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公开(公告)号：CN101505216B
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN200810232710.1
申请日：2008-12-19
Abstract: 本发明提供一种基于分层映射的内部威胁模型建立方法，利用系统的访问控制关系定义的用户对资源的访问控制权限建立偏序关系，通过偏序关系建立主体和客体的层次模型；根据主、客体的访问控制关系，建立主体层次模型和客体层次模型间的映射，形成一个从主体客体两方面全面描述系统内部威胁特征的分层量化模型；利用层次分析法对主体和客体相关的内部威胁特征进行量化，通过主体模型和客体模型间的映射关系，将主体内部威胁特征和客体内部威胁特征相互关联，实现了主客体内部威胁特征的融合，这种融合实现对主、客体内部威胁特征的同时监测，使系统安全管理员可以从系统内部威胁实时评估检测数据中全面的观测系统内部威胁的变化规律，及时发现内部威胁。
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公开(公告)号：CN103312723A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310280393.1
申请日：2013-07-04
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于访问向量的内部威胁特征构建方法，利用系统中的访问控制权限建立主体和客体资源权限关系层次化模型，进而用层次分析法和访问控制关系，构造主客体融合的层次化访问控制偏序结构≤V，使用层次分析法对偏序结构≤V中节点的内部威胁指数进行量化评估，最后根据层次化访问控制结构≤V中节点和系统中的访问行为定义访问向量，并依据层次化访问控制结构≤V中节点威胁指数计算访问向量威胁权值。根据主客体融合的层次化访问控制偏序结构定义的访问向量将主体内部威胁特征和客体内部威胁特征相互关联，实现了主客体内部威胁特征的融合，并能标识系统中用户实时行为的威胁指数，提高了识别的准确性和实时性，对信息系统中内部行为的威胁识别具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN103312723B
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201310280393.1
申请日：2013-07-04
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于访问向量的内部威胁特征构建方法，利用系统中的访问控制权限建立主体和客体资源权限关系层次化模型，进而用层次分析法和访问控制关系，构造主客体融合的层次化访问控制偏序结构≤V，使用层次分析法对偏序结构≤V中节点的内部威胁指数进行量化评估，最后根据层次化访问控制结构≤V中节点和系统中的访问行为定义访问向量，并依据层次化访问控制结构≤V中节点威胁指数计算访问向量威胁权值。根据主客体融合的层次化访问控制偏序结构定义的访问向量将主体内部威胁特征和客体内部威胁特征相互关联，实现了主客体内部威胁特征的融合，并能标识系统中用户实时行为的威胁指数，提高了识别的准确性和实时性，对信息系统中内部行为的威胁识别具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN103312722A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310279692.3
申请日：2013-07-04
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种细粒度强制访问的控制设计方法，所述方法包括，使用RBAC设计系统组件的细粒度访问控制策略，进而利用解析模块将所有系统组件的细粒度访问控制策略解析，合并为全面覆盖系统访问控制策略的访问控制规则集合；最后在访问控制规则集合的基础上反向构造访问规则主体和客体的层级偏序结构，从而设计了系统的强制访问控制策略。和现有技术相比，本发明简化了在复杂信息系统中实现细粒度访问控制的设计难度；利用访问控制规则集合反向构造访问规则主体和客体的层级偏序结构，保证了细粒度访问控制在实时系统中执行的有效性；在利用访问控制规则集合反向构造访问规则主体和客体的层级偏序结构以实现系统的强制访问控制策略的过程中，可以发现访问控制策略设计阶段的策略冲突。
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公开(公告)号：CN101505216A
公开(公告)日：2009-08-12
申请号：CN200810232710.1
申请日：2008-12-19
Abstract: 本发明提供一种基于分层映射的内部威胁模型建立方法，利用系统的访问控制关系定义的用户对资源的访问控制权限建立偏序关系，通过偏序关系建立主体和客体的层次模型；根据主、客体的访问控制关系，建立主体层次模型和客体层次模型间的映射，形成一个从主体客体两方面全面描述系统内部威胁特征的分层量化模型；利用层次分析法对主体和客体相关的内部威胁特征进行量化，通过主体模型和客体模型间的映射关系，将主体内部威胁特征和客体内部威胁特征相互关联，实现了主客体内部威胁特征的融合，这种融合实现对主、客体内部威胁特征的同时监测，使系统安全管理员可以从系统内部威胁实时评估检测数据中全面的观测系统内部威胁的变化规律，及时发现内部威胁。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103312722B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310279692.3
申请日：2013-07-04
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种细粒度强制访问的控制设计方法，所述方法包括，使用RBAC设计系统组件的细粒度访问控制策略，进而利用解析模块将所有系统组件的细粒度访问控制策略解析，合并为全面覆盖系统访问控制策略的访问控制规则集合；最后在访问控制规则集合的基础上反向构造访问规则主体和客体的层级偏序结构，从而设计了系统的强制访问控制策略。和现有技术相比，本发明简化了在复杂信息系统中实现细粒度访问控制的设计难度；利用访问控制规则集合反向构造访问规则主体和客体的层级偏序结构，保证了细粒度访问控制在实时系统中执行的有效性；在利用访问控制规则集合反向构造访问规则主体和客体的层级偏序结构以实现系统的强制访问控制策略的过程中，可以发现访问控制策略设计阶段的策略冲突。(56)对比文件万爱霞.“基于RBAC的信任域下动态细粒度访问控制方法研究”《.2010 3rd InternationalConference on Computational Intelligenceand Industrial Application (PACIIA) 》.2010,正文第237-240页.赵卫东.“基于角色的细粒度访问控制模型的设计与实现”《.计算机工程与设计》.2013,第34卷(第2期),正文第474-479页.
