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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115408693A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211071188.X
申请日：2022-09-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于自适应计算时间策略的恶意软件检测方法及系统。本发明提出了一个新的深度学习框架——DACT‑Transformer来检测Android恶意软件，是一种用于类似Transformer模型的自适应计算时间策略。DACT‑Transformer为Transformer的常规处理增加了一个自适应的计算机制，它可以控制在推理时需要执行的Transformer块的数量。通过这样使本发明在略微降低精度的情况下，减少了模型的计算负荷，降低在实际生产中对设备造成的压力。
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公开(公告)号：CN114329371B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111660580.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了数据库用户权限管理模块，包括切换普通用户权限函数、切换超级用户权限函数、切换回原用户函数、授权普通用户权限切换函数、授权超级用户权限切换函数、取消普通用户权限切换函数、取消超级用户权限切换函数和打印用户权限列表函数。本发明通过引入定制化的用户操作权限管理操作扩展，增强了数据库用户权限管理能力，使经过管理员配置后能够在当前用户进行权限升级，从而使当前用户临时拥有其他用户才拥有的部分权限，不需要单独为所有普通用户配置执行权限；而普通用户不再需要单独记忆目标用户的密钥且无法再通过密钥登陆目标用户，需要转换为目标用户权限需要向管理员进行申请，管理员能更好掌握所有用户的权限管理。
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公开(公告)号：CN115525896A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210907548.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种利用动态图注意力网络的恶意软件检测方法。本发明对API序列进行分段，构建API图快照序列，使用多个快照记录了软件API调用图的变化过程，以此间接表示软件行为动作发生的顺序与过程，使模型能更好地理解软件行为。本发明将通过图注意力神经网络模块更新注意力系数，同时通过门控循环神经网络模块更新隐藏状态,使得模型能捕获调用图局部恶意行为信息与调用图结构的演变过程，更加适应非典型的恶意软件检测。
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公开(公告)号：CN114529051A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210048738.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层次残差自注意力神经网络的长期电力负荷预测方法。本发明包括三部分的内容：第一，自适应的提取历史负荷数据中的趋势项，周期项，节假日项，天气项的混合特征数据并与历史负荷序列数据融合。第二，对融合后的序列数据进行时间分量递归分解，并利用层次残差自注意力网络块对时间分量进行编码，第三，重建时间分量，进行生成式解码，预测未来一段时间的电力负荷波动。本发明通过层次化的对负荷序列进行拆解，重建，预测，有效的捕捉了序列的长短期特征，提升了模型在长序列负荷预测场景下的预测精度。
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公开(公告)号：CN114491510A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111625433.2
申请日：2021-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了数据库安全审计管理模块，包括配置参数、AuditItem结构体和功能函数；配置参数包括审计类型参数、日志类型配置参数、目录日志记录参数、客户端日志记录参数、审计日志级别参数、参数打印配置、数据表行配置参数和声明打印配置参数；AuditItem结构体用于格式化记录目标数据库用户的SQL执行语句操作；功能函数包括初始化审计事件函数、DML审计函数、DDL审计函数、审计函数调用函数和日志记录函数。本发明在日志记录过程中将执行语句进行解析并提取关键信息，方便管理员进行日常安全维护以及在发生数据泄露后快速定位，并进行后续处理。
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