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公开(公告)号：CN118012855A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410153416.0
申请日：2024-02-02
Applicant: 安徽大学 , 安徽交控信息产业有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/248 , G06Q50/40
Abstract: 一种基于许可链的跨域收费数据可信审计系统及方法，涉及智能交通系统的区块链应用技术领域，区块链首先采集原始数据重要字段，使用智能合约根据收费数据血缘关系计算收费数据重要字段，接着获取收费站提交至省级结算中心的收费数据，审计其重要字段，如果与链上一致，则认为该数据质量符合要求。本发明对收费数据的重要字段进行去中性化审计，摆脱对可信第三方审计师的依赖，且同时对跨地域收费站的不可靠计算进行审计。使用代理节点以削减区块链节点用量从而减少整体存储开销，引入默克尔哈希树，将一个采集周期内被采集的数据拆分为多个可校验完整性的分支，保证数据完整性的同时减少单次交易的数据量和运算量，提高系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115225353B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210781622.7
申请日：2022-07-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种兼顾DoS/DDoS洪泛和慢速HTTP DoS的攻击检测方法，先采用Packet_IN报文和sFlow协议在边缘交换机的边缘端口进行数据收集；DoS/DDoS洪泛攻击检测中，使用香农熵和条件熵一起来表征当前流量的整体特征，然后用流量的整体特征进行DoS/DDoS洪泛攻击检测，若没有检测出DoS/DDoS洪泛攻击流量，则进入慢速HTTP DoS检测，否则，本轮检测周期结束，输出受害服务器的IP地址以及离攻击者最近的边缘交换机；在慢速HTTP DoS检测中，首先按目的IP地址将相关数据聚合，然后再提取相关特征进行攻击检测，当检测到慢速HTTP DoS攻击时，输出受害服务器的IP地址以及离攻击者最近的边缘交换机。本发明对于DoS/DDoS洪泛攻击和慢速HTTP DoS攻击均有检测能力，且针对慢速HTTP DoS的检测延迟较短。
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公开(公告)号：CN113836447B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111154457.4
申请日：2021-09-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9538
Abstract: 本发明公开一种云平台下的安全轨迹相似性查询方法及系统，包括数据拥有者DO初始化、索引的构建、索引编码、查询编码、轨迹相似性查询等，本发明的基于二叉树的安全索引结构既可以满足高效地执行轨迹相似性查询，同时又能保证安全性；同时本发明的安全轨迹相似性编码方法，利用布隆过滤器(BloomFilter,BF)对索引进行编码；采用基于内积的轨迹相似性计算方法，能够实现在密文的环境下可以准确高效地计算轨迹相似性，同时保护数据隐私和查询隐私，还可以抵御多项式时间的半诚实Semi‑Honest攻击者；另外，本发明具计算开销较低。
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公开(公告)号：CN117640215A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311646862.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习和差异隐私的轻量级多级混合入侵检测方法，将差分隐私范式中的拉普拉斯随机噪音加入原始数据集中，对数据集进行数据抽样，采用数据正则化算法对数据集进行正则化；使用特征选择方法从已有的M个特征中选择N个特征，使用特征提取方法对某一模式的组测量值进行变换；单类支持向量机模型检测数据，用来判断数据是否为正常数据；监督学习模型检测已知攻击；无监督学习模型检测未知零日攻击。本发明采用多种机器学习模型，高性能地检测车辆网络中正常流量、已知攻击和未知的零日攻击；还采用了差分隐私技术保护数据的隐私信息。本发明能够实现车联网对攻击的多重检测，防止其受到各种网络攻击。
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公开(公告)号：CN117560664A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311599418.4
申请日：2023-11-28
Applicant: 安徽大学
IPC: H04W12/033 , H04W12/041 , H04W4/40 , H04W4/48
Abstract: 本发明公开一种基于属性加密的车联网受控访问委托方法，先完成基于属性加密的系统初始化和基于广播加密的系统初始化，生成车辆的密钥和雾服务器的密钥；在数据所有者将消息上传到云服务提供商之前，数据所有者使用访问策略和通过可信中心认证的委托者的身份集对消息进行加密；委托者为一组被委托者生成重加密密钥，并将其发送到云服务提供商在接收到重加密密钥后，云服务提供商将初始密文转换成重加密密文；被委托者获得重加密密文并对其解密。本发明基于属性加密技术对消息进行加密，实现细粒度的访问控制，对委托者的控制；被指定的委托者可以授权半可信代理服务器将基于属性加密方案的密文转换为基于身份的广播加密方案的密文，实现更灵活和有效的数据共享；采用在线/离线加密以减少计算成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117499048A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311475956.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种车联网信誉管理中的区块链共识方法，使用路边节点RSU作为节点维护区块链账本，车辆在网络中传递消息并对接收到的其他车辆消息进行投票，车辆在收到一定数量的投票回复之后构建消息事务，RSU收集消息事务，并根据车辆的历史活动计算车辆的信誉值；RSU作为节点进行共识，依据节点活跃程度对节点进行过滤，优化参与共识过程的节点数量，使PBFT共识表现出更高的效率。
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公开(公告)号：CN111967514B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010817497.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据打包的隐私保护决策树的样本分类方法，该方法应用于由n个拥有数据的参与方，两个服务器组成的网络环境中，并包括以下步骤：S1、初始化阶段；S2、参与方发送加密数据阶段；S3、服务器处理加密数据阶段；S4、训练决策树并进行样本分类阶段。本发明应用于多个参与方，允许客户端在自己的密钥下加密他们的数据，并利用数据打包技术有效地减少系统的计算开销和通信开销，从而有效解决决策树的样本分类过程中的隐私保护问题，提高在本地训练好的决策树模型下对样本进行分类的安全性。
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公开(公告)号：CN116015601A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211671346.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的车联网隐私保护交通路线管理方法，包括系统初始化，用于完成相关实体初始化工作；(2)参与实体的注册步骤，包括对车辆的注册，对雾节点的注册；(3)密码登录阶段，车辆用户输入密码登录车辆；(4)雾节点路线请求；(5)车辆路线报告，车辆向雾节点报告自己即将行驶的路线；(6)消息验证及交通路线聚合；(7)交通路线管理，交通管理中心根据雾节点发送的路线集合消息，执行相关的管理工作；(8)车辆撤销及密码更改。本发明采用轻量级的椭圆曲线加密方法、同态加密方法对车辆的路线进行加密，有效地保护了车辆的隐私；还采用了区块链技术对车辆的密钥进行有效地管理。本发明能够实现车联网中安全的隐私保护交通路线管理，促进了车辆网络的广泛应用。
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公开(公告)号：CN115858868A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211536223.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/9035 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于噪声图流的局部社区检测方法及其系统、终端与介质。所述检测方法用于从文件系统中以数据流的方式读取图集中每一张图中的边，这些边的集合定义为图流，通过检测图流中的每一条边获得待检测社区。所述检测方法包括：定义边的集合和节点集合；检测噪声边；扩展待检测社区的节点集合；修剪扩展后的节点集合形成所述待检测社区。本发明在面对大规模数据集时面临的巨大内存开销，以及检测的准确度容易受到图中噪声边的影响，通过流式读取的方式极大的减少了内存的开销，使得该方法能够应用于大规模数据图的应用场景，并且通过噪声边的检测以及定义了一个健壮性的节点隶属度指标来减少噪声边对社区检测准确度的影响，获得较高的准确度。
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