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公开(公告)号：CN117556428A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410033167.1
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明提供了一种用于模糊测试的种子调度与评估方法及装置，涉及信息安全领域，包括获取初始种子集合，利用优先队列对初始种子集合中的种子文件进行存储，得到种子队列，利用LinUCB算法对种子文件进行调度，优先选择预期奖励价值大的种子文件进入模糊测试，利用执行记录，将重复执行次数小于预设阈值的程序边进行奖励价值赋值，同时若种子文件触发程序漏洞则进行额外奖励价值赋值，计算种子路径奖励价值和平均路径价值并设置能量调整因子，对种子队列进行更新，选择下一轮模糊测试用例。本方法基于覆盖率引导的模糊测试工具进行改进，遵循基于覆盖率引导的模糊测试工具的框架和大多数机制，实现种子调度策略改进及提高路径发现数量和效率。
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公开(公告)号：CN115225139B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210832203.1
申请日：2022-07-15
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明涉及一种卫星网络SDN多控制域的规划方法，包括如下的步骤：S1：对LEO卫星网络中的卫星控制器节点和交换机节点进行编码，在约束关系下随机初始化多控制域规划方案；S2：进行个体适应度值计算；S3：确定各个层级的结合能和结合态；S4：在光子的发射、吸收部分的更新策略中引入自适应权重和反向学习机制，更新电子状态；S5：循环步骤S3至S4进行迭代寻优，直至达到最大迭代次数，输出最佳结合能和结合态；S6：解码，形成最优的卫星网络SDN多控制域的规划策略。本发明使用原子轨道搜索算法并进行优化改进，引入自适应权重和反向学习机制更新电子状态以适用于卫星网络多控制域的规划问题，以提升网络时延性能并实现网络均衡负载。
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公开(公告)号：CN115242295A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210859825.3
申请日：2022-07-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明涉及卫星网络技术领域，具体公开了一种卫星网络SDN多控制器部署方法及系统，包括架设基于SDN的卫星网络架构；基于卫星网络构建多目标优化模型；基于改进的NSGA‑Ⅲ算法对所述多目标优化模型进行求解，从而获得最优SDN多控制器部署方案；基于所述最优SDN多控制器部署方案对卫星网络进行部署；该方法以降低LEO卫星网络控制链路时延、提升星间链路的可靠性、维持LEO卫星网络的负载均衡为研究目标构建多目标优化模型，使用改进的NSGA‑Ⅲ算法对多目标优化模型进行求解，确定控制器与交换机的管控关系，实现LEO卫星网络常态任务下控制器节点的有效部署。
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公开(公告)号：CN114422366A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210308392.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: H04L41/083 , H04L41/40 , H04W16/18 , H04W24/02 , H04W84/06
Abstract: 本发明公开了一种卫星网络SDN多控制器部署方法及系统，包括架设基于SDN的卫星网络架构；基于卫星网络构建网络时延模型；基于改进的灰狼算法对所述网络时延模型进行求解，以获得最优SDN多控制器部署方案；基于所述最优SDN多控制器部署方案对卫星网络进行部署；该方法主要分析LEO卫星控制平面的控制器节点部署问题，以降低网络时延为目标构建优化模型，使用改进的灰狼算法，确定控制器与交换机的映射关系，实现卫星网络应急场景下的快速部署。
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公开(公告)号：CN117556428B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410033167.1
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明提供了一种用于模糊测试的种子调度与评估方法及装置，涉及信息安全领域，包括获取初始种子集合，利用优先队列对初始种子集合中的种子文件进行存储，得到种子队列，利用LinUCB算法对种子文件进行调度，优先选择预期奖励价值大的种子文件进入模糊测试，利用执行记录，将重复执行次数小于预设阈值的程序边进行奖励价值赋值，同时若种子文件触发程序漏洞则进行额外奖励价值赋值，计算种子路径奖励价值和平均路径价值并设置能量调整因子，对种子队列进行更新，选择下一轮模糊测试用例。本方法基于覆盖率引导的模糊测试工具进行改进，遵循基于覆盖率引导的模糊测试工具的框架和大多数机制，实现种子调度策略改进及提高路径发现数量和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117574391A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410050991.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体公开了一种基于三地址码和神经网络的代码漏洞检测方法和系统，其中，该方法包括：将源代码转换为三地址码，并将三地址码中每个语句的语义信息转换为实数空间中的n维向量；利用傅里叶变换公式将n维向量从代码域转变至频域进行特征变换以获取频域特征向量；将频域特征向量输入至神经网络模型中进行训练，判断源代码中是否存在漏洞，以漏洞检测的二分类结果作为输出结果；其中，神经网络模型包括卷积神经网络层、双向长短期记忆网络层、自注意力机制层和全连接层。本申请与传统静态分析漏洞检测方法相比，准确度有较大提升，进一步提高了漏洞检测效果，从而有效的提高了易受攻击代码与安全代码的分类。
