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公开(公告)号：CN112347473A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011230255.9
申请日：2020-11-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了支持双向隐私保护的机器学习安全聚合预测方法及系统，包括：客户端、计算服务器和聚合服务器；计算服务器接收客户端发送的待预测数据的数据份额；所述计算服务器对数据份额进行处理，得到预测结果份额；所述计算服务器对预测结果份额进行盲化处理，得到盲化预测结果份额；所述计算服务器将盲化预测结果份额发送给聚合服务器；所述聚合服务器对盲化预测结果份额进行移除盲化处理和加噪声处理，将结果反馈给客户端。
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公开(公告)号：CN109190342B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810947822.9
申请日：2018-08-20
Abstract: 本发明公开了智慧社区的业主身份验证方法及社区服务器，社区服务器向移动终端发送基本资讯和用户可信度；社区服务器根据用户浏览记录，提取用户的多维度交互特征；挖掘用户行为习惯特征；建立随机森林模型，利用已知社区业主和已知非社区业主的用户行为习惯特征，对随机森林模型进行训练，得到训练好的随机森林模型；按照设定周期挖掘待预测用户的用户行为习惯特征，将待预测用户的用户行为习惯特征输入到训练好的随机森林模型中，预测是社区业主或非社区业主的分类结果；将分类的结果作为调整用户可信度的依据，更改用户的当前可信度；社区服务器接收用户的新访问请求，社区服务器根据用户当前可信度，向用户推送对应的用户可享受的服务内容。
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公开(公告)号：CN111556465A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010363433.9
申请日：2020-04-30
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TDMA技术的分布式车联网MAC层时隙接入方法及系统，包括：判断是否有新车辆加入，若有，则执行时隙接入算法，进行碰撞检测、碰撞处理，之后判断是否获得时隙，若是，则占用时隙通信，否则继续执行时隙接入算法，再次进行碰撞检测、碰撞处理，直至获得时隙。本发明不需要路边单元参与，只需要车辆交换信标帧即可。这样能够减少路边基础设施建设的费用，减少投入成本。
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公开(公告)号：CN111275202A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010105981.1
申请日：2020-02-20
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开提出了一种面向数据隐私保护的机器学习预测方法及系统，方法包括如下步骤：获取加密后的数据；主服务器创建可信区，在可信区对获取的待预测数据与预测模型进行解密；主服务器对解密后的待预测数据与预测模型进行秘密分享，分别获得数据秘密份额和模型份额，并分发至不合谋的辅助服务器和主服务器；辅助服务器和主服务器分别进行预测计算获得预测结果份额；主服务器对所有预测结果份额进行秘密重建，将重建后的预测结果份额转发给可信区进行整合并加密，发送至待预测数据提供终端，数据提供终端解密后获得根据模型预测后的预测结果。结合安全多方计算和SGX技术来保护双方隐私安全，解决提供预测服务过程中安全性问题。
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公开(公告)号：CN110572253A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910872625.X
申请日：2019-09-16
Applicant: 济南大学
Abstract: 一种联邦学习训练数据隐私性增强方法及系统，所述方法包括：第一服务器生成公共参数和主密钥，将所述公共参数发送给第二服务器；参与联邦学习的多个客户端均基于所述公共参数生成各自的公钥和私钥对；联邦学习过程如下：各客户端将本地训练得到的模型参数采用各自的公钥进行加密，与相应公钥一并经由第二服务器发送给第一服务器；第一服务器基于主密钥解密，通过加权平均得到全局模型参数，分别采用各个客户端的公钥加密，并经由第二服务器发送至各个客户端；客户端基于各自的私钥解密得到全局模型参数，改进本地模型，重复上述过程，直至各客户端本地模型收敛。本发明通过采用双服务器模式结合多密钥同态加密，保证了数据和模型参数的安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106845230B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201611243535.7
申请日：2016-12-29
