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公开(公告)号：CN117273713A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311029122.9
申请日：2023-08-16
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q20/10 , G06Q40/04 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种低交易费优先的跨多人通道支付路径选择方法，包括以下步骤：构建一级路由表和二级路由表，一级路由表记载各个多人通道之间的路由，二级路由表记载每个通道内部的普通节点之间的路由；查找最低交易费的跨多人通道支付路径，当两个节点需要交易时，通过一级路由表查找出最低交易费通道路径；根据最低交易费通道路径和一级路由表信息，向对应的监督节点请求查询二级路由表，根据二级路由表选择最低交易费的节点，最终得到最低交易费的跨多人通道支付路径。本发明引入两级路由，使用监督节点来降低维护整个网络路由信息的成本，并且本发明在路由信息中增加了通道余额、交易费等信息，从而帮助支付节点快速选择合适的支付路由。
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公开(公告)号：CN113993125B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111207530.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚假位置注入的移动APP隐私保护的位置采集方法、系统及介质。该方法具体为：服务端将数据收集方收集的位置信息拦截；根据用户需求生成虚假的GPS定位信息，使用k‑匿名算法伪造匿名的GPS定位信息，使用POI替换技术对匿名后的GPS定位信息进行二次处理，得到虚假的GPS定位信息；将虚假的GPS定位信息注入到GPS定位信息的返回值。本发明利用Xposed框架来实现对GPS定位的伪造，用户可以将自己的匿名位置信息注入到某一现有的基于位置的服务第三方应用，在任意时间根据自己需求对自己的位置信息进行保护，且不影响原有基于位置服务软件的功能。另外，本发明通过POI(兴趣点)替换技术对k‑匿名生成的虚假位置进行二次处理，提高隐私保护的强度。
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公开(公告)号：CN111526002B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010578978.1
申请日：2020-06-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于格的多身份的全同态加密方法，包括如下步骤：系统初始化；提取用户密钥：利用全秩函数将第一用户身份与第二用户身份映射为一个可逆矩阵，再经过向量运算生成第一用户身份对应的第一私钥、第二用户身份对应的第二私钥；生成密文：获取第一用户身份的加密选择，选取要加密的明文消息，加密得到第一密文；解密单身份：对于第一用户身份，通过第一私钥进行解密，得到明文消息；转换身份：通过身份转换算法，将第一用户身份的第一密文转换为第二用户身份对应的第二密文；全同态评估：将身份转换之后的密文进行全同态运算后解密。本发明将单一身份的密文的加解密转换为可以对多个身份密文的加解密，并且能够实现正确的全同态运算。
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公开(公告)号：CN117034365A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311064799.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨链共识的区块链编辑方法、系统及存储介质，涉及区块链技术领域。所述方法包括：将第一链的任一参与方提出的编辑提案，传送给其他参与方；响应于接收到的编辑提案，其他参与方对编辑提案进行跨链投票，验证机构记录跨链投票结果；验证机构验证跨链投票结果，根据跨链投票结果授予跨链管理机构编辑权限；响应于被授予的编辑权限，跨链管理机构对目标区块进行编辑，得到编辑结果；跨链管理机构将编辑结果同步至所有参与方；响应于编辑结果，所有参与方对编辑结果进行确认。相较于现有技术，本发明设计了一种可编辑性机制的跨链协议，确保所有参与方在编辑后的区块上达成一致，维持跨链网络的一致性和稳定性。
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公开(公告)号：CN112001423B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010741373.X
申请日：2020-07-29
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开APT恶意软件组织的开集识别方法、装置、设备和介质，首先获取训练样本，将多粒度扫描结构的输出分别作为级联森林分类结构和卷积神经网络的输入，通过训练样本训练得到多粒度扫描模型、级联森林分类模型和卷积神经网络模型；将测试样本的特征向量输入到多粒度扫描模型，多粒度扫描模型输出的一次表征向量分别输入级联森林分类模型以及卷积神经网络模型，得到测试样本的预分类组织结果和二次表征向量，结合测试样本的预分类组织和二次表征向量，得到测试样本开集识别结果。本发明能够在开集环境中即对隶属于之前出现过的组织类别的恶意样本进行准确分类到旧组织中，对从未出现过的组织类别的样本，也能够准确的识别出来。
