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公开(公告)号：CN112836232A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911159839.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种网页指纹识别背景下基于k匿名的动态网页隐私保护方法。该方法为：从网络中截取数据流量包，按照数据包的格式读取TCP协议下数据流负载的有效荷载部分；通过流量填补技术，将网络中有效数据长度不同的数据包规范为等长的数据包；依据网页流行度先选择4*k个虚假网页，k为匿名网页集中设定的虚假网页的个数，并将该4*k个虚假网页加入网页备胎池；从网页备胎池中选择虚假网页和当前真实网页，计算路径熵值，根据路径熵值选择k‑1个虚假网页组成匿名网页集，发送至服务器；判断是否存在下一次跳转：若存在则继续进行流量填充；否则结束匿名过程。本发明可靠性高，提高了网页指纹识别背景下用户的动态网页隐私保护效果。
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公开(公告)号：CN103626287B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310553435.4
申请日：2013-11-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: C02F3/12 , C02F101/38
CPC classification number: Y02W10/15
Abstract: 本发明公开了一种具有吡啶降解功能的好氧颗粒污泥、培养及应用。所述污泥通过具有自絮凝特性的单一菌种(Rhizobium sp.) NJUST18培养而得。采用吡啶特效降解菌株(Rhizobium sp.) NJUST18作为接种物，采用序批式反应器(SBR)的反应器形式，利用(Rhizobium sp.) NJUST18的自絮凝特性，通过控制SBR体系运行周期、沉降时间和有机负荷等参数，促进吡啶降解颗粒污泥的形成。本发明所提供的具有吡啶降解功能的好氧颗粒污泥，可以以吡啶为唯一碳源、氮源进行生长。颗粒污泥培养成熟后，颗粒形状规则，沉降性能好（污泥指数SVI值只有25.6 mL/g），反应体系污泥浓度高（混合液挥发性悬浮固体MLVSS浓度高达4610mg/L），降解效率高（最大降解速率Vmax高达1867.4 mg l-1 h-1）。颗粒污泥培养成熟后，可在SBR体系中于7.5小时内实现4200 mg/L吡啶的完全降解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103626287A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310553435.4
申请日：2013-11-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: C02F3/12 , C02F101/38
CPC classification number: Y02W10/15
Abstract: 本发明公开了一种具有吡啶降解功能的好氧颗粒污泥、培养及应用。所述污泥通过具有自絮凝特性的单一菌种(Rhizobiumsp.)NJUST18培养而得。采用吡啶特效降解菌株(Rhizobiumsp.)NJUST18作为接种物，采用序批式反应器(SBR)的反应器形式，利用(Rhizobiumsp.)NJUST18的自絮凝特性，通过控制SBR体系运行周期、沉降时间和有机负荷等参数，促进吡啶降解颗粒污泥的形成。本发明所提供的具有吡啶降解功能的好氧颗粒污泥，可以以吡啶为唯一碳源、氮源进行生长。颗粒污泥培养成熟后，颗粒形状规则，沉降性能好（污泥指数SVI值只有25.6mL/g），反应体系污泥浓度高（混合液挥发性悬浮固体MLVSS浓度高达4610mg/L），降解效率高（最大降解速率Vmax高达1867.4mgl-1h-1）。颗粒污泥培养成熟后，可在SBR体系中于7.5小时内实现4200mg/L吡啶的完全降解。
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公开(公告)号：CN109379718A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811501215.6
申请日：2018-12-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于连续查询用户位置服务的隐私保护的一种新的方法。在大数据时代，攻击者可以基于用户的历史查询概率和转移概率推测出用户发送请求的地理位置。用户在向服务器节点发送位置服务请求的时候，通过生成的不包含用户的真实地理位置的虚假匿名集来代替用户的真实地理位置，实现隐私保护。本发明根据信息论的熵值理论，依据用户的历史询问概率计算匿名集信息熵，基于熵的隐私度量来获得更大的熵值，降低攻击者识别出用户真实位置的可能性。另一方面，移动用户在连续发送位置服务请求的时候，如果攻击者对移动用户进行跟踪，就可以根据用户的历史转移概率信息推断出用户位置的真假。鉴于此，在连续查询位置服务的情况下，我们进一步采用相对熵来衡量用户轨迹的隐私度量。
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公开(公告)号：CN114706751B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210221548.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 南京理工大学紫金学院
Inventor： 张丽
IPC: G06F11/36 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SMOTE的软件缺陷预测方法，包括：将原始数据集分为训练集和测试集，利用特征选择算法从训练集中选取关键特征集；采用K‑means算法将少数类样本聚类为N个簇，并对簇内每个样本的关键特征权重和距离权重进行计算，得到合成样本数量；基于SMOTE算法合成少数类样本，直至满足设定条件，将合成结果与多数类样本合并，得到平衡数据集；利用AdaBoost算法对平衡数据集进行训练，构建分类器，通过分类器对测试集进行预测；本发明充分考虑到不平衡数据集中少数类样本关键特征和与簇心距离的特性，对经典SMOTE算法进行了改进，能更加准确地合成少数类样本，提高软件缺陷预测的准确性，降低了软件测试的成本。
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公开(公告)号：CN112836232B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201911159839.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种网页指纹识别背景下基于k匿名的动态网页隐私保护方法。该方法为：从网络中截取数据流量包，按照数据包的格式读取TCP协议下数据流负载的有效荷载部分；通过流量填补技术，将网络中有效数据长度不同的数据包规范为等长的数据包；依据网页流行度先选择4*k个虚假网页，k为匿名网页集中设定的虚假网页的个数，并将该4*k个虚假网页加入网页备胎池；从网页备胎池中选择虚假网页和当前真实网页，计算路径熵值，根据路径熵值选择k‑1个虚假网页组成匿名网页集，发送至服务器；判断是否存在下一次跳转：若存在则继续进行流量填充；否则结束匿名过程。本发明可靠性高，提高了网页指纹识别背景下用户的动态网页隐私保护效果。
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公开(公告)号：CN114706751A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210221548.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 南京理工大学紫金学院
Inventor： 张丽
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SMOTE的软件缺陷预测方法，包括：将原始数据集分为训练集和测试集，利用特征选择算法从训练集中选取关键特征集；采用K‑means算法将少数类样本聚类为N个簇，并对簇内每个样本的关键特征权重和距离权重进行计算，得到合成样本数量；基于SMOTE算法合成少数类样本，直至满足设定条件，将合成结果与多数类样本合并，得到平衡数据集；利用AdaBoost算法对平衡数据集进行训练，构建分类器，通过分类器对测试集进行预测；本发明充分考虑到不平衡数据集中少数类样本关键特征和与簇心距离的特性，对经典SMOTE算法进行了改进，能更加准确地合成少数类样本，提高软件缺陷预测的准确性，降低了软件测试的成本。
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