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公开(公告)号：CN112583575B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202011413354.0
申请日：2020-12-04
Abstract: 本发明提供一种车联网中基于同态加密的联邦学习隐私保护方法，将基于同态加密的联邦学习引入车联网中，通过改进具有加法同态行的Paillier算法和具有乘法同态性的RSA算法，并结合AES算法和步长混淆的方式，同时采用分层加密技术，使加法同态在边缘端完成，而乘法同态在云端完成以提高加密效率，从而有效防止联邦学习恶意攻击，并有效降低加密导致的延迟的方法；该发明可以应用在车联网中进行隐私保护将联邦学习引入IoV中以解决用户隐私泄露问题。为了进一步地增强数据安全性，在联邦学习中引入高效的同态加密；而且改进了具有加法同态性的Paillier算法和具有乘法同态性的RSA算法，并结合AES算法和步长混淆的方式，构建一个具有全同态加密性的联邦学习架构。
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公开(公告)号：CN110058949B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910360627.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 一种基于智能边缘计算的传感云低耦合控制方法，通过引入边缘计算，能更好地控制和管理网络边缘节点，以弥补云计算模式鞭长莫及的缺陷。利用边缘层的计算和存储能力，设置两个缓存队列，其中一个用于缓存用户请求并合并重复的请求命令，另一个用机器学习的学习缓存底层使用最频繁的资源，对问题作预处理，并使用扩展KM算法完成未缓存资源的最优调度，降低传感云的耦合度。本发明可以应用在大规模高连接的传感云系统中。
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公开(公告)号：CN111292366B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010094884.7
申请日：2020-02-17
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/58 , G06T7/521 , G06T7/80 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及智能汽车的自动驾驶领域，尤其涉及一种基于深度学习和边缘计算的视觉行车测距算法，包括以下步骤：S1、构建带行车测距数据集并进行标注；S2、利用构建的标准数据集，生成适用于行车测距的深度模型；S3、联合边缘设备和传感设备自动对网络进行分割加速推断；S4、用测试数据集进行实验，预测行车距离，本发明使用单目摄像头采集行车数据集，节省了成本。且通过多种数据增强的方法对数据集进行了有效扩充，不仅增加了数据量，有效避免了网络过拟合，提高了行车测距的准确率。
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公开(公告)号：CN110536303B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910706957.0
申请日：2019-08-01
Applicant: 华侨大学
IPC: H04W12/122 , H04L41/142 , H04W4/38
Abstract: 本发明的一种基于边缘移动节点的传感云信任评估方法和系统，基于边缘计算的传感云可信评估方法，充分利用边缘节点的移动性和计算能力，通过移动边缘节点收集指定范围内传感器节点的信任信息(如能量、成功交互次数、失败交互次数)，然后利用收集到信任信息计算主体节点和目标节点之间信任链的信任度，并把信任结果和评估的结果上传至边缘层进行信任更新和存储，以便再次利用，在云层需求的情况下可进一步将评估结果上参与信任决策。本发明利用边缘移动节点收集传感器的信任信息并计算处于主体节点和目标节点之间信任链的信任度，过滤不可信节点，确保传感数据在传输过程的安全性，预防恶意攻击，提高传感云的安全性。
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公开(公告)号：CN110413652B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910605082.5
申请日：2019-07-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F21/62
Abstract: 一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，1)用户端对待上传数据文件计算信息熵，进行核心数据提取与储存；2)将非核心数据上传至边缘端并构建隐式检索索引；3)在边缘端进行系统参数预设，将非核心数据进行结构隐藏与再划分，得到公有部分数据和私有部分数据；4)将公有部分数据加密后上传至云端，云端储存加密的公有部分数据；5)用户端以关键词发起检索申请，边缘端根据关键词和隐式检索索引生成检索令牌，云端获取检索令牌后进行关键词匹配检索，将检索结果返回至边缘端，边缘端再将检索结果返回至用户端。本发明能确保系统在存储与检索过程中的实效性、可靠性和灵活性，实现高效且私密的数据检索。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108965168B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201811133021.5
