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[发明专利]基于频繁子图挖掘的API误用检测方法及装置-CN202310890481.7在审
发明人：蒋家盛;吴敬征;凌祥;罗天悦;武延军 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频繁子图挖掘的API误用检测方法及装置，所述方法包括：构建包含若干个API源代码的数据集，并从每一API源代码中生成至少一个API路径；基于所有API路径中各子图的出现频次，得到数据集对应的API路径模式集合；将待检测源代码的API路径与API路径模式集合进行子图匹配，得到该待检测源代码的API误用检测结果。本发明可以降低人工的成本，扩大检测的范围，增强软件安全。
基于频繁挖掘 api 误用检测方法装置

[发明专利]一种鸿蒙安全漏洞防御方法和系统-CN202110902805.5有效
发明人：吕泽;武斌;吴敬征;武延军;郑森文;罗天悦;杨牧天 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种鸿蒙安全漏洞的防御方法和系统，以鸿蒙系统为分析对象，首先将鸿蒙安全漏洞的防御方法形式化描述为Q，PEC，F，ρ，δ；根据输入应用集合首先进行初次HOPE漏洞探测；根据探测结果，将探测到HOPE漏洞的应用集合与防御组件结合处理；并以处理后的应用重新使用PEC进行HOPE漏洞的探测；最后根据两次漏洞探测的结果来判断本方法的有效性。本发明适用于鸿蒙系统的安全漏洞修复与防御，在多数鸿蒙设备中均可以进行HOPE漏洞的防御、拥有较高的防御效果、较低的误拦截，能够防御鸿蒙系统中的HOPE漏洞与潜在的DoS攻击风险，满足对鸿蒙系统的安全性防御的需求。
一种鸿蒙安全漏洞防御方法系统

[发明专利]一种基于频域特征融合再构的模型后门攻击对抗方法-CN202310754608.2在审
发明人：王承杰;赵琛;武延军;吴敬征;郑森文;罗天悦 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频域特征融合再构的模型后门攻击对抗方法。本方法对学生模型的特征图集合利用傅里叶卷积在频域对特征图进行滤波以去除在时域注入的后门攻击模式；依次从深层特征图到浅层特征图级联融合语义信息，使整个学生模型的输出成为整体，从而在匹配教师模型特征图的过程中增加学生模型可学习到的语义信息并削弱可能存在的基于局部信息的攻击后门；对融合后的特征图使用注意力运算在相邻输出特征图层间利用深层高阶语义信息增强浅层语义信息密度，从而提高学生模型学习能力，可获得更高训练精度。本发明可在不可信来源预训练模型基础上学习获得高精度且可去除时域攻击后门与基于局部信息的攻击后门的学生模型。
一种基于特征融合模型后门攻击对抗方法

[发明专利]一种基于迭代筛选与随机掩码学习的模型安全迁移方法-CN202310765978.6在审
发明人：王承杰;赵琛;武延军;吴敬征;郑森文;罗天悦 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迭代筛选与随机掩码学习的模型安全迁移方法，其步骤包括：1)固定既有未知渠道教师模型权重值，初始化学生模型权重；2)使用迭代强化筛选算法对教师模型各层级输出的通道进行筛选，强化高语义信息通道以提高传递信息精度，弱化删除受扰动后导致输出显著变化的通道以避免传递后门攻击触发器模式；3)输入目标训练数据集，每轮训练使用不同随机掩码对学生模型输出进行屏蔽以正则化学习教师网络通道输出，可避免持续学习不可信通道并学习全局强语义通道，直至学生模型收敛。本方法可应用于需将不安全来源训练的预训练模型迁移到学生模型使用时，可解决潜在的后门被迁移到学生模型上的危害并提高学生模型精度。
一种基于筛选随机掩码学习模型安全迁移方法

[发明专利]面向人工智能模型迁移安全的后门攻击对抗方法及系统-CN202310705688.2在审
发明人：王承杰;赵琛;武延军;吴敬征;郑森文;罗天悦 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向人工智能模型迁移安全的后门攻击对抗方法及系统。本发明基于对知识蒸馏迁移范式进行优化，来抵抗后门攻击触发器模式的转移；其中学生模型不直接模仿教师模型的输出，而是在利用Transformer对学生模型输出进行层间融合后以全局交互信息模式对教师模型输出进行匹配学习，教师模型的信息被融合信息分散拆解到学生模型各阶段的参数权重内，可避免学生模型受到教师模型内包含的基于局部信息的攻击后门的影响，同时全局信息融合可以提高学生模型所学习的语义，从而提高精度。本发明提供的方法可在迁移不可信来源的人工智能模型能力时，获得可去除基于局部信息攻击后门的安全学生模型。
面向人工智能模型迁移安全后门攻击对抗方法系统

