公开(公告)号：CN114970833B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202210709776.5

申请日：2022-06-22

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张学军 ,  杨依行 ,  黄山 ,  周文杰 ,  加小红 ,  张潇 ,  孙小文 ,  黄海燕 ,  何福存

IPC: G06N3/098 ,  H04W12/02 ,  H04W12/033 ,  H04W28/084 ,  H04W4/02 ,  H04W4/33 ,  H04W64/00

Abstract: 一种基于Android的差分私有室内定位联邦学习方法，包括数据收集与预处理、离线训练和在线定位三个阶段；在数据收集与预处理阶段，移动终端设备收集RSS指纹数据并通过计算位置点与RSS指纹数据间的皮尔逊相关系数来剔除不相关的位置点；在离线训练阶段，预处理后的RSS指纹数据在移动终端设备上进行室内定位子模型训练，对模型参数在本地进行差分隐私保护处理后上传到边缘服务器，边缘服务器对接收到的模型参数进行可信聚合，将聚合后的最新模型参数下发给各移动终端设备，使其进行下一步迭代训练，直到得到最优的室内定位模型；在在线定位阶段，用户实时采集其附近的室内RSS指纹数据，并将其输入到训练好的室内定位模型中，以获取安全、可靠的室内定位服务。

公开(公告)号：CN118260771A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410513921.1

申请日：2024-04-26

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张学军 ,  陈卓 ,  张奉鹤 ,  黄海燕 ,  周博 ,  范业新 ,  加小红 ,  张一帆

IPC: G06F21/57

Abstract: 一种基于CodeBERT的源代码漏洞定位方法，首先将源代码生成其对应的程序依赖图PDG，依据FC、AE、AU和PU等四种语法规则对源代码进行切片得到程序切片；其次，生成源代码对应的LLVM IR中间代码，接着，基于程序切片对LLVM IR中间代码进行切片，得到基于LLVM IR的切片LlvmCS；然后，设计基于CodeBERT的漏洞定位模型，在标准CodeBERT中加入融合层、K‑max池化层和平均池化层共同实现漏洞定位。本发明解决了传统基于深度学习的漏洞检测技术存在程序切片粒度较粗，且在模型设计时忽略跨函数跨文件的较长代码切片，存在漏洞定位精度较低的问题。

公开(公告)号：CN104361612B

公开(公告)日：2017-03-22

申请号：CN201410625139.5

申请日：2014-11-07

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 雷涛 ,  加小红 ,  罗维薇 ,  王履程

IPC: G06T7/155 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明提供了一种基于分水岭变换的无监督彩色图像分割方法，依次执行以下步骤：(1)初始化，给定程序的运行参数，输入彩色图像；(2)利用矢量梯度计算方法获取彩色图像的梯度；梯度重建，通过建立大小可变的结构元素以适应不同的梯度值，从而有效去除梯度值较小的图像结构保留大的梯度值不变；(4)利用分割区域的稳定性对图像进行无参数分割；(5)输出分割结果。本发明可用于彩色图像分割，不需要设定任何参数就可以得到稳定、准确的分割结果。(3)利用形态学重建理论对梯度图像进行自适应

公开(公告)号：CN114861194B

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202210519158.4

申请日：2022-05-13

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张学军 ,  张奉鹤 ,  黄山 ,  盖继扬 ,  黄海燕 ,  周文杰 ,  加小红 ,  蔡特立

IPC: G06F21/57 ,  G06F21/56 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

公开(公告)号：CN115829063A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211559932.0

申请日：2022-12-07

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张学军 ,  孙小文 ,  张潇 ,  席阿友 ,  徐彤 ,  黄海燕 ,  张斌 ,  周文杰 ,  加小红

IPC: G06N20/20 ,  G06F21/62 ,  G06F18/214 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26