Applicant: 济南大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了基于恶意网络流量词库的恶意软件检测可视化方法及系统；包括如下步骤：对HTTP网络流的内容进行单词分割，并建立恶意网络流量词库；训练恶意软件检测模型；对待检测的HTTP网络流的流内容进行单词分割，分割成单词集合；利用得到的词库将单词集合进行向量化处理；将词向量输入到训练得到的恶意软件检测模型中，恶意软件检测模型通过计算给出检测结果；如果待检测HTTP网络流被预测为恶意流量，找到所述恶意流量的HTTP网络流的源头app，将源头app标记为恶意app；计算恶意网络流中单词的权重；恶意网络流的流内容可视化。本发明的有益效果：充分解决了恶意流量检测过程对用户的透明性问题。
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公开(公告)号：CN109474755A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811279810.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 济南大学
CPC classification number: H04M3/2272 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , H04M3/2281
Abstract: 本公开公开了基基于排序学习和集成学习的异常电话主动预测方法及系统，包括：采集电话样本，基于分析和组合对电话样本的特征进行选择；将采集到的样本分为训练集和测试集；对于训练集样本，采用排序学习处理数据，得出的结果作为新的测试集，然后组建n组新的训练集继续通过学习模型，得出n组结果，再将这n组结果通过集成学习，输出最后的测试结果。本公开有益效果：使用排序学习和集成学习预测异常电话准确率高于单一使用排序学习，和常规方法比我们的方法更能主动预测异常电话，可以进行解决大规模数据问题。
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公开(公告)号：CN105187393B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201510487157.6
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动终端恶意软件网络行为重构方法及其系统，该方法包括：在移动终端接入网络的路由器节点设置镜像端口，采集原始移动终端恶意软件网络流量；解析原始移动终端恶意软件网络流量的DNS信息，获取移动终端恶意目标列表；根据移动终端恶意目标列表，分离移动终端恶意软件恶意行为流量；提取分离后的移动终端恶意软件恶意行为流量的DNS数据包和HTTP数据包，构建移动终端恶意软件网络行为交互时序图；根据移动终端恶意软件网络行为交互时序图，构建移动终端恶意软件网络行为模型。该方法依据网络数据流重新构建出移动终端恶意软件与外部网络之间的交互行为。
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公开(公告)号：CN105187392B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510487144.9
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于网络接入点的移动终端恶意软件检测方法及其系统，该方法包括：用户移动终端通过网络接入点访问网络，向检测服务器申请认证；认证处理后，通过动态分配流量镜像端口进行采集且缓存用户移动终端网络流量至流量数据处理服务器，然后对获取的用户移动终端网络流量进行识别和隐私处理，然后提取并聚合网络流量数据特征，形成特征集，并传送至检测服务器；读取特征集，检测服务器中的检测模型对特征集中特征进行检测，检测结果通过网络接入点返回给用户。该方法在网络接入点利用移动终端产生的网络流量来检测终端设备是否安装有恶意软件，通过分析网络流量特征，立即检测出在移动终端产生恶意流量时移动终端上运行的恶意软件。
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公开(公告)号：CN106331071A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610679169.3
申请日：2016-08-16
Applicant: 济南大学
CPC classification number: H04L67/025 , H04L43/0876
Abstract: 本发明公开了Android应用程序网络流量的远程采集系统及方法；系统部署在远程服务器中，包括：Web服务器，部署Guacamole组件、Guacd组件和Web控制模块；所述Web服务器为Guacamole组件和Guacd组件提供运行环境；Guacamole组件，与数据库连接，Guacamole组件还通过Guacd组件与Android终端连接，所述Guacamole组件用于将Android终端上的VNC服务器发出的数据传给客户端的浏览器，客户端的浏览器支持HTML5，使用户能够直接在支持HTML5的浏览器中远程操控Android终端上的VNC服务器；它具有让用户无需用户搭建平台，仅需打开网页浏览器即可方便、快速获取Android应用程序流量的优点。
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