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公开(公告)号：CN116664456A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310960223.1
申请日：2023-08-02
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种基于梯度信息的图片重建方法、系统及电子设备，包括：获取联邦学习中的图片分类模型，及其原始真实图片的真实梯度信息；基于所述真实梯度信息和图片分类模型，获取虚拟图片、标签信息和虚拟梯度信息；获取所述真实梯度信息与所述虚拟梯度信息之间的损失值；基于所述损失值对虚拟图片进行迭代优化，获取重建的图像。本发明基于梯度信息可重建出高质量的图片，重建的虚拟图片与原始真实图片之间的PSNR值达到25.6至33.8之间。
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公开(公告)号：CN111865555B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010654611.3
申请日：2020-07-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于k‑Lin假设的同态加密方法，该同态加密方法包括：密钥生成步骤、加密步骤和两种解密步骤。本发明在标准模型下满足IND‑CPA安全性，不仅具有加法同态的性质，还具备双陷门解密机制；存在两种私钥，一种是与特定公钥绑定的私钥，另一种是通用性更强的私钥，可以对该加密体制下的任意公钥加密得到的密文进行解密。本发明能够同时兼顾数据的机密性和可用性，减轻监管方的密钥管理成本和压力。
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公开(公告)号：CN116524291A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310283389.4
申请日：2023-03-22
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像DNN分类器的后门攻击设计及评估系统与方法，获取来自SAR历史数据库的图像数据集，对其进行数据解析和归一化，得到干净数据集，并对DNN模型进行训练，得到干净模型；基于后门攻击触发器的多目标离线优化设计模块获取最优后门触发器，将其注入到待中毒干净数据集生成后门攻击数据集，并对干净模型进行训练，得到嵌入后门的中毒模型，并评估测试精度、后门隐蔽性和攻击成功率。本发明首次实现了针对SAR图像DNN分类器的后门嵌入触发器的多目标自动优化，在保持后门触发器具有较高隐蔽性的同时，仅使用少量后门样本便能达到极高的攻击成功率，且对遭遇后门攻击后的安全风险和性能进行了量化评估。
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公开(公告)号：CN113641192B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110763664.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的无人机群智感知任务的路径规划方法，在演员‑批评者架构中加入多头注意力机制和对其他无人机策略的拟合，使得无人机执行决策时，充分考虑其他无人机的状态和策略。当无人机的数据收集量大于平均水平时，给予额外的奖励值以加速任务完成。当无人机间的路径重叠时，根据信号点数据量判断属于协作或竞争，依此修正它们的奖励值，从而促进其协作。使用n步返回时序差分计算批评者网络的目标价值，使无人机更有远见。最后，为使无人机更好的探索最大化数据收集量，使用分布式架构，给不同虚拟场景的无人机决策网络输出的动作加上不同方差的噪声。
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公开(公告)号：CN116015630A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211569337.5
申请日：2022-12-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请公开了一种轻量级可去重的密文完整性审计方法及系统，方法包括：选择用户密钥和审计私钥，基于审计私钥得到审计公钥；计算去重密钥，基于去重密钥对原文件进行加密，得到密态文件数据，基于用户密钥对去重密钥进行加密，得到密态去重密钥，将密态文件数据和密态去重密钥上传至服务器；判断服务器中是否存在密态文件数据，若不存在，进行操作得到块标签、辅助变量和审计材料并上传至存储服务器，若存在，进行操作得到用户标签转化辅助材料和审计材料并上传至存储服务器；发送审计目标文件名和总数据块至存储服务器，存储服务器基于审计目标文件名、总数据块和密态文件数据生成完整性证明，基于审计公钥和审计材料对完整性证明进行检验。
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