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公开(公告)号：CN101908017A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN201010187488.5
申请日：2010-06-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于部分多重覆盖的回归测试用例筛选方法，首先根据软件系统特征和测试用例库的历史数据，构建测试需求覆盖矩阵；再针对修改组件，将测试需求集划分为关注集和无关集；采用HATS算法选择回归测试集；对于测试用例库的维护，采用基于风险或操作剖面定义测试需求的多重覆盖策略；根据给定的多重覆盖策略，采用MHATS算法筛选测试用例集。本发明通过多重覆盖策略来保留冗余的测试用例，从而在精简测试用例库时维持测试用例库的缺陷检测能力；另外在选择回归测试集时面向部分覆盖，同时避免覆盖不相干的测试需求，在进一步减少测试用例数量的同时，降低测试执行和分析的成本。
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公开(公告)号：CN101902470A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN201010226471.6
申请日：2010-07-14
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于表单特征的Web安全漏洞动态检测方法，其步骤是：1)对Web应用的待测页面、其表单及表单域的自动化特征进行提取，收集并保存数据；2)以表单为测试单位，为各个表单域赋予一组测试候选值，并初步生成全组合测试用例集；然后为每个测试用例计算一个权值，最后利用最大权值选择法生成测试用例集；3)测试用例集执行，4)针对各个测试用例的执行结果进行潜在安全漏洞分析，汇总生成测试报告。本发明方法通过对Web表单进行特征分析，运用领域知识有针对性的为表单域赋予安全漏洞检测值，并与Web服务器进行交互获取服务器响应，根据响应结果自动检测Web应用中潜在的安全漏洞。
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公开(公告)号：CN101883024A
公开(公告)日：2010-11-10
申请号：CN201010206355.8
申请日：2010-06-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种跨站点伪造请求的动态检测方法，其步骤为：收集HTTP请求信息；根据收集到的信息，分析一个请求是否为CSRF嫌疑请求；针对嫌疑请求生成测试用例，找出嫌疑请求所包含的全部嫌疑参数。利用嫌疑参数生成若干伪造请求，每一个伪造请求形成一个测试用例；在生成嫌疑请求的环境重现时，执行每一个测试用例所对应的伪造请求；检测CSRF漏洞。根据嫌疑请求、嫌疑请求的执行信息、伪造请求和伪造请求的执行信息，分析伪造请求是否发现了Web应用中的CSRF漏洞，并形成报告，帮助Web应用开发者修复漏洞。本发明采用动态测试的方法检测CSRF漏洞，可以用较少的代价，快速而准确的发现Web应用中存在的CSRF漏洞。
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公开(公告)号：CN101866316A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010206404.8
申请日：2010-06-23
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于相对冗余测试集约简的软件缺陷定位方法，首先对源程序进行插桩，执行测试用例，收集测试用例的执行信息；根据各个测试用例对源代码的覆盖情况，对整个测试集进行约简；最后计算语句块的怀疑率，按照其大小对语句块排序生成缺陷定位报告。在使用相同缺陷定位技术的前提下，通过本发明得到的代表集计算的缺陷定位效果要优于传统测试集约简得到的代表集计算的缺陷定位效果，且代表集规模相差不大。
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公开(公告)号：CN120032156A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411861572.9
申请日：2024-12-17
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于多智能体的血红细胞图像识别分类方法，属于深度学习领域，所述红细胞图像识别分类方法包括描述阶段、推理树建立阶段和推理阶段，描述阶段首先使用分割模型分割出全部细胞并得到单个细胞图像，再使用视觉问答模型从细胞图像中提取显著的属性，推理树建立阶段使用大语言模型和精心制作的提示并基于属性和类别对搭建成一颗推理树，树节点是基于投票选举方式经过多轮迭代来选出最易区分的属性，最终的推理阶段先把细胞图像和描述阶段得到属性输入视觉问答模型得到属性描述，再输入推理树经过推理得到预测类别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118246064A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410387042.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明设计了一种基于多用户数据溯源图的保隐私物联网取证方法，利用遍历搜索及节点的抽象及隐藏，将多用户中不同用户的数据溯源图进行区分；采用更加适合该场景的伪随机双重密钥协商方法，提高了对于非相关用户隐私性的保护；设计了身份认证技术，便于在特定场景中更好地调查和提取相关用户或非相关用户的数据溯源图信息，具有现实意义和良好的应用前景。本发明在保护物联网取证中非相关用户的隐私性的同时，能够保证特殊场景下的证据可访问性。
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公开(公告)号：CN118116583A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410433290.2
申请日：2024-04-11
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种面向医学诊疗数据的跨模态对抗性噪音生成系统及方法，包括：图文语义理解模块，它将医学图像或诊断文本信息输入统一嵌入到语义空间，使成为一个多维的隐向量，并利用自注意力机制对其进行特征提取；噪音生成模块，从提取后的特征语义信息中学习得到干扰模型的噪音；图文还原模块，其负责将在编码到语义空间的原输入加上噪音后还原为原先的图文数据；跨模态通信模块，它通过文生图和图生文模型相互的前向生成和反向恢复的自监督任务，有效完成系统中其他模块参数的训练，并完成不同模态下的语义对齐以让生成的噪音能够泛化到不同形态输入。
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公开(公告)号：CN116913533A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211533173.0
申请日：2022-11-30
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于标签分布采样的病例分类模型零样本提取系统及方法，包括：预训练生成模型模块，利用公开病例数据集预训练语言生成模型；迪利克雷分布生成模块，利用训练好的教师模型的线性层计算迪利克雷分布系数；伪样本生成模块，利用生成的迪利克雷分布和预训练生成模型生成伪样本；蒸馏模块，利用伪样本和教师模型对学生模型进行蒸馏，从而将教师模型的知识转移到学生模型中。本发明能够让使得没有真实数据的情境下，可以通过已经训练好的模型转移其知识给新的轻量化模型，使用了前沿的自然语言处理预训练模型放入整个过程，保证了伪样本生成和蒸馏的有效性，可以在没有数据的现实情况下蒸馏得到适用于同一领域数据预测的轻量化新模型。
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公开(公告)号：CN111353976B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010114804.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的沙粒目标检测方法，其步骤是：1）设计卷积网络结构，由卷积模块和残差模块堆叠而成；添加双端输入结构和多尺度检测结构；2）基于沙粒图像和标注进行预处理；基于已标注的沙粒图像构建训练数据集；3）基于训练数据集训练卷积网络，包括目标函数定义，训练过程优化；4）应用训练好的卷积网络预测沙粒图像的目标位置。本发明充分利用单偏光图像和正交偏光图像特征，应用卷积神经网络技术，提升检测精度和检测效率；本发明方法网络训练速度快，能快速完成沙粒目标检测，适用于海量沙粒图像的自动检测，具有良好的扩展性、鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN107957929B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201711160414.0
申请日：2017-11-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主题模型的软件缺陷报告修复人员分配方法，本发明方法利用主题模型充分挖掘缺陷报告的隐含语义信息，然后基于已修复的缺陷报告信息和修复时间度量开发人员的经验，同时考虑开发人员的工作负载均衡，计算开发人员与目标缺陷报告的匹配度以推荐合适的开发人员。本发明计算简单，通用性和扩展性强，能快速有效地对缺陷报告进行人员分配，提高缺陷修复效率，适用于大规模软件产品的开发和维护过程。
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