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[实用新型]一种多层高强度的无纺布-CN202122944136.6有效
发明人：王刚;吴来云 -专利权人：杭州兴农纺织有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： B32B27/36 文献下载
摘要：本实用新型涉及复合无纺布技术领域，公开了一种多层高强度的无纺布，其技术方案要点是包括包括第一无纺布和第二无纺布，通过设置的第一无纺布和第二无纺布能够为干燥层提供设置场所，通过设置的第一防水层能够阻隔水份进入到第一无纺布上，避免第一无纺布吸收水份，从而避免第一无纺布强度降低，通过设置的第二防水层能够阻隔水份进入到第二无纺布上，避免第二无纺布吸收水份，从而避免第二无纺布强度降低，若当第一防水层和第二防水层破碎导致水份进入到第一无纺布和第二无纺布上时，通过设置的干燥层能够干燥第一无纺布和第二无纺布，以保证第一无纺布和第二无纺布的干燥，避免第一无纺布和第二无纺布的强度降低。
一种多层强度无纺布

[实用新型]一种自带杀菌结构的无纺布-CN202122822830.0有效
发明人：王超;吴来云 -专利权人：杭州兴农纺织有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： B32B9/02 文献下载
摘要：本实用新型属于无纺布技术领域，尤其是一种自带杀菌结构的无纺布，针对现有的无纺布没有自带杀菌功能，当衣物不能一天一洗，容易造成细菌滋生，再次穿戴细菌容易对人体造成危害的问题，现提出如下方案，其包括无纺布层，无纺布层的底部熔接有耐磨层，无纺布层的顶部熔接有杀菌层，杀菌层的顶部熔接有透气缓冲层，透气缓冲层的顶部熔接有贴身内层，无纺布层为双层，无纺布层的内侧熔接有多个加强筋，多个加强筋均为弯曲设置，且多个加强筋熔接相连，加强筋为碳纤维材料制成，耐磨层为PE材料制成。本实用新型的无纺布自带杀菌功能，可以在不水洗时具有杀菌功能，同时在水洗后依然不影响正常杀菌使用，同时加强了整体强度。
一种杀菌结构无纺布

[发明专利]恶意代码同源性分析方法和装置及设备-CN202110067880.4在审
发明人： 吴来云 -专利权人：南京东巽信息技术有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本申请涉及一种恶意代码同源性分析方法，包括：将恶意代码样本集中的恶意代码样本进行分组，并提取出每一组中的各恶意代码样本的动态特征信息和静态特征信息；将每一组中的恶意代码样本的动态特征信息和静态特征信息进行数值化处理，得到每一组中的恶意代码样本的特征向量；采用卷积神经网络对每一组中的恶意代码样本的特征向量进行卷积运算，得到每一组中的恶意代码样本之间的特征相似度向量；基于动态BP神经网络对特征相似度向量进行分析检测，得到每一组中的恶意代码样本之间的同源性检测结果。其综合卷积神经网络和动态BP神经网络的配合，在对恶意代码同源性分析时，能够有效提高分析结果，使得对恶意代码的同源关系检测的更加准确。
恶意代码同源性分析方法装置设备

[发明专利]DNS隐蔽信道检测方法、装置及设备-CN202011176245.1在审
发明人： 吴来云;张研;江志华;李薛 -专利权人：东巽科技（北京）有限公司
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种DNS隐蔽信道检测方法，包括：获取待检测DNS报文；对待检测DNS报文进行解析，由待检测DNS报文中提取出相应的特征信息，并将特征信息组合成多维度的特征向量；基于特征向量，利用预先训练好的报文检测模型对待检测DNS报文进行检测，得到相应的检测值；根据检测值与检测阈值之间的关系，确定待检测DNS报文是否为隐蔽信道报文。其中，由于所提取出的特征向量为包含有多个不同的特征信息的多维度的数据集，因此在基于该数据集的基础上对待检测DNS报文进行检测，有效提高了检测结果的准确度。
dns 隐蔽信道检测方法装置设备

[发明专利]网络流量检测方法和装置及设备-CN202011181208.X在审
发明人： 吴来云;张研;江志华;李薛 -专利权人：东巽科技（北京）有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种网络流量检测方法，包括：获取网络流量数据，对网络流量数据进行解析，由网络流量数据中提取出流量会话；其中，流量会话包括报文字节数；对流量会话进行变换，将流量会话转换为流量基因图谱；将流量基因图谱输入至预先训练好的流量检测网络模型中，由流量检测网络模型根据输入的流量基因图谱进行网络流量数据的检测，并输出相应的检测结果；其中，检测结果包括网络流量数据为正常流量和恶意流量中的任意一种。相较于相关技术中单纯采用深度学习进行网络流量检测的方式，有效提高了检测结果的准确性。
网络流量检测方法装置设备

[发明专利]一种用于恶意软件检测的样本类别判定方法-CN201610996935.9有效
发明人：李薛;吴来云;张妍;江志华 -专利权人：东巽科技（北京）有限公司
申请日： 2016-11-09 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种样本类别判定方法，包括如下步骤：收集样本程序集，分别组成样本库；将所述样本库中的程序集提交至虚拟沙箱环境运行，后生成相应的样本分析报告；解析所述样本分析报告，提取特有特征组合信息，生成特征向量集；将所述特征向量集输入分类器进行训练，得到最佳模型；将待测程序输入所述最佳模型，得到所述待测程序是恶意程序或正常程序的判别结果。本发明提高了恶意软件检测的效率和准确率，避免了动态检测技术中繁杂的操作和较大的能耗，在保证准确率的基础上大幅提高了检测的速度。
一种用于恶意软件检测样本类别判定方法

[发明专利]一种基于深度学习的恶意样本程序分类方法及系统-CN201810102365.3在审
发明人：李薛;吴来云;江志华;张研 -专利权人：东巽科技（北京）有限公司;南京东巽信息技术有限公司
申请日： 2018-02-01 - 公布日： 2018-08-07 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的恶意样本程序分类方法及系统，该方法将收集的恶意程序集分别通过虚拟沙箱环境进行运行分析，针对每一个恶意程序样本生成对应的样本报告，对样本报告分别解析并提取特征信息，生成相应的数值化特征向量，将数值化特征向量输入神经网络模型中进行训练。本发明通过收集带有病毒分类标记的恶意程序集，利用虚拟沙箱环境运行分析，并生成相应的样本报告，从样本报告中提取样本行为信息作为特征集，并将特征集进行数值向量化处理，构建神经网络模型，提取样本程序对系统API的操作序列信息并进行数值化向量转换。本发明能够准确识别恶意样本所属的类别，提高了对恶意样本识别的效率和准确率。
样本恶意程序样本程序数值化特征向量运行分析特征集沙箱虚拟操作序列信息神经网络模型输入神经网络病毒分类提取特征向量转换行为信息样本生成样本识别向量化分类准确率构建解析学习

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