公开(公告)号：CN119483941A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411601037.X

申请日：2024-11-11

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 杨超 ,  姚兵 ,  路伟华

IPC: H04L9/08

Abstract: 本发明公开了一种基于树型图格的非对称拓扑密码生成方法、装置和介质，涉及信息加密技术领域。获取由待加密的汉字图或者其他生成的多个互不同构的树；多个互不同构的树构成树型图网络块基或全着色树型图网络块基，并对多个互不同构的树进行合并运算，确定树型图格；合并运算为无重边顶点重合运算或边连接运算，然后获取树型图格的全着色拓扑编码矩阵，并根据全着色拓扑编码矩阵，生成非对称拓扑密码。该方法能够生成一种抵抗量子计算和智能进攻的非对称拓扑密码。

公开(公告)号：CN112182331A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011015886.9

申请日：2020-09-24

Applicant: 上海工程技术大学 ,  上海金仕达软件科技有限公司

Inventor： 王国强 ,  罗康洋 ,  张怡 ,  谢晓金 ,  施兴森 ,  李金 ,  姚兵 ,  李梦颖

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/2458 ,  G06K9/62 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种基于SVM‑RFE的客户风险特征筛选方法及其应用，方法包括：获取包括多个客户特征的客户风险特征数据；针对客户风险特征Xj，基于基尼系数、信息增益、信息增益比、互信息及SVM分类器最优分类结果的特征权重计算客户风险特征Xj的重要度综合度量指数；依次计算所有的客户风险特征的重要度综合度量指数后，按照以上指数从大到小依次排序，选取前k个特征构成客户风险特征集。本发明的方法不仅考虑了所选特征子集与目标变量的相关性及特征子集自身的冗余性，克服利用单一指标筛选客户风险特征的弊端，而且在特征筛选过程中引入了SVM分类器的训练结果，使得所筛选客户风险特征更加适合SVM分类器的特性，应用前景好。

公开(公告)号：CN112182331B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202011015886.9

申请日：2020-09-24

Applicant: 上海工程技术大学 ,  上海金仕达软件科技有限公司

Inventor： 王国强 ,  罗康洋 ,  张怡 ,  谢晓金 ,  施兴森 ,  李金 ,  姚兵 ,  李梦颖

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/2458 ,  G06K9/62 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种基于SVM‑RFE的客户风险特征筛选方法及其应用，方法包括：获取包括多个客户特征的客户风险特征数据；针对客户风险特征Xj，基于基尼系数、信息增益、信息增益比、互信息及SVM分类器最优分类结果的特征权重计算客户风险特征Xj的重要度综合度量指数；依次计算所有的客户风险特征的重要度综合度量指数后，按照以上指数从大到小依次排序，选取前k个特征构成客户风险特征集。本发明的方法不仅考虑了所选特征子集与目标变量的相关性及特征子集自身的冗余性，克服利用单一指标筛选客户风险特征的弊端，而且在特征筛选过程中引入了SVM分类器的训练结果，使得所筛选客户风险特征更加适合SVM分类器的特性，应用前景好。