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公开(公告)号：CN106850186A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710011796.4
申请日：2017-01-06
Applicant: 东华大学
CPC classification number: H04L9/004 , H04L9/0643
Abstract: 本发明提供了一种SHA‑256散列算法抵御差分故障攻击的检测方法，首先输入某一消息并利用SHA‑256对其进行处理；在处理过程中施行两种环境控制，一种控制处理过程准确无误地运行，并记录其输出结果为Y，另一种则是在处理同一消息的过程中人为地导入故障，诱导其得到错误的输出结果，并记为Y*；通过计算Y与Y*的差分值，来测评SHA‑256对差分故障攻击的抵御能力。如果检测到有故障发生，能够推导出故障发生的位置，并进一步判断故障位置的有效性。本发明提供的方法具有简单、快速、准确且易于实现等特点，为检测SHA‑256算法抵御差分故障攻击的能力提供了良好的分析依据。
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公开(公告)号：CN114691995B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210357247.3
申请日：2022-04-06
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于信息传播和注意力机制的序列推荐方法。对输入的用户行为序列计算出每个物品对应的传播力；对用户的评分数据进行修正；进行特征提取利用矩阵分解计算出当前时间物品与当前时间节点之前物品的相关性，将相关性结果输入至Softmax函数输出预测下个物品的概率；建立二元交叉熵损失函数，当损失函数未达到给定条件时，将信息重新传入神经网络模型进行训练，直至输出的结果满足给定条件，将训练完成的模型作为最终模型用于序列推荐。本发明能够更加用户的历史行为序列数据计算出物品的传播力信息，将物品的传播力信息加入到深度模型中，帮助序列推荐得到更好的性能。
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公开(公告)号：CN111143549A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201910536657.2
申请日：2019-06-20
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提供一种基于主题的舆情情感演化的方法，涉及自然语言处理领域。该方法主要步骤：利用爬虫技术从网络上获取舆情语料数据；对语言数据的预处理；对预料信息进行词向量训练并且判断出词向量间相似度，并且进行离散的时间片划分；通过计算不同时间片内舆情的话题热度以及话题相对熵等度量指标，判断舆情热点热度变化以及相邻时间片内的舆情主题内容相关性；结合舆情信息的特点，将舆情主题作为增强特征，与文本特征结合起来输入到联合深度神经网络模型中进行情感分类；根据舆情话题演化模型获得的热点话题，对各热点话题不同评价对象的情感倾向进行抽取；对不同时间片内热点话题各评论对象的情感倾向进行对比分析。
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公开(公告)号：CN108600201A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810312235.2
申请日：2018-04-09
Applicant: 东华大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种云存储完整性验证的数据标签的远程安全更换方法，首先更换用户的私钥，使用该私钥计算公钥后对外发布。然后请求云服务器利用该公钥计算新数据标签，用以替换旧数据标签。最后，用户利用数据标签验证方法检测云服务器是否正确执行了数据标签的更换及原数据的完整性。本发明通过人为控制云服务器执行/不执行两种实验环境，得到不同的验证结果，在避免极大的传输开销的前提下，达到检测原数据的完整性和该云平台数据存储服务的安全可靠性的目的。
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公开(公告)号：CN106411496A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610949796.4
申请日：2016-11-02
Applicant: 东华大学
CPC classification number: H04L9/004 , H04L41/145 , H04L2209/26
Abstract: 本发明提供了一种检测RIPEMD-160算法抵御差分故障攻击的方法，首先利用RIPEMD-160对某一输入消息进行处理；在处理消息阶段对执行环境实施两种控制，一种是要控制处理过程准确无误地运行，并记录其输出结果为Y，另一种则是要保证处理消息相同的前提下，在处理过程中人为地导入故障，诱导其产生错误的输出结果，并记为Y*；通过计算Y与Y*的差分值，来测评RIPEMD-160对差分故障攻击的抵御能力，如果检测到有故障发生，能够推导出故障发生的位置，并进一步判断出该故障位置的有效性。本发明提供的方法具有简单、快速、准确且易于实现等特点，对检测RIPEMD-160算法抵御差分故障攻击的能力提供了良好的分析依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781503B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210382800.9
