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公开(公告)号：CN108733871A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810269474.4
申请日：2018-03-29
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种纯软件仿真总线通讯的方法，包括：1）使用纯软件方式初始化总线、终端以及终端通讯数据；2）根据总线的工作原理，使用纯软件方式将终端初始化数据传输到所有终端；3）纯软件仿真终端将接收的数据解析，并根据解析的结果进行处理；4）将仿真总线传输的数据按照时间顺序记录下来，完成仿真总线通讯。本发明不使用仿真板卡即可达到分析总线通讯的目的，并且可以研究总线协议漏洞，可以仿真针对总线的重放攻击、伪造终端攻击、拒绝服务攻击等多种攻击。
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公开(公告)号：CN108710911A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810487147.6
申请日：2018-05-21
Applicant: 华东师范大学
CPC classification number: G06K9/6282 , G06K9/6256 , G06Q30/018
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督的应用市场刷榜应用检测方法，将半监督学习算法使用于应用市场的刷榜应用检测。实施步骤包括：获取应用特征存储到数据库，将数据库中特征进行少量标注得到带标注和无标注的混合样本集，使用半监督学习算法在混合样本集上训练得到分类器，最后将分类器用于应用检测。本发明将半监督学习应用到大量无标注的应用市场数据中，采用半监督学习算法中成熟的协同训练算法，降低误报率的同时，提高了检测的效率，实现了少量数据标注下应用市场中的刷榜应用检测。
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公开(公告)号：CN108509790A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810207642.7
申请日：2018-03-14
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群体的口令强度评估方法，包括口令评估准备、神经网络训练、和群体口令强度评估步骤。其中，口令评估准备步骤：确定群体属性特征，根据属性特征构建群体集合，收集口令集，对口令集数据进行清洗，完成口令集数据预处理；神经网络训练步骤：确定神经网络模型，集合预处理结果训练神经网络；群体口令强度评估步骤：通过向训练好神经网络中输入口令，评估口令在已训练群体中的强度。本发明利用神经网络对口令在群体中强度进行评估，将神经网络压缩后可达到即插即用的效果，及时反馈口令强度，一定程度消除群体的弱口令，增强了口令抵抗口令猜测攻击的能力，提高了口令的安全性。
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公开(公告)号：CN106792665A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611178777.2
申请日：2016-12-19
Applicant: 华东师范大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/04 , H04W12/12 , H04L9/30 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/06 , H04L9/00 , H04L29/06 , H04W84/18
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W12/02 , H04L9/002 , H04L9/0643 , H04L9/0822 , H04L9/0869 , H04L9/3066 , H04L9/3252 , H04L63/126 , H04L63/1458 , H04W12/04 , H04W12/12 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于短小公钥密码体制的无线传感器网络安全小数据分发方法，包括：在系统初始化阶段，基站构建椭圆曲线密码算法，生成私钥、公钥、单向密钥链以及公钥密文信息，并在传感器网络部署之前将处理后的单向密钥链以及公钥密文信息，装载到传感器节点中；在数据项分发之前，基站根据需要分发的数据项，采用消息迷惑技术与数字签名技术生成数据包；各节点接收到数据包之后，判断数据包的合法性。若数据包为合法的数据包，则接受数据包并进行更新，否则直接放弃数据包。本发明使传感器网络具有抵抗传感器节点妥协、确保信息的完整性及可靠性、基站与传感器节点之间不需要时间同步、在丢包以及数据包传送失序上具有高鲁棒性、高效率、节省能量、有效抵御拒绝服务攻击等优点。
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公开(公告)号：CN106101102A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610416192.3
申请日：2016-06-15
Applicant: 华东师范大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PAM聚类算法的网络流量异常检测方法，包括：流量采集阶段：通过网络分析工具监听网络获取网络数据包；特征提取阶段：提取网络数据包的属性，对一时间段内的网络数据包的属性分别进行信息熵值计算，得到多条多维数据记录；中心选择阶段：根据多维数据记录采用PAM聚类方法对网络数据包的数据点进行聚类，获取近似聚类中心后，通过近似聚类中心选择精确聚类中心；离群点判定阶段：设定阈值，筛选出精确聚类中心距离和局部利群因子均高于阈值的数据点得到离群的异常数据。该方法将改进的PAM聚类算法运用到异常流量检测中去，在继承了聚类无需标记的优势的同时，也降低算法需要的运行时间，具备处理更多数据的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106019332A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610292643.7
