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公开(公告)号：CN109919015A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910080034.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多采样卷积神经网络的射频指纹提取和识别方法，包括：(1)采集不同环境参数下的仿真环境中无线设备的输出信号，并进行预处理；(2)将所有预处理后的信号按预设比例随机划分成训练集、验证集和测试集，并采用切片技术将所述训练集、验证集和测试集扩大；(3)根据训练集和验证集对多采样卷积神经网络进行参数选择和训练，其中多采样卷积神经网络由降采样层、局部卷积层和全连接层构成；(4)针对实际接收的无线设备输出信号，利用训练好的多采样卷积神经网络对其进行分类识别。本发明识别效果更好。
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公开(公告)号：CN119865341A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411938749.0
申请日：2024-12-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了提供一种面向匿名交易的智能合约Gas消耗优化方法、设备及存储介质，将智能合约中生成大量Gas消耗的Merkle树的更新操作移动到用户端，用户端仅向智能合约提交更新结果和证明，智能合约验证证明并接收更新的结果，从而完成交易本发明方法不仅能够提升以太坊平台的技术水平和应用范围，为用户提供一个更安全更可靠的服务，还能推动整个区块链行业的技术进步和发展。
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公开(公告)号：CN114550225B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210170301.3
申请日：2022-02-23
Applicant: 东南大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/764 , G06V10/774 , G07C9/00
Abstract: 本发明公开了一种针对生物指纹强迫按压的检测方法，该方法包括：（1）录入合法用户正常进行生物指纹识别的图像（2）录入攻击者抓住合法用户的手指，强迫进行生物指纹按压识别的图像；（3）从两类指纹图像中提取四种不同的强迫解锁特征；（4）利用提取的多种特征进行安全状态检测识别，最终将识别的指纹图像区分为正常状态按压与异常状态按压，以此分辨出合法用户进行生物指纹按压识别是否为被迫强制按压；（5）如果识别出合法用户为被迫按压，则通过网络回报警告并阻止解锁通过，以此保护合法用户与设备。本发明补充了以往指纹识别设备面对生物指纹强迫按压识别攻击的漏洞，为生物指纹识别提供了更强有力的保护。
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公开(公告)号：CN116229524A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310234804.7
申请日：2023-03-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于双指纹特征的生物指纹检测方法，该方法包括：（1）构建合法用户在静息状态下主动连续按压两根不同手指的静息指纹图像序列数据集和静息时间间隔数据集；（2）提取合法用户指纹图像的多种特征并归一化处理，与归一化后的用户两次连续按压时间间隔组成融合特征向量；（3）通过聚类算法对所述融合特征向量聚类计算，确定静息状态指纹连续按压的聚类边界，以便根据所述聚类边界进行指纹检测；（4）如果识别出用户遭受呈现攻击，则阻止解锁通过。本发明补充了以往指纹识别设备面对针对生物指纹呈现攻击识别攻击的漏洞，为生物指纹识别提供了更强有力的保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109921886B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910080693.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04L1/20 , H04B17/391 , H04B17/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的低功耗设备射频指纹识别方法，包括：(1)采集不同信噪比仿真环境中低功耗设备的输出信号；(2)对采集的信号进行预处理，并将预处理后的信号划分成训练集和验证集；(3)对于训练集中信号，选择前导的最后i个符号作为训练样本，选择设备型号作为对应标签，进行卷积神经网络训练，得到目标信号区间为i的卷积神经网络CNNi；(4)采用验证集得到每个信噪比区间下的最优目标信号区间；(5)计算待识别低功耗设备的输出信号的信噪比，选择该信噪比对应的最优目标信号区间i*，并将前导信号中最后i*个符号输入卷积神经网络CNNi*进行识别，得到预测的设备型号。本发明可以在低功耗设备存在低功耗模式切换的情况下，有效地抵抗存在的半稳态现象，极大地提高设备识别性能。
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公开(公告)号：CN109274486B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810830831.X
申请日：2018-07-26
Applicant: 南京东科优信网络安全技术研究院有限公司 , 东南大学
IPC: H04L9/08 , H04W12/03 , H04W12/041
Abstract: 本发明公开了一种基于多径分离的频分双工系统中互易信道增益构建方法，包括通信双方分别进行信道估计获取同一时刻的信道状态信息；分别对各自估计的信道状态信息进行多径分离；对分离后的每一条路径信道增益进行频率修正；将修正后的结果进行重构，获得具备高度互易性的信道增益。本发明可以很好地提高频分双工系统中信道增益的互易性，适用于在频分双工系统下生成基于无线信道特征的一致密钥等具体应用。
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公开(公告)号：CN112906035A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110312897.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的频分双工系统密钥生成方法，包括(1)假设通信双方为Alice和Bob。Alice从数据库中获取已有的N组上下行信道系数并对其进行数据预处理，得到上下行信道的初始信道特征(2)利用全连接层神经网络搭建信道密钥生成模型KGNet：(3)利用上下行信道的信道特征数据训练信道密钥生成模型KGNet以获取模型参数；(4)Alice与Bob同时向对方发送导频信号，分别估计上下行信道系数H1和H2并对其进行预处理以得到上下行的初始信道特征X1和X2；(5)Alice将获取的上行信道特征X1输入到KGNet，以获取下行信道特征的估计(6)Alice和Bob分别将各自得到信道特征和X2量化成密钥比特，然后对其进行信息调和以及隐私放大，最终在双方生成一致的密钥。
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公开(公告)号：CN109274486A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810830831.X
申请日：2018-07-26
Applicant: 南京东科优信网络安全技术研究院有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多径分离的频分双工系统中互易信道增益构建方法，包括通信双方分别进行信道估计获取同一时刻的信道状态信息；分别对各自估计的信道状态信息进行多径分离；对分离后的每一条路径信道增益进行频率修正；将修正后的结果进行重构，获得具备高度互易性的信道增益。本发明可以很好地提高频分双工系统中信道增益的互易性，适用于在频分双工系统下生成基于无线信道特征的一致密钥等具体应用。
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公开(公告)号：CN106027242B
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201610539956.8
申请日：2016-07-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法，无线通信甲乙双方分别对信道探测的结果进行基于酉变换的预处理，并针对预处理后具有不同的信噪比的各个信号向量，用不同的量化级进行量化，最终把生成的量化比特流作为后续信息调和等无线信道密钥生成步骤的输入。本发明可以有效地提高无线通信甲乙双方信道探测结果的一致性，降低信道探测结果的自相关性，保证通信双方产生高速率、高一致性、低冗余性的量化比特流。该发明用于无线信道密钥生成领域，增强无线通信系统的安全性，可具体应用于安全通信、军事通信等领域，并可扩展至多节点通信场景。
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