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公开(公告)号:CN116506849A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310589741.7
申请日:2023-05-24
Applicant: 安徽大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/069 , H04W12/041 , H04W28/08 , H04W4/44
Abstract: 本发明公开一种基于轻量级雾计算的车联网数据共享方法,包括系统初始化、车辆注册、多权威属性机构给车辆生成部分属性密钥车、信息解密和外包请求;雾车辆执行外包任务进行信息部分解密和信息完全解密。本发明采用轻量级的CP‑ABE算法对车联网中的信息进行加密,有效地保护了车辆的隐私并降低了通信过程中的计算开销。本发明能够实现车联网中安全的隐私保护通信信息,通过具有计算资源的雾汽车进行外包计算,来大大降低车辆获取数据的计算开销,并采用多权威机构访问控制方案,防止单个属性机构可能出现单点性能瓶颈,从而导致系统效率低下的问题。
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公开(公告)号:CN116993634A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310744287.8
申请日:2023-06-25
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T5/40 , G06T5/00 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种基于直方图概率均衡的对抗样本生成方法,将彩色图像样本的RGB三通道分解为RGB三通道,概率选取通道模块分别对彩色图像样本的RGB三通道来随机选择一个通道,通过数据增强模块对被选取的通道进行直方图均衡处理;将经直方图均衡处理后的通道再与其他两个通道合并形成新图像x*;将所有新图像输入卷积神经网络,通过卷积神经网络训练,获得损失函数并计算梯度;基于MI‑FGSM算法生成对抗扰动,向原始数据集中的对应彩色图像样本添加该对抗扰动ε生成对抗样本。本发明通过直方图均衡增强数据,用于扩充数据集以便于增强生成图片的迁移性,有效提高对抗样本的黑盒攻击率,提高了其可移植性。
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