王聪
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于MapReduce的液晶屏缺陷检测方法被引量：3
- 2017年
- 5^(th)液晶屏在生产过程中会产生多种类型的缺陷,通过单一节点进行缺陷检测存在存储资源和计算时间的瓶颈。利用Hadoop集群的分布式计算、存储能力处理海量的高分辨率液晶屏图像是一个新的思路。针对高分辨液晶屏图像缺陷局部性特点,设计基于MapReduce的分布式缺陷检测方法,对高分辨率图像分块,并行完成每块图像的缺陷检测,再将检测结果归并,从而解决高分辨率图像缺陷检测效率低下问题。通过运行在Hadoop平台上的实验表明,该方法在完成缺陷检测的同时具有良好的效率提升。
- 夏晓云张仁斌谢瑞王聪
- 关键词：HADOOP高分辨率图像MAPREDUCE
- Android系统权限提升攻击检测技术被引量：1
- 2017年
- 权限机制是Android安全机制的核心,在对权限提升攻击原理分析的基础上,给出了一种权限提升攻击检测方案。充分利用组件间权限传递、通信连接的特点,从动态和静态两方面实现,其中基于缺陷的检测率高达78.7%,基于组件检测率也超过50%。实验结果表明:该方法能实现对提权攻击的有效检测,为解决提权攻击检测模型的可靠性问题提供了可行的解决途径。
- 王聪张仁斌李钢
- 关键词：权限提升
- 基于关联特征的贝叶斯Android恶意程序检测技术被引量：5
- 2017年
- Android应用恶意性和它所申请的权限关系密切,针对目前恶意程序检测技术检出率不高,存在误报,缺乏对未知恶意程序检测等不足,为实现对Android平台恶意程序进行有效检测,提出了一种基于关联权限特征的静态检测方法。首先对获取的应用权限特征进行预处理,通过频繁模式挖掘算法构造关联特征集,然后采用冗余关联特征剔除算法对冗余关联特征进行精简,最后通过计算互信息来进行特征筛选,获得最具分类能力的独立特征空间,利用贝叶斯分类算法进行恶意程序的检测。实验结果证明,在贝叶斯分类之前对特征进行处理具有较强的有效性和可靠性,能够使Android恶意程序检出率稳定在92.1%,误报率为8.3%,检测准确率为93.7%。
- 王聪张仁斌李钢
- 关键词：贝叶斯分类
- 液晶屏模糊边缘缺陷分布式检测方法被引量：1
- 2016年
- 第六代液晶屏在生产过程中会产生多种类型的缺陷,通过单机进行缺陷检测存在存储资源和计算时间的瓶颈。利用Hadoop集群优势处理海量的高分辨率液晶屏图像是一个新的思路。针对线阵CCD(charge-coupled device)相机采集特点,提出一种基于MapReduce的分布式缺陷检测方法,使用改进的C-V图像分割模型,完成液晶屏模糊边缘的缺陷分割,对处于子图边缘的缺陷进行二次缺陷提取,提高缺陷检测的准确率,并采用SVM(support vector machine)分类器完成缺陷的分类。实验表明,该方法提高检测效率的同时降低了缺陷的误判率,为分布式存储分块图像、缺陷测量等相关研究奠定了基础。
- 夏晓云张仁斌谢瑞王聪
- 关键词：MAPREDUCEC-V模型SVM分类器
