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[发明专利]一种无损检测关键标识物智能分类收集系统-CN202310276368.X在审
发明人：高鸿波;张士晶;胡昌振;胡坦能;黄彦斐;任嘉玮;欧铭浩;邬迪;贺俊科;万凯青;严玉荣;王浩 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B07B15/00 文献下载
摘要：本发明提供一种无损检测关键标识物智能分类收集系统，包括工作台，工作台的顶部设置有振动盘、传送装置、铅字识别装置、分类收集装置，振动盘的内腔中设置有限位装置，振动盘顶部设置有传送装置使振动盘与铅字识别装置连接，所述铅字识别装置包括图像识别装置和旋转置物装置，所述图像识别装置下方设置有分类收集装置，所述分类收集装置包括第二光电开关，开合门和铅字收集盒。本发明的无损检测关键标识物智能分类收集系统，以图像识别等数字信息技术、传感器技术和单片机技术为核心，多种模块化机械系统为辅，使铅字依次通过分离、传送、识别、分类四个基本步骤实现高效率，高精度分类，为射线检测人员提供便利。
一种无损检测关键标识智能分类收集系统

[发明专利]一种应用层DDoS攻防效果评估方法-CN202310366941.6在审
发明人： 胡昌振;王可惟;单纯;王余阳;林泽炜 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种应用层DDoS攻防效果评估方法，以目标应用的计算、存储等资源指标，和服务质量指标为基础，利用主成分分析方法，对数据指标构成的空间进行降维，并提取主成分，构建攻击及防御行为产生作用的资源状态空间和服务质量状态空间，并且，将状态空间描述为微分流形，给出微分流形的黎曼度量结构，最后，利用微分几何原理，对攻击及防御行为产生的效果进行量化计算，能够准确地评估攻击及防御系统的效果，为应用层DDoS攻击的防御提供有效参考。
一种应用 ddos 攻防效果评估方法

[发明专利]基于组件的有向双权软件级联故障传播建模方法及系统-CN202211614384.7在审
发明人：田东海;李骐元;甄烨炜;胡昌振;马锐 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了基于组件的有向双权软件级联故障传播建模方法及系统，考虑了组件内与组件间的传播概率，组件容错率的传播限制以及软件运行过程中的不确定性。包括如下步骤：针对软件进行分析，以软件中函数为节点，以函数之间的调用关系为边，构建软件网络；将每个函数节点视为一个组件。对故障组件i，如果指向故障组件有向边的起始组件是非故障组件j，计算非故障组件j的组件内传播概率、组件间传播概率，并进一步计算得出软件级联故障传播概率，获得组件j的故障感染概率，如果组件j的故障感染概率大于等于自身容错率则组件j被感染故障，作为新的故障组件，继续计算新的故障组件对应的非故障组件的被感染概率，直至无新的故障组件出现。
基于组件软件级联故障传播建模方法系统

[发明专利]一种基于最小集合覆盖的模糊测试方法和装置-CN202010790762.1有效
发明人： 胡昌振;马锐;王夏菁;王雪霏;李斌斌 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最小集合覆盖的模糊测试方法和装置，该方法利用深度神经网络为目标二进制程序产生测试用例集，并加入测试用例队列；利用最小集合覆盖理论，从所述测试用例队列中筛选出具有最大化路径覆盖率且测试用例数量最少的最小用例集合，以减少执行效果相同的重复测试用例的数量；以设定的一个或一个以上的测试用例选择标准，对所述最小用例集合中的测试用例进行排序，选择最优测试用例进行后续变异，继而实现模糊测试；将模糊测试过程中产生的有效测试用例加入深度神经网络测试用例训练集，离线地指导深度神经网络进行优化训练。使用本发明能够获得更小测试用例集以及更有效的测试用例，可以针对目标二进制程序进行有效地漏洞检测。
一种基于最小集合覆盖模糊测试方法装置

[发明专利]一种基于内存取证和图神经网络的恶意代码检测方法-CN202211113528.0在审
发明人：田东海;李骐元;张博;马锐;宋文爱;胡昌振 -专利权人：北京理工大学;中北大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于内存取证和图神经网络的恶意代码检测方法，涉及软件安全技术领域，本发明利用内存取证和图神经网络相结合的方式，减少了检测方法对于专家知识的依赖，同时提高了针对加壳恶意代码的检测效率以及对于未知样本的泛化能力。该方法包括如下步骤：获取目标程序的内存镜像。从内存镜像中提取目标程序中的函数以及函数之间的调用关系。利用自然语言处理NLP(Natural Language Processing)方法获取内存镜像中每个函数的语义表示，获得每个函数的语义向量。利用函数的语义向量构建目标程序的语义嵌入的函数调用图FCG(FunctionCall Graph)，利用图神经网络GNN(Graph Neural Network)模型来分析语义嵌入的FCG以进行恶意代码识别，获得检测结果。
一种基于内存取证神经网络恶意代码检测方法

