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公开(公告)号：CN118054897B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410446462.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请涉及一种基于协同验证群组划分处理不同优先级跨链交易的方法。该方法包括：中继链的委员会根据群组划分条件将所有验证节点划分为k个协同验证群组，各协同验证群组的领导节点根据验证组划分条件，将每个协同验证群组内的所有验证节点划分为pg个验证组；中继链的收集节点根据当前未分发的各跨链交易的优先级评分所属的优先级，并将每个优先级的跨链交易打包为每个优先级的跨链交易包；中继链的收集节点根据分发条件，将每个跨链交易包分发至对应的协同验证群组，通过该协同验证群组的各验证组对对应的跨链交易包中的跨链交易进行验证。由此，提高了中继链的交易处理速度和吞吐量。
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公开(公告)号：CN117955635B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410330671.8
申请日：2024-03-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , H04L9/32 , H04L9/30 , H04L67/104
Abstract: 本申请涉及一种基于联盟链验证节点分组的交易验证方法。该方法包括：联盟区块链系统确定出系统领导节点、各门限签名验证组以及组内领导节点，系统领导节点在初始化阶段生成系统公钥和系统私钥，并根据门限签名验证组的个数对系统私钥进行划分，生成各私钥片段以及各私钥片段对应的组内公钥，将各私钥片段以及各私钥片段对应的组内公钥分配给对应的门限签名验证组，在各门限签名验证组获得系统领导节点分发的交易时，每个组内领导节点在组内分发交易以及获得的私钥片段，生成门限签名片段提交给系统领导节点，系统领导节点根据接收到的各门限签名片段合成为最终的签名，将交易打包上链。由此，在保证安全性的前提下减少成本开销。
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公开(公告)号：CN118118396A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410181891.9
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种区块链分簇网络的构建方法、区块协同存储方法，属于数据存储技术领域，包括：在区块链网络中根据各节点的性能和传输时延获取各簇头节点；对各簇头节点进行分簇处理，获取初始分簇网络；判断初始分簇网络中各簇中的节点数量是否满足成员阈值判定条件，若否，则对各簇节点数量进行调整，得到分簇网络。本发明通过各节点的性能和传输时延获取各簇头节点，考虑了选取为簇头节点的节点性能以及该节点与其他节点的距离，避免因簇头节点性能低下和分布不均导致的分簇网络的传输问题，且根据分簇网络中各簇节点的数量来对各簇中的节点进行分配调整，避免了某些分簇中节点过多或过少的情况，提高了节点存储性能的利用率。
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公开(公告)号：CN117274616A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311248410.3
申请日：2023-09-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种多特征融合深度学习服务QoS预测系统及预测方法，该方法包括：获取用户潜在特征矩阵及服务潜在特征矩阵，并进行初始化，将初始化后的用户潜在特征矩阵和服务潜在特征矩阵经过深度神经网络提取特征图，得到用户特征图和服务特征图；将特征图提取过程中的数据流经过特征转化块处理，与用户特征图/服务特征图归并处理，分别得到用户融合特征图/服务融合特征图；将用户融合特征图及服务融合特征图通过训练后的多特征融合QoS预测网络，得到QoS预测值，提高预测准确度。
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公开(公告)号：CN116541831B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310814388.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F21/55 , G06F21/56 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链与联邦学习的双重防御方法，包括步骤：S1，判断联邦学习过程是否达到了迭代次数或模型精确度达到设定阈值，如是，则退出该学习过程；否则，将任务信息存储；S2，训练者接收任务区块；S3，训练者使用本地数据训练本地模型；S4，训练者完成训练后将本地模型参数发送给验证者；S5，验证者接收本地模型参数，并通过共识委员会机制验证这些参数；S6，验证者将通过验证的本地模型参数打包上链；S7，任务发布者采用聚合方法形成全局模型参数；S8，根据验证者的本地模型精确度，更新共识委员会以验证下一轮模型，随后回到步骤S1。本发明使恶意节点无法对特定的聚合方法进行针对性的攻击，抵御中毒攻击。