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公开(公告)号：CN115664683A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211353171.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链智能合约的跨域方法，其步骤为：1)构建信任联盟链，为发证者issuer创建专用的智能合约SC。2)用户生成自签名证书并将证书信息存储在IPFS中，最后发证者将身份凭证上传到智能合约里。3)验证者获得身份凭证以及证书信息，验证用户真实性。4)建立一般性跨域身份认证时，需要经过上述验证过程以及在SC_Root中查询被验证用户所在域的发证者智能合约地址SC_issuer的有效性。5)若服务商要求提供身份属性信息时，利用Merkle树进行链上链下锚定身份属性数据的方法，验证Merkle root值。本发明以Root_SC作为信任锚，为防止CA故障添加了一重保险，并且可以在跨域过程中直接提供身份属性认证服务。
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公开(公告)号：CN115664682A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211353154.X
申请日：2022-11-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L67/1095 , G06Q20/38 , G06F16/182 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于联盟链主从多链的医疗数据共享的共识方法。包括步骤：设计一个适用于医疗数据共享的医疗联盟链模型；设计分区算法将模型中的机构节点进行分区，各区维护一条从链，全网维护一条主链；各区内采用改进的PBFT算法对区内交易共识，之后，各区间节点将区内共识的记录区块的哈希值及备注形成交易广播至区间，区间进行PBFT共识并将区间验证区块同步至全网验证后更新主链，同时全网节点将各区内共识后的记录区块更新至从链。本发明采用BLS聚合签名和环签名来改进PBFT算法，减少了通信开销并保证了区内Leader的匿名性，同时构建信任模型约束节点行为。本发明提高了医疗区块链系统的可扩展性、有效降低通信开销和时延，并提高了交易吞吐量。
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公开(公告)号：CN115203683A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210554047.7
申请日：2022-05-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及网络安全异常检测技术领域，具体涉及一种网络安全内部威胁检测方法，针对内部威胁检测数据集数据分布不均衡，现有的基于异常的威胁检测无法关联特定的威胁场景，缺乏足量标签数据导致的检测效率低下的问题，使用基于DNN的Prototype原型网络对多个攻击场景的数据进行小样本的特征学习，并使用CWGAN网络对样本数据进行数据增强，最后使用距离相似度的方法对各类数据进行度量分类，同时使用GA遗传算法对整个算法进行参数自动寻优。本发明的网络安全内部威胁检测方法提高了模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN113407425B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110521465.1
申请日：2021-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BiGAN与OTSU的内部用户行为检测方法，包括如下步骤：获取用户行为原始日志数据，并将所述用户行为原始日志数据按照不同用户分别提取指定的时间单位长度计算其频率特征，并对所提取的特征进行数据处理；基于数据处理后的特征，利用BiGAN网络作为构建用户正常行为模式的模型，获得正常行为模型，并训练所述正常行为模型；基于训练后的所述正常行为模型，计算用户待检测数据的重构误差与判别器误差得到异常得分，之后应用OTSU算法自动选取阈值，获得检测结果。以此提高异常检测方法在内部用户行为检测中的准确率，并降低误报率。
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公开(公告)号：CN113411303A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110517511.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及网络安全态势评估技术领域，具体涉及一种基于层次聚类和层次分析法的评估指标体系构建方法；基于层次聚类和层次分析法的评估指标体系构建方法包括如下步骤：数据处理，收集网络环境的安全检测日志作为实验数据；评估因素量化，以网络安全态势评估指标体系的指标的来源信息作为评估的属性；使用聚类的方法将功能作用相似的评估因素自动聚成一类；评估指标优化，利用层次分析法计算每类中评估因素的重要程度，进而选取具有代表性的评估因素，根据构建的指标体系和指标度量方法给指标赋值，度量后的指标进行归一化，防止指标的不同量纲影响评估结果，以解决评估结果可信度低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113259325A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110429845.2
