公开(公告)号：CN116541876A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310235816.1

申请日：2023-03-13

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘代波 ,  奉云鹏 ,  蒋洪波

IPC: G06F21/62 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明提供了一种用于获取敏感信息的击键攻击方法及相关设备，包括：获取目标设备的软键盘被按压时产生的多个击键信号；对多个击键信号进行特征提取，得到频谱特征和能量衰减关系特征；基于频谱特征和能量衰减关系特征对多个击键信号进行聚类，得到聚类结果；利用英文单词之间的字母关系构建单词属性特征表达式，通过单词属性特征表达式对聚类结果进行识别，得到识别结果，并将识别结果与单词数据库中的单词进行匹配，得到输入目标设备的敏感信息；与现有技术相比，提高了获取用户输入的敏感隐私信息的准确性，增强了攻击效率和成功率；促进智能设备的生产商设计针对击键攻击方法的防窃取功能，提高手机的安全性和可靠性。

公开(公告)号：CN115200586A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210830286.0

申请日：2022-07-15

Applicant: 湖南大学

Inventor： 肖竹 ,  舒锦梅 ,  蒋洪波 ,  曾凡仔 ,  刘代波

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/34

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于协同感知和智能边缘计算的自动驾驶路径规划方法，属于计算技术领域，具体包括：目标汽车发起感知任务，规划感知任务对应的兴趣区域；做出协同感知任务分配决策；为参与协同感知任务的周边车辆做出计算卸载决策；为接受卸载的路侧单元做出资源分配决策；将计算卸载决策和协同感知任务分配决策同步至路侧单元和周边车辆中，以及，将资源分配决策同步至路侧单元中；进行协同感知数据的采集与计算任务的卸载，任务处理结果通过车间通信和车路通信的链路返回至目标汽车；目标汽车将任务处理结果进行信息融合并根据融合后的结果进行轨迹预测和路径规划。通过本公开的方案，提高了路径规划的效率、精准度和适应性。

公开(公告)号：CN114492995A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210092001.8

申请日：2022-01-26

Applicant: 湖南大学

Inventor： 蒋洪波 ,  陈湘菊 ,  肖竹 ,  刘代波 ,  曾凡仔

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供了一种基于动态图卷积网络的联邦学习私家车速度预测方法，包括：步骤1，采集城市中私家车的GPS数据和OBD数据，并基于GPS数据和OBD数据提取私家车的速度数据、平均速度和最大速度；步骤2，设计基于动态图卷积神经网络的跨节点联邦学习框架，基于私家车速度数据、平均速度和最大速度对私家车未来十二个步长内的速度进行预测。本发明在联邦学习设置中使用动态图卷积网络，弥补了复杂时空数据建模和去中心化数据处理之间的差距，在真实世界的数据集上进行的交通流预测实验，用于为驾驶员提供在接下来几个时间步中的车辆速度。

公开(公告)号：CN114025310A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111280871.X

申请日：2021-11-01

Applicant: 湖南大学

Inventor： 蒋洪波 ,  陈潜 ,  肖竹 ,  曾凡仔 ,  刘代波

IPC: H04W4/029 ,  H04W12/02 ,  H04W28/02

Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算环境的位置服务隐私保护方法、装置及介质，方法：接收用户注册，接收用户基于位置的服务需求生成真实的位置服务请求，并进行隐私保护处理，得到k个位置服务请求发送给边缘服务器，以获取对应匹配的位置查询结果；对得到的位置查询结果进行评估，若评估结果达到阈值，则将边缘服务器匹配的位置查询结果反馈给用户；否则将k个位置服务请求发送给云服务器，以从云服务器获取匹配的位置查询结果；对从云服务器和边缘服务器得到的所有位置查询结果中，择优反馈给用户。本发明合理的利用边缘服务器和云服务器，在保障基于位置服务的质量的条件下，实现用户的位置隐私保护。

公开(公告)号：CN112182645A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202010967393.9

申请日：2020-09-15

Applicant: 湖南大学

Inventor： 蒋洪波 ,  王孟源 ,  肖竹 ,  刘代波 ,  曾凡仔

IPC: G06F21/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种针对目的地预测的可量化隐私保护方法、设备及介质，其中方法为：利用拉普拉斯机制，向多组相同的历史轨迹数据集注入不同半径的噪声以获得对应轨迹数据集；对每组轨迹数据集进行目的地预测，并根据预测结果计算对应的隐私保护程度进而构建训练样本，以噪声半径等级作为训练样本的标签值；以所有训练样本及其标签值，训练基于多重线性回归的隐私量化保护模型；当接收到隐私保护程度需求和待保护的轨迹时，将隐私保护程度需求输入至隐私量化保护模型；利用拉普拉斯机制，按照隐私量化保护模型输出的噪声半径等级，向待保护的轨迹注入噪声。本发明能够充分满足用户的隐私需求，给用户提供精确和稳定的轨迹隐私保护。

公开(公告)号：CN114339234B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202210017845.6