[发明专利]一种入侵检测方法及系统-CN202211253052.0在审
发明人：单纯;刘臻;胡昌振;周彥哲;彭哲恒 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种入侵检测方法及系统，通过有标识的分组采集网络流量数据，避免了传统方法针对单个网络流量数据进行采集分析导致检测不准确的问题；将每个网络流量数据特征的分布曲线拟合成行为分布特征曲线之后再进行攻击行为的类型检测识别，将多维的网络流量数据特征的分布特征降为一维的行为分布特征，有利于网络流量数据特征与机器学习进行更好地结合，有利于提高检测结果的准确性。利用行为分布特征曲线的行为分布特征值进行机器学习训练，只需要基础的神经网络模型即可完成训练任务，避免了传统方法对机器学习神经网络的过度依赖。使得本发明提供的入侵检测方法能够更加简单、高效、准确地完成入侵检测。
一种入侵检测方法系统

[发明专利]基于深度学习的云端恶意程序检测系统及方法-CN202010814447.8有效
发明人：田东海;马锐;赵润泽;郁裕磊;魏行;胡昌振 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的云端恶意程序检测系统及方法，属于软件安全技术领域，该方案效率更高、准确率更高。该系统包括信息获取模块、数据预处理模块以及训练模型模块。信息获取模块具体为：程序样本集中包含恶意程序检测时所使用的程序样本；程序自动执行样本用于在虚拟机中自动执行程序样本；虚拟机中每次运行一个程序样本，并在运行过程中提取系统实时参数信息和动态链接库信息，程序样本执行完成后，保存虚拟机快照，分析虚拟机快照得到内存取证信息；各信息送入数据预处理模块。数据预处理模块进行数据预处理得到动态链接库特征向量、系统实时参数矩阵以及内存取证矩阵送入到训练模型模块。训练模型模块预先构建并训练神经网络模型。
基于深度学习云端恶意程序检测系统方法

[发明专利]基于粒子群和多标准的模糊测试用例选择方法和装置-CN202010791547.3有效
发明人： 胡昌振;王夏菁;马锐;蒋瑾蔓;王雪霏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群和多标准的模糊测试用例选择方法和装置，可以针对目标二进制程序进行有效地漏洞检测。该方法以测试用例作为粒子，采用粒子群优化算法选择综合最优的测试用例作为下一轮待变异的测试用例；在粒子群优化过程中，利用选取的多个测试用例选择标准确定每个测试用例i的综合潜质，将粒子测试用例i在所有迭代中综合潜质的最大值作为个体最优解，将目前已执行的所有迭代中所有测试用例中综合潜质的最大值作为群体最优解，根据个体最优解和群体最优解进行粒子群优化，获得最优粒子作为待变异测试用例；并且利用测试用例的潜在价值和预期覆盖率动态地为所述待变异测试用例确定变异能量。
基于粒子标准模糊测试选择方法装置

[发明专利]一种射线检测铅字分选装置及其分选方法-CN202210967159.5在审
发明人：高鸿波;胡坦能;邬冠华;敖波;张士晶;张小海;董建彪;胡昌振;黄彦斐 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： B07C5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种射线检测铅字分选装置及其分选方法，包括进料部、识别部和分类收集部；进料部包括单个铅字进料组件，单个铅字进料组件包括齿轮对、送料管和驱动电源，驱动电源可驱动齿轮对将单个铅字送入送料管；识别部包括载料盒和集成于载料盒上的图像识别组件，载料盒用以承载从送料管输送而来的铅字，图像识别组件可中断驱动电源并识别铅字的图像信息；分类收集器包括中控组件、分类执行组件和多个铅字收集盒，中控组件可根据图像识别组件获取的铅字的图像信息控制分类执行组件将载料盒中的铅字送入相应的铅字收集盒内。本发明可实现无序铅字堆的自动分离、分类及回收，快速且精准，大大提高了回收效率，降低了回收成本。
一种射线检测铅字分选装置及其方法

