发明人： 汤战勇;李青佩;翟双姣;范天赐;王焕廷;房鼎益;龚晓庆;陈峰 -专利权人：西北大学
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高频声波短时傅里叶变换的手写字母识别方法，将高频声波信号的短时傅里叶变换得到的频谱图作为特征，通过裁剪、灰度处理以及归一化处理之后训练卷积神经网络训练模型，并使用该模型提取特征，最后使用SVM分类器识别用户所写的英文字母。本发明的识别方法，无需用户佩戴额外的可穿戴设备或部署其他收发设备，同时不受环境中说话等其他噪音的影响，同时使用了深度学习与机器学习的方法建立用户模型，而非定位的方法还原用户手的移动轨迹，避免了其他方法要求用户一笔完成手写字母的缺陷。
一种基于高频声波傅里叶变换手写字母识别方法

[发明专利]一种基于图网络模型的增量代码缺陷检测方法及系统-CN202110325879.7有效
发明人：龚晓庆;李朋;徐榕泽;赵佳琪;叶贵鑫;汤战勇;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图网络模型的增量代码缺陷检测方法及系统，包括训练阶段和测试阶段，训练阶段包括数据处理、代码构图、构造图卷积神经网络模型；所述的测试阶段包括增量代码生成，增量代码构图，缺陷代码检测；本发明在现有缺陷代码检测工作的基础上，将关联代码分析与缺陷代码检测工作结合进行结合，提出一种基于图网络模型的增量代码检测方法，该方法可以在软件项目版本发生变更后，通过关联代码分析来计算版本变更后的增量代码，并在此基础上将项目的版本变更信息与代码的特征信息进行融合表示成图的格式，最后借助网络模型对代码的特征进行学习，实现了对版本变更后缺陷代码快速检测的功能。
一种基于网络模型增量代码缺陷检测方法系统

[发明专利]基于LLVM IR的程序多维度虚拟化保护方法及装置-CN202211490515.5在审
发明人：房鼎益;杜泽江;汤战勇;李方意;叶贵鑫;陈晓江;王梓旭;梁艺蕾 -专利权人：西北大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F21/14 文献下载
摘要：本申请涉及基于LLVM IR的程序多维度虚拟化保护方法及装置，方法包括：获取源代码的LLVM IR文件；对LLVM IR文件进行指令级别的虚拟化保护，得到一次保护后的文件；确定一次保护后的文件中的待保护函数；确定构成待保护函数的多个基本块，基于多个基本块构建虚拟机模块；将源代码中的待保护函数替换为调用虚拟机模块的指令，得到多维度虚拟化保护后的程序。本申请设计基本块级别的虚拟化保护手段，并结合指令级别的虚拟化保护手段，对通过LLVM编译器编译生成的IR字节码文件进行保护处理，能够大幅度提升逆向破解的难度，在中间表示阶段做虚拟化的保护可以减少前端语言和后端架构的多样性对代码的虚拟化保护带来的影响。
基于 llvm ir 程序多维虚拟保护方法装置

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