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公开(公告)号：CN118803743A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411273928.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全多方计算的隐私保护网约车服务方法，属于网络安全技术领域，包括：乘客端将乘客位置进行加密后发送至智能路测设备与服务提供商；智能路测设备向覆盖区域内的每个可用司机广播乘车需求指令，司机将车辆位置进行加密后发送至智能路测设备与服务提供商；智能路测设备与服务提供商基于乘客位置与车辆位置加密后的信息，结合随机共享向量与双方各自的MAC份额，获得对应的道路距离份额；双方基于道路距离份额、随机公开数、MAC份额计算距离计算检查值；乘客端根据距离计算检查值判断派单是否合理。本发明极大地降低了服务器上距离计算的计算复杂度，通过可验证的两方计算技术，确保乘车系统匹配给乘客的司机是最优的。
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公开(公告)号：CN118587553A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410623748.0
申请日：2024-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/006 , G06N3/082 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于后门特征提取优化的SAR图像抗后门分类方法与系统，该方法包括：构建基于网络块的后门特征提取子网络和分类子网络，对由上述两个子网络组成的SAR图像抗后门分类模型的神经网络架构参数、后门特征选择参数及剪枝位置参数进行粒子位置和速度编码，将SAR图像抗后门分类模型的参数量、后门攻击成功率和对正常样本的分类精度作为优化目标，设计基于三目标粒子群优化方法的离线优化平台，获得兼顾轻量化、高精度和强后门鲁棒性的SAR图像分类在线部署模型。本发明实现了SAR图像抗后门分类模型的自动优化设计，构建的后门特征提取子网络拓展了后门特征的处理方式，提升了模型轻量化、分类精度和后门鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118586910A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410685173.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链与支付通道网络的支付方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、通过支付通道网络获取付款方和收款方的交易数据；步骤S2、收款方根据交易数据，在时间截止前发送信息给付款方进行交易确认或撤销；步骤S3、交易确认后，支付通道网络中付款方和收款方根据交易上链实现交易支付。采用本发明的技术方案，兼顾了安全性、通用性、隐私保护和常量抵押品这些方面的考虑，更加适用于现实中的支付需求。
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公开(公告)号：CN112434026B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202011184508.3
申请日：2020-10-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于哈希链的安全知识产权质押融资方法，包括以下步骤：用户登录第一平台并申请质押物标识，第一平台将该用户对于的知识产权质押物带有标识的比特承诺记录上链，并给第二平台分配相应的公私钥；用户通过第三平台对其拥有的知识产权质押物进行评估，第三平台将评估结果值明文上链；当用户需要将自己拥有的知识产权质押物抵押给第二平台进行融资时，向第二平台发送抵押请求，将交易信息打包后加密，并进行数字签名后上传给第二平台；第二平台接收到用户抵押请求后，需要在链上查询第三平台相应质押物的评估信息，根据评估信息给用户提供借贷金额；本发明实时进行风险评估计算，对保证安全知识产权质押交互过程安全有重要的意义。
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公开(公告)号：CN115396198B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211025573.0
申请日：2022-08-25
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/04 , H04L43/08 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN架构与参数并行优化的电网入侵检测系统及方法，从智能电网的量测数据管理系统中采集电网运行状态的历史监控数据，解析数据获取各传感器的读数信息并进行基于标准分数的标准化处理，作为智能电网入侵检测离线优化训练模块的输入数据集，将CNN模型拓扑架构、卷积模块参数和训练参数进行编码，设计基于遗传算法的CNN模型架构与参数并行优化平台，获得最优CNN模型的架构与参数信息。针对智能电网的量测数据管理系统采集到的电网实时监控数据，在线部署最优CNN模型，从而实现智能电网入侵检测的在线检测。本发明不仅提升了智能电网入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了智能电网入侵检测的准确率和F1评分等性能指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117592991B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410070757.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于门限签名的高效区块链跨链数据交换方法，包括：数据交换双方选定抵押金并根据抵押金生成交易签名；服务提供商通过门限签名算法生成聚合公钥，数据交换双方通过聚合公钥分别在对应的区块链上生成抵押地址；数据交换双方将抵押金存储到抵押地址中，服务提供商对抵押地址中的交易签名进行校验；基于校验结果，数据交换双方选定交易数据及交易金额，数据提供方基于交易数据生成索引哈希值；数据消费方通过索引哈希值对数据索引是否存在进行验证；当通过验证，数据消费方根据交易金额通过第一用户合约进行转账，数据提供方通过第二用户合约传输数据索引；数据消费方通过数据索引获取交易数据。
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公开(公告)号：CN117556277B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410044818.7
申请日：2024-01-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/22 , G06F40/216 , G06F40/295 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种用于知识图谱实体对齐的初始对齐种子生成方法，属于知识融合和人工智能领域，包括：利用实体名称中每个令牌对应的字符级独热向量计算字符级全局特征矩阵，利用TF‑IDF技术分别计算字符级局部特征矩阵和令牌级局部特征矩阵，根据字符级局部特征矩阵和令牌级局部特征矩阵构造令牌级全局特征矩阵，根据上述特征矩阵计算对齐矩阵并从中选取初始对齐种子。本发明仅利用实体名称的非语义信息，在不使用预训练模型的情况下生成初始对齐种子，驱动基于图结构的有监督深度学习模型将实体编码成向量，使得实体向量之间的距离能更加反应实体之间的相似性，使得基于图结构的有监督深度学习模型不再需要标签数据。
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公开(公告)号：CN117579272A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311873236.1
申请日：2023-12-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种跨机构的金融隐私数据共享方法和装置、存储介质，在不公开任何机构所持客户名单和隐私数据的前提下，计算出参与机构之间的共同客户群体，并实现了隐私数据的安全共享，为解决单个机构在数据量上的匮乏提供了全新的解决方案，针对共同客户的分析也提高了计算的准确性和可信度；同时基于密文的进行隐私计算，在保护客户个人隐私数据的同时，实现了客户群体分析以及制定更精准的保险产品策略，具有较高的安全和隐私保护性。
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公开(公告)号：CN117395028A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311208090.9
申请日：2023-09-18
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构演化的工业互联网对抗攻击系统及方法，在拥有基于深度学习模型(即目标模型)的工业互联网入侵检测系统中训练数据或数据分布的情形下，采用这些数据训练替换模型，设计雅可比显著图攻击方法对工业互联网数据中攻击样本的特定特征添加扰动，从而生成能最大限度逃避替换模型检测的对抗样本；其中替换模型最多由4种神经网络基础模块组合构成，将组合方式进行编码，将目标模型分别对攻击样本和替换模型生成对抗样本的分类准确率的差值作为个体适应度，经过种群演化操作，获得分类准确率下降值最大的最优替换模型。本发明设计了神经架构演化技术，实现了替换模型的自动优化，提升了替换模型所生成对抗样本的攻击能力。
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公开(公告)号：CN113507360B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110715134.1
申请日：2021-06-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的科技大数据的交换与共享的系统与方法，所述系统包括数据提供方与数据请求方，所述数据提供方是指将提供科技大数据，并将所述科技大数据通过区块链发布到区块链网络中，供其他科研参与者访问使用的科研机构或个人；所述数据请求方是指访问数据提供方提供的数据的科研机构或个人。本发明的优势在于，解决科技大数据在共享交换问题。采用区块链构建新型大数据交换系统，通过区块链的去中心化和去信任的方式集体维护可靠的分布式数据库，并通过区块链的可溯源特性确保数据可信以及实现版权保护和版权流动。
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