[发明专利]一种基于语法特征和语义特征的软件安全漏洞检测方法-CN202011488425.3有效
发明人：危胜军;胡昌振;钟浩;陶莎;赵敬宾 -专利权人：北京理工大学;鹏城实验室
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语法特征和语义特征的软件安全漏洞检测方法。包括以下步骤：步骤1、确定检测对象的粒度；步骤2、建立软件历史漏洞库；步骤3、建立检测对象的抽象语法树；步骤4、对抽象语法树进行嵌入；步骤5、对检测对象软件源代码进行编译；步骤6、建立检测对象的程序依赖图；步骤7、对程序依赖图进行嵌入，步骤8、使用图卷积神经网络对AST的特征进行学习：步骤9、使用双向LSTM对PDG的特征进行学习；本发明的优越效果是：提高了检测模型的精度、准确率、召回率的性能指标；采用一种图神经网络直接对AST树形结构进行学习，因此不会丢失任何信息，基于图神经网络的特征直接提取方式能够极大提高模型的检测性能。
一种基于语法特征语义软件安全漏洞检测方法

[发明专利]一种基于多层检测的网络攻击类型识别方法-CN201811146113.7有效
发明人： 胡昌振;吕坤;孙冲 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多层检测的网络攻击类型识别方法，属于信息安全技术领域。具体操作步骤为：步骤一、获取原始训练数据，并做预处理。步骤二、构建集成分类模型。步骤三、训练集成分类模型。步骤四、对测试数据进行预处理。步骤五、对测试数据进行分类。本专利提出的一种基于多层检测的网络攻击类型识别方法与已有技术相比较，有如下有点：①采用smote算法对少数样本升采样，对多数样本降采样，解决数据集样本不平衡问题。②采用集成模型，提高了检测的精确率与召回率。③将果蝇优化算法FOA与支持向量机SVM结合，实现SVM中参数C和gamma的最优和自适应选择。
一种基于多层检测网络攻击类型识别方法

[发明专利]基于流数据的黎曼流形结构的DDoS攻击检测方法-CN202110484817.0有效
发明人： 胡昌振;刘臻;单纯;宫英慧;王可惟 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流数据的黎曼流形结构的DDoS攻击检测方法。本发明首先对流数据进行数学建模，对高维度的、复杂的流数据特征进行预处理，最终以“做功”作为描述流数据的唯一特征；然后，使用傅里叶变换得到“做功”的频域信息以及计算“做功”的信息熵作为机器学习的输入特征。本发明方法是一种轻量级的检测方法，其用于训练的数据特征少，对DDoS攻击的检测速度快；同时，实现该方法的技术难度小，但准确率高。
基于数据黎曼流形结构 ddos 攻击检测方法

[发明专利]一种基于攻击者特性指标的网络攻击路径预测方法-CN202011629019.4有效
发明人： 胡昌振;王可惟;单纯;郭守坤;宮英慧 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于攻击者特性指标的网络攻击路径预测方法，首先从攻击者的角度出发，结合攻击图和隐马尔可夫模型，提出网络攻击路径的量化指标，如攻击成本、攻击收益和攻击利润来体现不同意图的攻击者对于最佳攻击路径选取的不同；其次，基于量化指标对攻击图中的攻击路径进行量化和分析，更加有效地描述网络攻防场景；最后，通过将每一条攻击路径上所有漏洞的攻击成本、攻击收益及攻击利润分别相加，得到整条攻击路径的攻击总成本、攻击总获利以及攻击总利润，通过比较各个攻击路径的指标值，从而更加准确地找到攻击者可能攻击的风险较大的一条或多条攻击路径，帮助网络管理员更全面地了解网络安全状况，更高效地保证网络系统安全性。
一种基于攻击者特性指标网络攻击路径预测方法

[发明专利]一种分段式符号执行方法-CN201810819763.7有效
发明人： 胡昌振;马锐;窦伯文;王龙;高浩然 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明采用一种分段式符号执行方法，对程序段进行粗粒度划分，并采用各程序段独立执行的方式对程序进行符号化分析，以改进目前的符号执行工具针对大规模程序进行分析以及现有分段式符号执行顺序分析方法的分析效率和分析准确度。一种分段式符号执行方法，通过聚类方法将程序划分为较大的多个程序段，进而对各程序段进行独立符号执行，然后将各个程序段的符号执行结果进行合并，完成对整个程序的分析。
一种段式符号执行方法

[发明专利]一种基于执行流图的Web应用安全漏洞预测方法-CN201810933988.5有效
发明人：危胜军;钟浩;单纯;胡昌振 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于执行流图的Web应用安全漏洞预测方法，根据Web应用程序的数据依赖关系与控制依赖关系，构建执行流图EFG；从EFG中抽取以安全敏感语句所在节点Sk为终点、以与Sk相关联的用户输入节点UI为起点的子图，针对每个子图提取度量元；将子图的度量元的具体数值作为输入，将子图对应的Sk有无漏洞作为输出，构建漏洞预测模型，从而实现Web应用安全漏洞预测。本发明在度量元的提取上包含判断节点，且与直接对程序切片进行分析相比，工作量大大减小。
一种基于执行 web 应用安全漏洞预测方法

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