Abstract: 一种基于动态隐私预算的无线定位差分隐私联邦学习方法，包括：(1)终端设备对从室内获取到的RSS指纹数据集数据预处理和差分扰动，将扰动后的RSS数据发送至邻近的边缘服务器；(2)边缘服务器对接受到的RSS指纹数据进行聚合并利用这些聚合数据进行本地定位子模型训练，在每轮迭代过程中，利用RDP技术进行动态隐私预算分配后，将处理好的本地子模型参数上传给云服务器；(3)接收各边缘服务器共享的子模型参数，利用联邦平均优化算法更新全局共享模型参数，并将更新后的模型参数下发给各边缘服务器进行下一轮迭代训练，直至获得最优的训练模型。本发明在保护用户的数据隐私与模型的参数隐私的同时，可获得较高精度的室内定位模型及较低的响应时延。

公开(公告)号：CN114970833A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210709776.5

申请日：2022-06-22

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张学军 ,  杨依行 ,  黄山 ,  周文杰 ,  加小红 ,  张潇 ,  孙小文 ,  黄海燕 ,  何福存

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于Android的差分私有室内定位联邦学习方法，包括数据收集与预处理、离线训练和在线定位三个阶段；在数据收集与预处理阶段，移动终端设备收集RSS指纹数据并通过计算位置点与RSS指纹数据间的皮尔逊相关系数来剔除不相关的位置点；在离线训练阶段，预处理后的RSS指纹数据在移动终端设备上进行室内定位子模型训练，对模型参数在本地进行差分隐私保护处理后上传到边缘服务器，边缘服务器对接收到的模型参数进行可信聚合，将聚合后的最新模型参数下发给各移动终端设备，使其进行下一步迭代训练，直到得到最优的室内定位模型；在在线定位阶段，用户实时采集其附近的室内RSS指纹数据，并将其输入到训练好的室内定位模型中，以获取安全、可靠的室内定位服务。

公开(公告)号：CN114861194A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210519158.4

申请日：2022-05-13

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 张学军 ,  张奉鹤 ,  黄山 ,  盖继扬 ,  黄海燕 ,  周文杰 ,  加小红 ,  蔡特立

IPC: G06F21/57 ,  G06F21/56 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于BGRU与CNN融合模型的多类型漏洞检测方法（multiple Vulnerabilities Sniffer，mVulSniffer），该方法首先通过构建软件软代码的程序依赖图，对满足易引发漏洞语法规则的源代码语句进行切片得到初级漏洞代码块；其次，对初级漏洞依据漏洞语法特征进行进一步切片，得到粒度更细且易区分漏洞类型的扩展语法漏洞代码块；然后，对初级漏洞代码块及扩展语法漏洞代码块进行数据清洗及标准化并对得到的两类程序切片进行标注，且采用FastText技术将训练数据转化为可输入模型的向量表示；最后利用BGRU(Bidirectional Gated Recurrent Unit)和CNN(Convolutional Neural Network)训练深度学习融合模型，实现对多类型软件源代码漏洞的检测。

公开(公告)号：CN104361612A

公开(公告)日：2015-02-18

申请号：CN201410625139.5

申请日：2014-11-07

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 雷涛 ,  加小红 ,  罗维薇 ,  王履程

IPC: G06T7/40

CPC classification number: G06T7/11 ,  G06T2207/20152

Abstract: 本发明提供了一种基于分水岭变换的无监督彩色图像分割方法，依次执行以下步骤：(1)初始化，给定程序的运行参数，输入彩色图像；(2)利用矢量梯度计算方法获取彩色图像的梯度；(3)利用形态学重建理论对梯度图像进行自适应梯度重建，通过建立大小可变的结构元素以适应不同的梯度值，从而有效去除梯度值较小的图像结构保留大的梯度值不变；(4)利用分割区域的稳定性对图像进行无参数分割；(5)输出分割结果。本发明可用于彩色图像分割，不需要设定任何参数就可以得到稳定、准确的分割结果。