[发明专利]一种基于代码嵌入和聚类的PyPI恶意软件包检测方法-CN202310803830.7在审
发明人：梁文韬;凌祥;吴敬征;罗天悦;武延军 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代码嵌入和聚类的PyPI恶意软件包检测方法，其步骤包括：1)构建APIEM模型，用于获取Python脚本对应的标准化API调用序列；2)利用APIEM模型提取训练集中每一Python脚本对应的标准化API调用序列，并将其作为训练样本训练得到标准化控制流图嵌入模型CCEM；3)提取出各待检测Python软件包、良性Python软件包的安装脚本对应的标准化API调用序列，并使用CCEM将其嵌入为向量；4)根据向量对软件包进行聚类，识别出离群点；5)基于离群点的离群程度以及该离群点与已知恶意样本间的距离判断软件包是否为恶意软件包。
一种基于代码嵌入 pypi 恶意软件包检测方法

[发明专利]基于多任务学习的漏洞挖掘方法及装置-CN202210125058.3在审
发明人：吴敬征;武延军;段旭;杜梦男;罗天悦;杨牧天 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多任务学习的漏洞挖掘方法及装置，所述方法包括：基于源代码的抽象语法树、控制流图与程序依赖图，构建代码属性图；分离代码属性图中的树结构与图结构；对树结构中的节点进行编码，得到抽象语法树的初始节点向量表示；将抽象语法树的初始节点向量表示、树结构和图结构分别输入漏洞识别神经网络模型与漏洞定位神经网络模型，得到漏洞识别结果与漏洞定位结果。本发明为了解决现有基于学习的源代码漏洞挖掘方法准确率有待提高并且检测粒度较粗的问题，提出了基于多任务学习的漏洞挖掘方法。本发明能够实现在准确识别漏洞的同时，对漏洞进行定位，提高漏洞挖掘人员的安全漏洞挖掘能力。
基于任务学习漏洞挖掘方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的漏洞影响范围推理方法和系统-CN202310019150.6在审
发明人：刘泽鑫;吴敬征;凌祥;罗天悦;王丽敏;屈晟;武延军 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的漏洞影响范围推理方法和系统。该方法的步骤包括：采集漏洞信息，根据漏洞信息获取软件产品与漏洞的关联关系，构建漏洞知识图谱；根据漏洞知识图谱，构建漏洞影响范围推理算法模型的数据集；利用构建的数据集，构建漏洞影响范围推理算法模型并对其进行训练；利用训练完成的漏洞影响范围推理算法模型，进行漏洞影响范围推理。进一步该方法还包括对所述漏洞影响范围推理算法模型的训练结果进行评估的步骤。本发明为了解决漏洞的影响范围推理准确率偏低的问题，提出了一种基于深度学习的漏洞影响范围推理方法，可以有效提高漏洞影响范围推理的准确率，提高安全漏洞挖掘能力。
一种基于深度学习漏洞影响范围推理方法系统

[发明专利]面向流量迁移的节点识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310093567.7有效
发明人：屈晟;武斌;武延军;吴敬征;罗天悦;庞海天 -专利权人：中科南京软件技术研究院
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04L41/142 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术领域，公开了一种面向流量迁移的节点识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据预设评估方式确定各节点的请求处理能力，并获取各节点的请求处理数量；根据各节点的请求处理能力和用户业务需求确定拓扑中心节点；根据各节点的请求处理数量确定流量中心节点；根据所述流量中心节点和所述拓扑中心节点完成节点识别。通过上述方式，根据流量中心节点和拓扑中心节点，实现了在EdgeX异构节点网络中流量迁移的关键节点的识别，以便用户在后续根据流量中心节点和拓扑中心节点对流量进行调整，且可以让EdgeX系统在业务运行过程中实时完成流量识别和流量迁移任务。
面向流量迁移节点识别方法装置设备存储介质

[发明专利]EdgeX的关键软件识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310103429.2有效
发明人：屈晟;武斌;武延军;吴敬征;罗天悦;庞海天 -专利权人：中科南京软件技术研究院
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F8/70 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术领域，公开了一种EdgeX的关键软件识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取EdgeX的软件演进信息；根据所述软件演进信息构建动态演进图；根据所述动态演进图进行权重计算，确定关键节点；根据所述关键节点确定所述EdgeX的关键软件。通过上述方式，基于软件演进信息构建动态演进图，根据动态演进图进行权重计算，从而确定关键节点，根据关键节点可确定EdgeX在演进过程中的关键软件，实现了EdgeX在演进过程中的关键软件的识别，确定了EdgeX中开发者和维护者主要围绕的软件模块，为EdgeX后续软件的开发和维护提供模块关键性的参考。
edgex 关键软件识别方法装置设备存储介质

