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公开(公告)号：CN119559549A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411606725.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , H04N13/332 , H04N13/194 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的360度视频视口轨迹预测方法，属于360度视频传输和轨迹预测领域。该方法包括：首先，设备在用户端提取视口位置数据；然后，将用户视口位置信息与服务端提供的显著性图像输入编码器进行处理，生成用户轨迹的历史输入特征；最后，将历史输入特征、当前用户视口位置信息及未来显著性图像输入解码器，预测用户在未来一段时间内的视口轨迹。本发明的方法提高了360度视频视口轨迹预测的精度，进而提升360度视频的用户体验。
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公开(公告)号：CN116303437A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310153595.3
申请日：2023-02-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的医疗数据分级存储和共享方法。方法如下：患者对医疗数据进行全局签名；医生根据敏感度划分标准对子数据进行划分并进行可截取签名，并由所属机构节点将不同等级的子数据使用对称密钥加密后上传至IPFS系统，并使用密文策略属性加密算法(CP‑ABE)进行数据访问控制处理并将相关信息写入智能合约；请求节点发起请求交易；请求交易触发对应的智能合约，返回相关的请求信息；请求节点解密密文，获取数据的hash地址，下载并解密获得原文。本发明借助联盟链、可截取签名、CP‑ABE、智能合约等技术实现了医疗数据的安全分级存储和共享。
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公开(公告)号：CN113011476B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110242716.2
申请日：2021-03-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应滑动窗口GAN的用户行为安全检测方法，利用Spark平台对获取的用户数据进行并行化处理，并使用GAN分别训练不同时间窗口下的正常用户行为模型；利用当前窗口长度处理获取的待检测数据，并将当前时刻的所述待检测数据与上一时刻数据做属性相似度计算；利用所述正常用户行为模型根据计算出的相似度值进行检测，并将得到的异常评分与设定的阈值进行比较，判断当前时间段是否正常，使用GAN作为无监督的异常行为检测器，结合使用自适应滑动窗口技术对时序数据进行处理，提高了检测准确率。
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公开(公告)号：CN113422763B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110667999.5
申请日：2021-06-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于攻击场景构建的报警关联分析方法，包括将报警数据融合得到精简数据集；基于动态时间窗口方法对精简数据集进行场景划分；在划分好的场景的基础上，采用因果关联和格兰杰因果检验的报警关联方法对精简数据集进行关联分析，得到关联结果；将关联结果进行可视化表达。通过关联分析来发现攻击事件间隐藏的逻辑关系，进而构建完整的攻击过程以识别其攻击背后的意图，便于安全管理人员及时预防攻击。
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公开(公告)号：CN113408722B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110521277.9
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逐层损失补偿深度自编码器的态势评估要素提取方法，将获取的部分网络安全数据集输入逐层损失补偿编码器进行降维与特征提取，并将编码后的态势评估要素特征信息传递给解码器进行解码还原，其中，编码器部分利用损失补偿模块对编码时的所述态势评估要素特征信息的损失进行补偿，生成逐层损失补偿深度自编码器；通过最小化MSE损失函数评估还原数据与原始输入数据差异实现模型训练；利用训练好的所述逐层损失补偿深度自编码器对整体数据进行态势评估要素提取，得到评估因素集，提高网络安全态势评估的性能，减少深度自编码器在层与层间的态势评估要素特征信息损失，保证影响态势评估要素提取的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113422763A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110667999.5
申请日：2021-06-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于攻击场景构建的报警关联分析方法，包括将报警数据融合得到精简数据集；基于动态时间窗口方法对精简数据集进行场景划分；在划分好的场景的基础上，采用因果关联和格兰杰因果检验的报警关联方法对精简数据集进行关联分析，得到关联结果；将关联结果进行可视化表达。通过关联分析来发现攻击事件间隐藏的逻辑关系，进而构建完整的攻击过程以识别其攻击背后的意图，便于安全管理人员及时预防攻击。
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公开(公告)号：CN113420802A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110668012.1
申请日：2021-06-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于改进谱聚类的报警数据融合方法，包括对报警数据进行预处理；将报警数据按照攻击类型进行分组；对每个组中的报警数据利用属性相似度度量方法计算每两个报警之间的相似度，并构造相似度矩阵；基于相似度矩阵利用谱聚类算法对报警数据进行聚类形成簇；对同一个簇中的报警进行阈值判断，若达到阈值则对同一个簇中的报警数据进行融合，然后输入到融合数据集；若未达到阈值则直接输入到融合数据集；将所有簇的融合数据集组成精简警报数据集输出。该方法可以在不破坏报警之间的联系的情况下实现更好地聚类融合，减少信息缺失，又能在提高融合率的同时，降低了报警数据的误报率。
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公开(公告)号：CN113407425A
公开(公告)日：2021-09-17
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：CN112261576B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202011130518.9
申请日：2020-10-21
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空地组网系统，包括地面控制中心、至少1个车载终端、至少1个无人机载终端，以及至少1个飞艇终端；车载终端与车载终端、车载终端与无人机载终端、车载终端与飞艇终端、无人机载终端与无人机载终端、无人机载终端与飞艇终端、以及飞艇终端与地面控制中心均通过无线组网互联；该系统利用无人机、飞艇等多层近地空中互联平台连接地面控制中心和移动车辆，提升空间信息广域覆盖与局部增强能力；实现空间网络拓扑随着数据链路上数据流的信息速率需求的变化而变化，达到动态调整网络中节点的位置，满足特定数据链路上数据流的信息速率要求，提升车与无人机、飞艇组网系统的总吞吐量，适合用于特定区域网络流量需求动态变化的场景。
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公开(公告)号：CN107567087B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710754169.X
申请日：2017-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非正交多址接入技术公平分配双层超密异构网络功率的方法，其特征是，包括如下步骤：1）构建双层超密异构网络模型；2）发送端对用户采用非正交多址接入技术；3）接收端对用户采用串行干扰消除；4）分析双层超密异构网络的能量效率；5）构建双层超密异构网络的能量效率优化问题；6）解决优化问题完成公平分配。这种公平分配双层超密异构网络功率的方法在保证用户公平性的条件下能有效地利用网络资源、提高网络容量、增大网络覆盖范围，这种方法复杂度低、操作简单、适用范围广。
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