申请日：2021-04-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于麻雀搜索算法优化Bi‑LSTM的网络安全态势预测方法，属于网络安全技术领域。初始化麻雀种群并迭代筛选获取运算结果；基于运算结果初始化Bi‑LSTM神经网络超参数，得到SSA优化后的Bi‑LSTM模型；对SSA优化后的Bi‑LSTM模型进行训练生成预测模型；向预测模型中输入预测数据并获取结果。本发明利用麻雀搜索算法来优化Bi‑LSTM神经网络超参数，采用SSA优化的Bi‑LSTM能够加速模型的收敛，提高模型的预测精度，从而解决现有技术预测精度不够的问题。
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公开(公告)号：CN110149333B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910432976.9
申请日：2019-05-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAE+BPNN的网络安全态势评估方法，包括：提取待评估网络安全态势感知指标数据；对提取到的指标数据进行归一化处理；将归一化处理后的指标数据输入训练完成的深度自编码神经网络，以对归一化后的指标数据进行降维处理；将降维处理后的指标数据输入至训练完成的BP神经网络，以对网络安全态势进行评估。本发明针对BP神经网络在处理稀疏高维度数据时，所需模型复杂度较高、模型计算时间较长、准确率无法提升的问题，利用深度自编码神经网络对数据进行降维处理，保证数据与标签间的非线性关系，并且可以优化模型、降低模型复杂度、降低模型训练时间、提高模型鲁棒性和泛化性。
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公开(公告)号：CN112508924A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011483335.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种小目标检测识别方法、装置、系统和存储介质。小目标检测识别方法包括：获取待检测识别的目标图像；将所述目标图像输入到预设的卷积神经网络模型中进行检测识别并输出检测识别结果；其中，预设的所述卷积神经网路模型可对所述目标图像进行卷积处理、残差处理、下采样处理以及特征融合处理，得到目标图像特征融合结果，并对得到的所述目标图像特征融合结果进行检测识别。通过获取图像并将图像通过预设的卷积神经网络模型进行包括卷积处理、残差处理、下采样处理以及特征融合处理等处理之后，进行检测识别，能够有效地检测出图像中的小目标，提高图像检测识别的准确性和精度，提高检测识别的效率。
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公开(公告)号：CN107086921B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710251033.7
申请日：2017-04-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小小区频谱拍卖系统的用户身份识别方法，包括以下步骤：步骤1：帮助节点探测授权用户是否在传输；步骤2：帮助节点收集完授权用户的信号特征，发送链路签名训练包给次级用户；步骤3：次级用户学习链路签名，获得已经训练过的链路签名集；步骤4：当收到新的信号时，次级用户计算其链路签名并且计算出其链路签名与训练过的链路签名集之间的距离，再与阈值相比判断信号是否来自授权用户。本发明可以防止恶意用户模仿授权用户的信号，保障次级用户的权益，不仅提高了频谱资源的分配效率，还保障了次级用户的权益，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN105959957B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610260706.0
申请日：2016-04-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W16/10
Abstract: 本发明公开了一种CoMP系统中基于联合波束成形与功率控制的频谱拍卖方法，包括：首先，设定拥有卖家、买家以及频谱经纪人的频谱拍卖市场机制，建立基于频谱拍卖的CoMP系统模型，该模型用于提高频谱利用率。然后，我们在CoMP系统中，设计基于拍卖的买家与卖家的效用函数、与数据吞吐量相关的信道出价函数，并建立优化系统效益的目标函数。最后，以系统效益优化为目标，建立拍卖模型，并利用CoMP系统中的信道状态信息的完美反馈和联合波束成形与功率控制技术进行目标函数的优化，提高CoMP的系统效益。本发明可用于CoMP系统中的动态频谱资源分配，且本发明方法贴合实际通信背景，技术简单，易于实现扩展，可用于提升CoMP系统的频谱利用率和系统收益。
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