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公开(公告)号：CN118447532A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410497326.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于人体姿态估计技术领域，公开了一种基于多视角的人体姿态估计方法与系统，本发明提出了一种轻量和高效的多视角三维人体姿态估计方法。该方法遵循两阶段式处理思想，先对多视角姿态估计出各视角的二维关节点热度图，再根据二维热度图重建出三维人体姿态，有效降低了模型的复杂度，提高了系统的实时检测性能和动作分类。该方法利用多视几何中的极线约束对不同视角中同一关节点的热图进行对齐和融合，在不增加学习参数的前提下进一步提高二维姿态估计结果的准确性和几何一致性，从而降低三维姿态估计误差，实现基于多视角的三维人体姿态估计系统。
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公开(公告)号：CN118411508A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410468688.X
申请日：2024-04-18
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于目标检测和智能安防技术领域，公开了一种基于路侧相机和毫米波雷达的多尺度目标检测方法及系统，本发明通过引入空洞多尺度注意力机制，减少复杂背景对检测性能的干扰，在跨空间学习过程中捕获更多的空间上下文信息，增加网络对被检测目标的感知能力。采用扩展卡尔曼滤波减少雷达数据噪声并引入双边滤波扩展雷达点云投影，增强雷达特征信息表示，提高雷达图像特征丰富度。使用空间注意力设计了两阶段融合检测网络，动态优化两传感器的特征权重，有效学习雷达与相机异构特征间的交互关系，更充分地发挥雷达图像信息在关键特征提取中的引导作用，优化了雷达与相机数据的整体融合效果，提高了在复杂环境中的目标检测准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118215051A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410367807.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: H04W16/16 , H04W72/0457 , H04W72/044 , H04W72/25 , H04W72/40 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了D2D蜂窝网络场景下基于频谱共享和功率控制的通信方法，根据基站、蜂窝发送方、D2D通信对、主动监测者构建基于频谱分享与功率控制的D2D蜂窝隐蔽通信系统；构建检测模型，主动监测者对D2D蜂窝隐蔽通信系统中蜂窝链路是否有隐蔽传输进行检测；计算D2D蜂窝隐蔽通信系统主动监测者处的平均最小检测错误概率，并对其是否满足隐蔽约束进行判断；对满足隐蔽约束的D2D蜂窝隐蔽通信系统计算D2D通信对工作在不同模式下时的隐蔽传输速率；分别对D2D通信对工作在不同模式下时的隐蔽传输速率进行优化。在实际场景下利用D2D链路在底层模式和覆盖模式的工作特点实现蜂窝网络的隐蔽通信，最大化隐蔽传输速率。
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公开(公告)号：CN116147944A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111359754.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学 , 西电科大(青岛)计算技术研究院有限公司
Abstract: 本发明是基于音频分析和机器学习的工业设备运行异常检测系统及方法。通过麦克风阵列现场采集工厂内设备运行的实时噪音数据，对采集到的噪音进行数字化处理，进一步分析其中蕴含的噪音特征，提取出能代表正常噪音和异常噪音若干类别的一组特征参数，通过特征来训练检测和分类的模型。在模型建立后，经过分析其噪音特征，与模型中的数据进行对比，向设备管理人员传递设备的实时运行状况，并且将这一簇样本存入模型中。本发明充分利用音频分析和机器学习的相关方法，加以归纳和学习，建立适当的模型，很大程度上提高了设备运行异常检测的效率和准确率。
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