申请日：2022-04-09
Applicant: 东华大学
IPC: G06Q30/0242 , G06Q30/0251 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/25
Abstract: 一种基于深度特征融合的点击率预估方法，包括如下步骤：拿到历史数据，将数据经过热编码后变成由0和1组成的高维稀疏特征，得到基础特征；对基础特征经过嵌入层进行特征向量构建，构建后的向量作为模型训练输入；经过浅层模型FmFM和深层模型DenseDNN，同时学习显式和隐式特征交互；将FmFM模型和DenseDNN网络的结果拼接后，经过Sigmoid函数得到输出结果，用AUC和LogLoss两个指标来判断模型预测的准确率。本发明用特征融合的方式提升模型性能，使得点击率预估的结果更准确，提高广告媒介的利益。
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公开(公告)号：CN119672041A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510188569.3
申请日：2025-02-20
Applicant: 东华大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于错误定位和自适应优化的皮肤病变分割方法，首先将皮肤镜拍摄的皮肤病变图像和对应的分割标签，划分成训练集、验证集和测试集；然后构建分割网络，再采用训练集对构建的分割网络进行训练，并在训练过程中通过验证集持续监测分割网络的泛化能力，最终得到训练好的分割网络；最后将测试集输入至训练好的分割网络中，输出得到皮肤病变的分割结果。本发明的一种基于错误定位和自适应优化的皮肤病变分割方法，有效地聚焦实际训练中需要优化的关键区域，帮助模型更准确地理解并区分病变与正常皮肤的特征，从而提升了其在处理模糊边界、复杂形状以及背景噪声等复杂病变时的分割能力。
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公开(公告)号：CN114706481B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210369501.1
申请日：2022-04-09
Applicant: 东华大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/2411 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06Q30/0202 , G06Q30/0601 , H04N21/2187 , H04N21/442 , H04N21/466 , H04N21/478
Abstract: 一种基于眼动特征与DeepFM的直播购物兴趣度预测方法，对经过眼动仪输出后的直播视频进行注视时间相关的数据处理。利用封装后的跟踪模型对于直播售卖物品进行跟踪。建立跟踪框为用户视点与目标区域。基于得到用户的眼动数据，并引入协作信息图，通过协作信息图将用户行为和项目知识编码为统一的关系图；基于DeepFM架构，在深度神经网络上添加自注意力机制提高模型对于关键信息的学习能力；输出结果并通过二元交叉熵损失函数Logloss以及AUC评判模型精度。本发明基于用户历史浏览数据(含眼动数据)训练模型。使用者可通过此模型预测用户对于直播商品的兴趣度大小，以供相关人员调整直播策略、提升直播中用户的体验。
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公开(公告)号：CN108600201B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201810312235.2
申请日：2018-04-09
Applicant: 东华大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种云存储完整性验证的数据标签的远程安全更换方法，首先更换用户的私钥，使用该私钥计算公钥后对外发布。然后请求云服务器利用该公钥计算新数据标签，用以替换旧数据标签。最后，用户利用数据标签验证方法检测云服务器是否正确执行了数据标签的更换及原数据的完整性。本发明通过人为控制云服务器执行/不执行两种实验环境，得到不同的验证结果，在避免极大的传输开销的前提下，达到检测原数据的完整性和该云平台数据存储服务的安全可靠性的目的。
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公开(公告)号：CN105046160B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201510430312.0
申请日：2015-07-21
Applicant: 东华大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明涉及种基于直方图的面向数据流差分隐私发布方法,包括以下步骤:对于每个时刻i,数据流接收的数据集为D,对数据集D中属性A出现的不同元素值进行统计,并按照元素值的大小升序排列,对频数进行归化处理为P;记最后次发布的含噪局部最优直方图所对应的真实数据的分布归化后为Q,计算P与Q的EMD相似度τ;若τ>σ,则给数据集D分配隐私预算其中,并给数据集D添加相应的拉普拉斯噪声得到数据集O;对数据集O利用分组与合并策略,进行局部最优直方图发布。本发明在保证每个窗口中隐私总预算不超过ε时,发布数据的可用性较好。
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