申请日：2018-09-27
Applicant: 华侨大学 , 厦门传邮智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于效用函数的车联网占优资源公平分配优化方法，首先构造了以服务质量QoS指标(分组时延和丢包率等)为自变量的效用函数；然后利用M/D/1排队模型建立QoS指标与无线网络资源数量(带宽和缓存等)二者间的函数映射关系；接着设计一种占优资源公平机制的分配算法，以最大化车辆用户效用为目标，并辅以用户权重优先级对用户的占优资源进行公平合理的分配。本发明的效用函数能够有效的代表用户对服务的满意程度，通过对QoS指标与资源数量建立映射模型，可以将用户的QoS性能需求转化为所需分配的资源数量，在实现满足占优资源公平按需分配的同时最大化用户对QoS需求的满意程度，提高了用户优先级最大化资源的利用率。
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公开(公告)号：CN111259561A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010082936.9
申请日：2020-02-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及一种基于时间间隔的温度感知的处理器能耗计算方法，步骤为：1)根据周期任务的参数确定时间间隔；2)根据热传导方程，计算处理器在时刻t的温度T(t)；3)计算周期任务在单个时间间隔[t0,t1]的能耗E(t0,t1)；4)计算周期任务的总能耗Esum。本发明通过划分时间间隔，根据热传导方程，计算任务在各时间间隔的能耗，考虑系统温度对能耗的影响，提高了能耗计算的准确性。
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公开(公告)号：CN106888430B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201710248824.4
申请日：2017-04-17
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种可信的传感云数据收集评估方法，该方法对传感云数据收集过程中的网络中节点和移动基站进行信任评估，首先确定移动基站的工作区域，该区域由移动基站的数量M决定；并确定系统的逻辑关系为主观节点Si向目标节点Sj发送数据，且当目标节点Sj不在主观节点Si的范围内时，数据交换则需要推荐节点转发；然后建立评估网络中节点和移动基站信任度的模型，包括直接信任模型Tdir、间接信任模型Tindir和功能信任模型Tfunct；最后根据上一步骤中计算得到的评估参数Tdir、Tindir、和Tfunct确定传感云数据收集的可信度。本发明可有效抵御数据收集过程中遇到的恶意攻击，提高传感云系统数据收集的可靠性及保证数据的可用性。
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公开(公告)号：CN106452513B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201610879489.3
申请日：2016-10-09
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时延受限的无线传感网中移动式能量补充方法，应用在由若干传感器节点、一个基站和一个移动节点组成的无线传感器网络中，在每一轮数据收集及充电任务完成后重新生成移动节点的访问序列，在新一轮任务中移动节点遍历所述访问序列中的节点进行数据收集及充电，所述生成移动节点的访问序列的方法包括：构建最大化充电能量消耗与移动能量消耗比值的优化目标及其限制条件；使用启发式算法获取访问序列及移动节点在访问序列中每个节点处的驻留时间。本发明的基于时延受限的无线传感网中移动式能量补充方法，通过无线充电技术来补充网络中传感器节点的能量，实现了数据收集的同时进行充电，延长了无线传感器网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN105429940B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201510701787.9
申请日：2015-10-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种利用信息熵和哈希函数进行网络数据流零水印提取的方法，该算法在发送端原始流量中，通过对数据流按时间进行分片，统计数据包大小的分布情况并计算香农熵，利用哈希函数对其进行零水印的提取；在接收端，利用同样的方法再次对接收到的流量进行零水印提取；通过对两端提取的零水印的比较来确认发送端和接收端是否存在明显的网络通信关系。采用本发明的网络流零水印系统的提取和检测方法，可以有效确定匿名通信系统中发送端和接收端之间的网络通信关系，为DDoS攻击定位提供理论依据。
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