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公开(公告)号：CN112651007A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011634886.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的一种基于数字水印的阈值谓词加密生物特征认证方法，包括以下步骤，获取用户的生物特征，对每个用户的生物特征生成参考模板并存储在服务端；用户发起认证请求；服务端收到认证请求，将向用户发送挑战；客户端收到挑战后将采集客户端新的生物特征样本，并得到生物特性向量，经过嵌入水印信息操作，进而得到质询模板并发送至服务端；服务端收到质询模板，进行每个片段中检测向量的信号计算，判断水印信息是否正确，根据水印信息的判断结果得到第一步认证结果；进行总相关值计算，根据总相关值和第一步认证结果得出最终认证结果；本申请可以防止系统受到欺骗攻击，且计算简单、效率高，可以使生物特征认证工作安全高效的进行。
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公开(公告)号：CN112001424A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010741391.8
申请日：2020-07-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了基于对抗训练的恶意软件开放集家族分类方法和装置，首先获取训练样本的特征图像；通过生成对抗网络、第一分类器网络和第二分类器网络组成联合训练网络，由训练样本对生成对抗网络、第一分类器网络和第二分类器网络进行联合训练，将最后训练完成的第二分类器，作为恶意软件开放集分类器；针对待分类的测试样本，获取测试样本的特征图像；将测试样本的特征图像输入到恶意软件开放集分类器中，由恶意软件开放集分类器得到测试样本的家族分类结果。本发明能够训练出准确率和稳定性高的恶意软件开放集分类器，该分类器能对开放环境下的恶意软件样本进行家族分类，即不仅能对属于训练集旧家族的样本进行正确分类，而且能区分新旧家族样本。
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公开(公告)号：CN111780620A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010545845.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 暨南大学
IPC: F41H11/02 , G06F16/242 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机潜在威胁判定方法，包括判断无人机是否经过改装，如果是则进一步判断无人机当前位置与禁飞区的最小距离是否小于预设的安全距离D；如果无人机既改装又满足与禁飞区的最小距离小于预设的安全距离D则设定为高威胁；如果无人机改装但不满足与禁飞区的最小距离小于预设的安全距离D则设定为中威胁；如果无人机没有改装则判断无人机当前位置与禁飞区的最小距离是否小于预设的安全距离D；如果是则设定为中威胁；如果否则进一步通过公式计算无人机潜在威胁度W；若计算结果大于预设阈值Wm，则设定为中威胁；若不大于，则设定为低威胁。本发明通过对安全区域飞行的无人机进行潜在威胁判定，能有效降低无人机带来的安全威胁。
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公开(公告)号：CN111582496A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010338636.2
申请日：2020-04-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SGX的安全高效的深度学习模型预测方法，S1、模型提供者终端通过模型导入模块上传深度学习模型，模型导入模块根据SGX中的深度学习计算框架将不同格式的深度学习模型转换为能够在深度学习计算框架中执行的模型；S2、模型使用者终端和SGX中的RPC服务器模块进行密钥协商，得到通信密钥，通信密钥用于加密模型使用者终端提供的待预测数据和SGX中的深度学习模型的预测结果；S3、模型使用者终端利用通信密钥对待预测数据进行签名、加密和对预测结果进行解密和验证，本发明借助SGX，基于SGX运行深度学习模型，保证模型运行过程中数据的机密性和完整性，同时也能够保证模型本身的机密性和完整性。
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公开(公告)号：CN109195162B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811190159.9
申请日：2018-10-12
