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公开(公告)号：CN119255283A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411795338.0
申请日：2024-12-09
Applicant: 南昌大学 , 江西火眼信息技术有限公司
IPC: H04W24/04 , H04W12/088 , H04W12/65 , H04W4/30 , G01W1/10
Abstract: 本发明提供一种多机构协同监察过滤方法及系统，方法包括：自气象预测机构中获取与天气对应的若干个结果数据记录，以构建第一等价划分；自数据采集基站中获取与天气对应的若干个过程数据记录，以构建第二等价划分；将不同的数据采集基站的第二等价划分合并为数据采集基站划分集合，并结合第一等价划分获取第一正确决策值；基于第一正确决策值判断数据采集基站为重要基站或初始冗余基站，将重要基站合并为重要基站集合；获取重要基站集合的第三正确决策值，以确定重要基站集合的决策能力是否符合要求，进而完成最终冗余基站的筛选及剔除。基于以上方式，在确保决策能力稳定的前提下，精简了数据采集基站的数量，提高了预测的准确性及效能。
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公开(公告)号：CN119006932A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411463290.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于双阶段学习的深度伪造图像检测方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括以下步骤：S1、获取第一真假图像对的第一全局特征，基于所述第一全局特征获取第一通用伪造特征信息，基于所述第一通用伪造特征信息检测图像并更新所述初始检测模型的参数；S2、获取第二真假图像对的第二全局特征，基于所述第二全局特征获取第二通用伪造特征信息、特定伪造方法、性别以及种族，计算特征分类损失，基于所述特征分类损失更新检测模型的参数。本发明提供的基于双阶段学习的深度伪造图像检测方法，能够有效的检测深度伪造图像，并提高对于未知深度伪造图像技术的检测成功率。
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公开(公告)号：CN119313978A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411835783.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种人工智能生成图像公平性检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：将自然图像输入预训练的图像编码器获取自然语义，将AI生成图像与自然图像组合后输入图像编码器获取原始图像语义，并输入待训练的公平适配器网络模型进行残差融合，获取自然和生成增强语义；融合自然语义与生成增强语义生成第一混合样本，融合自然语义与自然增强语义生成第二混合样本，并得到混合样本；将混合样本输入分类头计算公平适配器损失函数，得到训练好的公平适配器网络模型；将增强语义输入待训练的分类网络模型获取图像分类语义，生成分类结果。本发明通过构建全新的公平性辅助模块和分类模块，能够提高图像公平性的检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119182614A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411697904.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 南昌大学 , 江西警察学院 , 江西火眼信息技术有限公司 , 中国联合网络通信有限公司江西省分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种云计算数据可信追踪方法、系统、存储介质及电子设备，该方法包括：数据所有者将敏感数据上传，设定访问策略；云计算数据存储平台将敏感数据加密生成密文，并将数据所有者的个人信息和密文上传至区块链中；外来访问者从云服务端请求查阅密文，提供关键信息，云服务端发送查阅请求，上传关键信息；区块链接收关键信息，调用被访问的密文的访问策略，判定是否发送动态密钥；云服务端向云计算数据存储平台请求查询数据，云计算数据存储平台验证外来访问者的身份性以及动态密钥的实时性，若满足要求则使用当前时间戳解锁动态密钥，本发明提高了数据的保密性，通过详细记录每一次数据访问和操作，为云计算数据安全提供了全面的保障。
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公开(公告)号：CN103281745B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310213519.3
申请日：2013-06-03
Applicant: 南昌大学
IPC: H04W40/10
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种商拓扑能量递阶博弈的无线传感网路由方法，包括：整个网络生命周期分为若干轮。在第各轮中的传感网节点根据地理属性诱导出基数相同的不同的节点商集划分，并且通过能量博弈确定是否需要分簇并找到最好的划分作为第一层分簇（划分），并记录选定的簇头。第一层的各个簇根据同样的方式进一步找到各自最优的商集划分作为第二层子分簇，以此方法分层递阶直到各个分簇不能再往下划分为止。最后一层各簇为本轮最终有效分簇，其各簇头节点通过逐级与各自记录的父簇头节点构成多跳传输路径。本发明技术方案能够构造传感网能量均衡分簇路由，有效的降低了信息的延时和能量的损耗延长网络生命周期。
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公开(公告)号：CN119271972A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411793947.2
申请日：2024-12-09
Applicant: 南昌大学 , 江西诚韬科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种监控数据筛选方法及系统，方法包括：基于决策属性自决策机构中获取若干个决策属性值，并赋予第一ID编号，以形成第一数据对，进而获取第一等价集合；自包括若干个监测属性的监测机构中获取监测值，并赋予第二ID编号，以形成第二数据对，进而获取第二等价集合；通过第一等价集合获取决策信息熵；基于第一等价集合及第二等价集合确定获取监测条件熵；基于决策信息熵及监测条件熵确定监测属性的增益值，通过增益值判断是否需过滤监测属性。基于以上方式，分析了监测属性与决策记录之间的关联程度，筛选出关联程度较低的所述监测属性，排除了较多的冗余数据和无效数据，提升了监测效率及监测准确性。
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公开(公告)号：CN119150331A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411639976.3
申请日：2024-11-18
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本申请属于计算机数据处理技术领域，提供一种在线取证方法、装置、设备及存储介质。该方法首先在云平台各层次部署监听传感器。其次，配置数据传输加密协议和。再其次，进行联邦学习数据预处理。然后，进行联邦学习模型训练：损失函数、梯度、正则化。接着，进行实时取证与分析：利用训练好的模型对云平台行为进行实时监测和分析，识别异常行为并生成取证报告。最后，进行证据校验与存储：对关键证据进行哈希校验和数字签名，并存储在区块链上，确保证据的可信性和完整性。本申请的方法解决了在云环境下的数据孤岛与隐私性保护问题，为取证工作提供更为及时、准确的线索以及提高云平台的整体安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN103281746B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310214115.6
申请日：2013-06-03
Applicant: 南昌大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种商拓扑能量递阶动态规划的无线传感网路由方法，是将网络生命周期首轮根据传感网节点地理属性划分商集，得出备选划分方案，通过竞争找到最优首层虚分簇并记录簇头。首层各虚簇用同样的方式找到各自最优子簇，以此分层递阶直到各个分簇不能再往下划分为止。最后一层各簇为最终有效分簇，其各簇头节点通过逐级与各自父簇头节点构成传输路径。从第二轮开始首先判断上一轮第一层的各个划分节点间整体能量是否失衡。如失去平衡则调用第一轮同样方法重构造分簇路由。如果平衡则保留划分并选定新簇头，然后进一步判断下一层同父各簇是否平衡，并采取第一层同样方式递归处理直至形成底层分簇、构造新路由。本发明能够构造高效低耗路由、延长网络的生命周期。
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