[发明专利]基于交互序列的软件识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310090891.3在审
发明人：屈晟;武斌;武延军;吴敬征;罗天悦;庞海天 -专利权人：中科南京软件技术研究院
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术领域，公开了一种基于交互序列的软件识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取EdgeX场景中目标交互事务的初始交互序列；根据所述初始交互序列计算多个软件交互模式的交互权重；根据各软件交互模式的交互权重生成软件交互序列库；根据所述软件交互序列库完成所述EdgeX场景的软件识别。通过上述方式，根据软件交互序列库完成EdgeX场景的软件识别，从而得到EdgeX在业务场景的交互过程中重要的软件模块，以面对EdgeX业务场景中出现风险能够快速定位问题软件，减少风险带来的危害，并为企业发现EdgeX业务场景中依赖软件的瓶颈和隐患提供了参考指引。
基于交互序列软件识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种鸿蒙安全漏洞检测方法和系统-CN202110901617.0有效
发明人：吕泽;吴敬征;武延军;芮志清;郑森文;罗天悦;杨牧天 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种鸿蒙安全漏洞的检测方法和系统，以鸿蒙系统为分析对象，首先将鸿蒙安全漏洞的判断形式化描述为Q，∑，ρ，q0，F；然后动态探测鸿蒙设备周围的可连接设备列表；根据待测应用的集合情况获取应用集的身份信息集；并以设备信息和应用信息作为参数进行远程应用的尝试调取，根据根据获取的远程调用结果信息判断是否存在安全漏洞；最后使用循环触发漏洞逻辑进行远程尝试DOS攻击，根据获取的远程调用结果信息判断是否存在DoS攻击漏洞。本发明在多数鸿蒙设备中均可以进行安全漏洞的检测、拥有较高的执行效率、较低的误报率和漏报率，能够标识鸿蒙系统中的潜在安全漏洞与潜在的DoS攻击风险，满足对鸿蒙系统的安全性检查的要求。
一种鸿蒙安全漏洞检测方法系统

[发明专利]针对模糊测试工具漏洞挖掘能力的集成化评估方法及装置-CN202111044429.7有效
发明人：芮志清;周昊;吴敬征;罗天悦;武延军 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对模糊测试工具漏洞挖掘能力的集成化评估方法及装置，包括：将n种模糊测试工具与m种测试程序集交叉配对，抓取参考数据和目标值；以目标值作为监督数据，利用参考数据进行训练，得到评估模型；将待测模糊测试工具与p种测试程序集交叉配对后，将相应参考数据输入评估模型，生成评估报告。本发明能够进行正向的自我成长，解决了模糊测试领域中众多评价方法中存在的主观性强，科学性差，适用范围局限等问题，提供在提高模糊测试工具的漏洞挖掘能力方面的指导性和建设性意见。
针对模糊测试工具漏洞挖掘能力集成化评估方法装置

[发明专利]基于多模态信息融合的移动平台恶意软件检测方法及装置-CN202310136086.X在审
发明人：王时予;凌祥;吴敬征;罗天悦;芮志清;杨牧天;李志远;武延军 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开基于多模态信息融合的移动平台恶意软件检测方法及装置，针对待检测的二进制应用程序，提取二进制序列并生成灰度图、接口调用序列、函数调用图和函数控制流图，对应三种模态；进而提取图像特征、调用序列特征、全局图特征；再组成特征集，输入到异类选择网络，输出各模态被攻击概率的向量；使用鲁棒融合网络将各特征和异类选择网络输出的向量进行融合，输出融合结果；再使用多模态信息融合网络将异类选择网络的输出向量与鲁棒融合网络输出的结果进行融合，输出预测向量，通过降维并归一化，得到恶意软件的预测值。本发明能够对抗针对恶意软件检测的单一模态攻击，基于多模态融合，可以有效地提高决策总体结果的准确率。
基于多模态信息融合移动平台恶意软件检测方法装置

[发明专利]开源许可证法律条款识别方法与装置-CN202310184744.2在审
发明人：党蓉;吴敬征;罗天悦;杨牧天;武延军;王旭 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种开源许可证法律条款识别方法及装置。所述方法包括：将开源软件的许可证文本切分成若干个语句；对每一语句进行法律条款的多标签分类，以获取包含法律条款的语句以及该语句中的法律条款；对包含法律条款的语句进行约束倾向的分类，得到所述许可证文本中法律条款对应的约束倾向；基于所述法律条款及该法律条款对应的约束倾向，得到所述许可证文本中法律条款的识别结果。本发明可以判断不同开源许可证之间是否存在兼容性风险提供更为准确合理的依据。
许可证法律条款识别方法装置

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