申请日：2022-01-07

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘代波 ,  钱超 ,  蒋洪波 ,  曾凡仔 ,  肖竹

IPC: H04N19/149 ,  H04N19/154 ,  H04N17/00 ,  H04L65/60 ,  H04L65/80

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于亮度缩放的移动设备视频流传输方法，属于电学技术领域，具体包括：建立第一关联模型；建立第二关联模型；根据预设的权重因子将第一关联模型和第二关联模型结合，得到视频质量模型；测量移动设备在不同屏幕亮度下传输并播放视频流的耗电量情况，得到功耗模型；多重线性回归拟合视频质量模型和功耗模型，得到优化目标；根据优化目标，计算移动设备的比特率和亮度缩放因子的最佳决策。通过本公开的方案，收集测试人员的评分，将现有的亮度缩放机制和用户感知直接关联，以及，将功耗因素和视频流的观看质量形式化为一个确定性的优化问题，进而生成最佳决策，提高了视频流传输的适应性和节能性。

公开(公告)号：CN115188106B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202210808739.X

申请日：2022-07-11

Applicant: 湖南大学

Inventor： 蒋洪波 ,  姬攀毅 ,  刘代波 ,  肖竹 ,  曾凡仔

IPC: G07C9/00 ,  G06F18/24 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明提供了一种双因素身份认证方法与装置，部署于指纹锁或密码锁中，方法包括：步骤1，在用户向所述智能锁输入身份凭证信息的过程中，采集输入身份凭证信息的振动信号；步骤2，选取用于表征振动信号整体特征的统计量和用于表征振动信号频域细粒度特征的功率谱密度，建立振动信号的原始特征集；步骤3，对原始特征集中的统计量和功率谱密度进行筛选，得到细粒度特征集；步骤4，将细粒度特征集进行分类，判断振动信号的合法性；步骤5，根据身份凭证信息的认证结果与振动信号的认证结果，对所述用户的身份进行双重认证，得到身份认证结果，身份认证结果包括合法用户或非法用户。

公开(公告)号：CN114928862B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202210512980.8

申请日：2022-05-12

Applicant: 湖南大学

Inventor： 代星霞 ,  肖竹 ,  蒋洪波 ,  曾凡仔 ,  刘代波

IPC: H04W28/08 ,  H04L67/1008 ,  H04L67/12

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于任务卸载和服务缓存的系统开销降低方法及系统，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，物联网终端设备根据任务数据量、运算量、移动边缘运算服务器分配的运算和通信资源计算系统开销；步骤2，根据所述移动边缘运算服务器的能量预算和本地能量消耗，计算所述移动边缘计算服务器的能量不足序列；步骤3，根据所述系统开销和所述能量不足序列得到优化目标，根据所述优化目标通过做出初始卸载决定；步骤4，根据所述移动边缘计算服务器的存储空间和当前服务的被请求频率做出缓存决策；步骤5，基于所述缓存决策，修正所述初始卸载决定。通过本公开的方案，提高了卸载性能并降低了系统开销。

公开(公告)号：CN114220177B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202111597760.1

申请日：2021-12-24

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘代波 ,  陈格菊 ,  蒋洪波 ,  肖竹 ,  曾凡仔

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764

Abstract: 本公开实施例中提供了一种唇部音节识别方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，具体包括：得到每个初始特征点的坐标信息；形成距离时间序列；根据距离时间序列转换目标曲线；从距离时间序列中分割对应的发音序列；得到最优特征序列；计算最优特征序列与样本特征序列之间距离的相似度；判断相似度是否小于第二阈值；若是，则判定音节相同；若否，则判定音节不同，并计算最优特征序列与其他样本特征序列的相似度，直至相似度小于第二阈值。通过本公开的方案，计算基于音节的细粒度特征，然后利用交叉验证递归特征消除模型进行训练，选取最优特征序列与样本特征序列进行比对，从而识别对应的音节，提高了音节检测的效率、精准度和适应性。

公开(公告)号：CN115985102B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202310114056.9

申请日：2023-02-15

Applicant: 湖南大学深圳研究院

Inventor： 肖竹 ,  张天儒 ,  蒋洪波 ,  曾凡仔 ,  刘代波

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移对比学习的城市交通流量预测方法和设备，方法包括预测模块、源数据对比学习模块和目标数据对比学习模块；预测模块基于源城市数据和目标城市数据进行迁移学习，即首先利用编码器捕获输入数据特征，然后采用三维卷积层和MMD来进行迁移学习，最后通过注意力机制同时引入外部因素进行预测；两个对比学习模块基于增强处理前数据相对于增强处理后的正对和负对数据的相关性，尽可能提高与正对数据的相似性，减少与负对数据的相似性，实现采用对比学习自监督地学习目标数据和源数据的特征来辅助预测目标城市交通流量。本发明综合迁移学习和对比学习的优点，提高交通流量综合预测模型的泛化能力，进一步提高预测精度。