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公开(公告)号：CN116070528A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310207104.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G06F30/27 , G01S19/42 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种异构低轨导航星座设计优化方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：设定轨道高度和轨道面数，根据极点处最小观测仰角，计算第一子星座的轨道倾角；步骤S2：根据最小几何精度稀释因子准则，计算第二子星座的轨道倾角；步骤S3：将子星座的数量、相邻轨道面上相邻卫星的相位因子取值进行排列组合，构成样本集；步骤S4：基于所述样本集，计算不同子星座构型的卫星覆盖层数和位置精度稀释因子，通过NSGA‑Ⅱ算法对所述卫星覆盖层数和位置精度稀释因子进行一级优化，筛选出满足第一约束条件的所有子星座构型；步骤S5：基于遗传算法对筛选出的子星座构型进行二级优化，找出卫星数量最小的子星座构型作为最优星座构型，确定星座设计方案。
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公开(公告)号：CN115242295B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202210859825.3
申请日：2022-07-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明涉及卫星网络技术领域，具体公开了一种卫星网络SDN多控制器部署方法及系统，包括架设基于SDN的卫星网络架构；基于卫星网络构建多目标优化模型；基于改进的NSGA‑Ⅲ算法对所述多目标优化模型进行求解，从而获得最优SDN多控制器部署方案；基于所述最优SDN多控制器部署方案对卫星网络进行部署；该方法以降低LEO卫星网络控制链路时延、提升星间链路的可靠性、维持LEO卫星网络的负载均衡为研究目标构建多目标优化模型，使用改进的NSGA‑Ⅲ算法对多目标优化模型进行求解，确定控制器与交换机的管控关系，实现LEO卫星网络常态任务下控制器节点的有效部署。
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公开(公告)号：CN115016547A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210767445.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Inventor： 陈晓宏 , 范有臣 , 方胜良 , 储飞黄 , 马淑丽 , 温晓敏 , 吴署光 , 胡豪杰 , 万颖 , 郑霄 , 王梦阳 , 马昭 , 颜培杰 , 刘涵 , 程东航 , 彭亮 , 沈瑞喆
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了基于剖分网格的飞行器航迹规划方法，包括两大步骤，先基于剖分网格，进行多雷达探测区环境建模，对飞行器的飞行物理空间进行表征；然后在基于剖分网格组织的物理空间中，利用改进的A*算法进行飞行器航迹规划。本发明中采用立体剖分网格理论这一新的底层表征框架以有效解决同一空间不同飞行器带来的空间基准距离变化需求导致的同一空间重复建模的问题，并基于该理论对传统A*算法进行改进，形成了更加适应于飞行器突防背景、更加通用、高效自主的航迹规划方法，辅助飞行员进行航迹决策。
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公开(公告)号：CN114698128A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210531627.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: H04W72/08 , H04B7/185 , H04B17/382
Abstract: 本发明涉及一种认知星地网络的抗干扰信道选择方法和系统，基于认知用户和外部恶意干扰之间存在明显分层行为，将抗干扰决策问题建模为一个Stackelberg博弈，同时针对认知用户间相干扰呈现局部影响的特性，建立图博弈的下层子博弈模型，最后基于局部信息交互的分层学习算法以及Q学习算法来收敛对应的子博弈模型，与其他算法相比，不仅收敛性能突出，而且该算法的系统平均吞吐量接近最优NE解，从而解决了现有技术所采用算法收敛效果差、信道选择结果不准确的问题，缓解用频短缺和频谱利用率不高的现状，提高频谱资源利用率。
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