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115118737B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211022134.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L9/32 , H04L41/0823 , H04L41/0893 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于节点分组的联盟链区块存储方法，包括步骤：S1，以全区块的低存储消耗、低存储复杂度和高安全性为优化目标，构建多目标优化模型；S2，采用存储分析算法收集分组内的节点存储复杂度，分析节点为非正常节点的概率，并将计算结果发送至节点所在组的Group proxy节点；再将计算结果转发至GPBFT阶段的主记账节点；S3，采用策略优化算法计算待选存储集合，并在各Group proxy节点间对主记账节点计算的待选存储集合达成共识；S4，对待选存储集合通过选择存储算法，确定每个区块的存储方案。本发明通过节点分组存储，降低联盟链中各节点的区块存储消耗，利用节点分组备份存储提高区块存储的安全性。
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公开(公告)号：CN114117945A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210093058.X
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于用户‑服务交互图的深度学习云服务QoS预测方法，根据用户‑服务原始QoS矩阵构建用户‑服务交互图，进而获取用户和服务的特征向量，根据用户/服务特征向量计算相似度，根据相似度获取用户/服务特征向量集；基于两个高效深度卷积单元构建双流深度神经网络模型，将获取的用户特征向量集作为其中一个高效深度卷积单元的输入，将获取的服务特征向量集作为另一个高效深度卷积单元的输入，对双流深度神经网络模型进行训练；利用训练好的双流深度神经网络模型预测某用户对某服务的QoS值，得到QoS预测结果。本发明通过构建用户‑服务交互图以及通过设计双流深度神经网络结构，使得云服务QoS预测值更加准确。
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公开(公告)号：CN113452801A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111017884.8
申请日：2021-09-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了区块链网络中一种面向块传输的可信节点选择优化方法，为提高区块链网络中块传输的安全性、传输速率，提出面向块传输的可信节点选择优化模型，该模型分析节点距离和连通度在块同步时间的影响，对节点行为（如传输和验证块）引入信任值，为减少传输冗余和通信成本，对节点的块接收传输状态分类，并结合节点状态设计该模型。基于该模型，设计改进PageRank(PR)算法计算节点综合PR值，根据节点综合PR值选出最优节点集。本发明设计的方法在块同步时间、块传输时间和块传输成功率上具有优势。
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公开(公告)号：CN119675997A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510187826.1
申请日：2025-02-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及通信安全技术领域，具体为基于区块链节点的通信安全管理方法及装置。本发明基于区块链技术，使用公钥加密算法确保通信双方的身份真实可靠。每个节点通过存储区块链记录已知节点的公钥、注册时间及身份信息，确保身份认证的安全性和一致性，提高了网络的可信度和安全性；本发明通过行为分析和统计方法，结合请求频率、行为一致性和篡改数据检测，对每个节点的行为进行定期评估，并通过共识协议将恶意节点从网络中驱逐，增强了恶意节点检测的准确性，有效防止了攻击和破坏，提升了网络的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119602928A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411678633.8
申请日：2024-11-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/00 , H04L67/1001 , G06F17/16 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种中继链跨链异步共识方法、可读存储介质和设备，包括：获取目标跨链交易对应的批量交易包和异步共识节点群的交易广播性能；基于批量交易包大小和异步共识节点群的交易广播性能，确定使异步共识节点群处理批量交易包速度最快的最优跨链交易匹配方案；根据最优跨链交易匹配方案，将批量交易包发送至异步共识节点群进行异步共识处理。本发明利用目标跨链交易对应的批量交易包和异步共识节点群的交易广播性能，确定了使异步共识节点群处理批量交易包速度最快的最优跨链交易匹配方案，并根据最优跨链交易匹配方案将与目标跨链交易对应的批量交易包发送至异步共识节点群进行异步共识处理，极大地降低了异步共识节点群的负载，提高了异步共识节点对交易包的处理速度。
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