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网中聚合两种信任评估的消息可靠性评估方法，其中，信任中心负责维护车辆的信任信息，车辆定期向信任中心请求自己最新的信任证书；消息发布者发送消息时附带最新的信任证书以证明自己可信赖；消息接收者收到每条消息后提取信任证书并综合考虑多个消息发布者的消息以判断其是否可靠，然后根据消息质量为每个消息发布者生成一条信任反馈，并发送至信任中心，随后信任中心更新本地存储。本发明高效聚合两种信任评估，且无需消息接收者实时请求信任中心，因而评估结果更加准确，评估速度更快，且兼容车辆短时间内无法连接到信任中心的情况，更符合车联网的高动态特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110377002A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910493594.7
申请日：2019-06-06
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于网联汽车信息处理技术领域，公开了一种自适应的车内CAN总线安全控制方法及系统，通过对报文特点和车内网络环境的分析，选择若干影响因素，进行自适应的选取安全策略，在满足报文的安全需求的同时，根据动态的车内网络环境自适应地调整安全策略；将车内ECU节点的通信频率抽象为无向图，以通信频率作为图的边权重，采用马尔可夫聚类的方法根据ECU之间通信频率将其划分为层次化的域结构，并使用树形域密钥结构对节点进行密钥管理，同时结合自适应安全策略选取方法，进行差异化的安全策略及相应的通信协议选取。本发明所需开销有限，适用于计算能力受限的ECU节点和高实时性需求的CAN总线网络。
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公开(公告)号：CN106919844B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201710078479.4
申请日：2017-02-14
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种Android系统应用程序漏洞检测方法，可用于渗透测试和APK安全性测试。本发明方法首先分析待检测的APK包，确定其可能存在的漏洞种类；然后寻找APK包的早期版本，并按照发布时间顺序排序；循环遍历早期版本的APK包，对其进行APK可用性测试；对于存在网络连接的APK包，逐一进行网络抓包嗅探分析测试，寻找漏洞；对于不存在网络连接的APK包，进行解包逆向工程操作，分析是否存在漏洞；利用找到的漏洞进行攻击，试探攻击是否成功，如果成功，则确定为漏洞。
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公开(公告)号：CN110019814A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201810743949.9
申请日：2018-07-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘与深度学习的新闻信息聚合方法，使用爬虫对新闻门户网站在同一时间段进行数据抓取，获得新闻信息以及评论信息；然后通过应用向量空间模型、TF-IDF权重计算方法、同义词词林方法以及cosin的距离测量，对新闻进行分类去重，将内容相同的新闻聚合在一起；通过文本概括的算法，实现对所有评论进行概括的功能；最后通过深度神经网络模型，自动生成文章的摘要。本方法可以方便读者高效快速地获取到各大新闻平台的内容及读者评论。
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公开(公告)号：CN108614683A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810322156.X
申请日：2018-04-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的机动车违章管理系统建设方法，将机动车违章登记，违章缴费等过程以智能合约的形式写入区块链，使相关政府部门无需再依赖于一个中心化的服务器来管理机动车的违章信息，避免了中心化服务器常见的单点故障问题，并且存入区块链中的数据具有不可篡改性及可追溯性，可以防止非法篡改。另外，驾驶员的身份证，驾照等一系列涉及个人隐私的信息利用ABE加密算法进行有效保护。基于本发明，不仅可以避免单点故障引起的数据丢失，降低系统维护成本，而且能够防止违章记录被非法篡改。
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公开(公告)号：CN108509775A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810128524.7
申请日：2018-02-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提出了基于机器学习的恶意PNG图像识别方法，属于网络空间安全技术领域，首先建立PNG图像特征库和数字隐写识别模型；在服务端对上传图片文件请求进行审查，依据PNG图像特征库进行特征匹配识别，初步识别PNG图片是否合法，若合法则调用数字隐写识别模型挖掘PNG图片是否存在信息隐藏，若不合法或存在信息隐藏则拒绝上传；在客户端监测网页传输过程中的PNG图片格式文件数据，依据PNG图像特征库进行特征匹配识别，若合法则调用数字隐写识别模型挖掘PNG图片是否存在信息隐藏，若不合法或存在信息隐藏则禁止访问该图片资源。本发明可以在服务端禁止不合法图片的上传，在客户端禁止对不合法图片的访问，加强了网络安全。
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