申请日：2016-05-05
Applicant: 华东师范大学
IPC: G01S19/37
Abstract: 本发明公开了一种卫星定位信息生成方法，包括：第一部分，控制和调整位置信息部分，通过移动终端或者键盘来实时地控制要发送的经纬度坐标信息；第二部分，定位信息生成部分，根据星历文件和需要发送的位置坐标信息，将相应的位置信息通过定位信息生成程序进行计算，然后生成二进制的数据包；第三部分，定位信息的发送部分，通过开源软件无线电平台和通用软件无线电外设来发射二进制数据包。本发明可以根据当前的实际需要，在保证定位稳定性和精度的情况下，实时的动态的改变要发射的位置定位信息。
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公开(公告)号：CN106019320A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610319051.X
申请日：2016-05-16
Applicant: 华东师范大学
IPC: G01S19/21
CPC classification number: G01S19/215
Abstract: 本发明公开了一种基于通用软件无线电设备的卫星导航信号录制方法，其特征在于，包括如下阶段：录制卫星信号阶段：利用接收器接收由卫星发射的卫星导航信号，并将卫星导航信号传送到通用软件无线电装置；卫星信号处理阶段：通用软件无线电装置利用处理器解析卫星导航信号中的星历文件并形成数据流，分别传送数据流到存储器以及信号发射端；信号存储阶段：传送到存储器的数据流被进一步解析，分别保存为可被分析的格式的文件。本发明能够保证欺骗无人机、轮船、汽车等交通工具过程的实时性，通过使用本发明录制方法能够实时录制卫星导航信号，实时地将录制的卫星导航信号转换为最有用的星历数据，能够更加方便地对采集的卫星导航电文进行分析。
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公开(公告)号：CN105141620A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510589728.7
申请日：2015-09-16
Applicant: 华东师范大学 , 北京奇虎测腾科技有限公司
CPC classification number: H04L63/1458 , H04L63/12 , H04W12/10 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种无线传感网安全及可抵御拒绝服务攻击的小数据分发方法，包括：系统初始化阶段：基站生成密钥材料，并在传感器网络部署之前将公共参数装载到每个传感器节点中；数据包前期处理阶段：在数据项分发之前，基站采用密文迷惑技术及数字签名方法生成数据包；数据包验证阶段：在接收到数据包后，各传感器节点判断数据包的合法性，若数据包为合法的数据包，则接受数据包并进行更新，否则直接放弃数据包。本发明在考虑传感器节点资源受限的情况下，实现了抵抗传感器节点妥协、确保信息的完整性及安全性、基站与传感器节点之间不需要时间同步、高效率、在丢包以及数据包传送失序上具有高鲁棒性，并且可有效抵御拒绝服务攻击。
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公开(公告)号：CN114547643B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210064492.5
申请日：2022-01-20
Applicant: 华东师范大学 , 上海境山科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密的线性回归纵向联邦学习方法，包括步骤：a)建模训练；b)两种预测。建模训练：采用minist数据集，步骤如下：owner即数据应用方，利用Paillier生成公私钥对，consumer即数据持有，计算特征值与特征矩阵的乘积发送给owner，owner计算预测标签#imgabs0#通过与实际Y对比得到#imgabs1#然后计算梯度，利用梯度来更新特征值的权重，直到模型达收敛范围，训练结束。预测方法1：无第三方，consumer计算特征值与特征矩阵的乘积发给owner，计算预测值#imgabs2#返回给consumer。预测方法2：基于差分隐私，Carol整合双方特征参数后发给consumer，consumer计算预测标签#imgabs3#将结果发给Carol。本发明创新点：训练阶段，梯度始终加密，无第三方，未暴露过多特征参数；预测阶段可防止合谋攻击。
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公开(公告)号：CN109784040B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201811501105.X
申请日：2018-12-10
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F21/55 , G06F21/64 , G06F18/211 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种面向综合电子系统的误用检测方法，该方法包括：1）建立误用检测模型，形成集合分类器；2）获取综合电子系统实时通信数据并进行预处理；3）用特征分解法对数据进行特征分解，得到误用检测模型中选取的重要特征；4）集合分类器对所有含有重要特征的数据进行检测，若数据正常，则让消息通过，否则停止总线传输此数据，阻止此次入侵。本发明可置于综合电子系统内部，能够有效检测重放攻击、伪造攻击、拒绝服务攻击等多种攻击。使用N‑gram分解子特征和特征选择的方法比人工定义更为全面，更为科学，有效地提高了检测率。
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