公开(公告)号：CN119272846B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411789943.7

申请日：2024-12-06

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 梁伟 ,  阳超逸 ,  陈宇翔 ,  肖嘉宏 ,  何大成 ,  熊乃学

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/243

Abstract: 本发明公开了一种基于孤立森林异常检测的安全分层联邦学习方法,涉及电数字数据处理技术领域。该方法，包括以下步骤：在边缘服务器端建立GRU自注意力模型，通过GRU自注意力模型对全局参数提取时序特征状态，使用孤立森林算法对聚合后的GRU自注意力模型更新参数的时序特征状态建树，对比异常检测强度评估系数与GRU自注意力模型参数聚合后的异常检测强度阈值，根据对比结果采取自适应调整异常检测强度或发出警报的措施。本发明通过为每个服务器生成个性化的异常检测强度阈值决策，充分考虑不同服务器所遭受的攻击程度差异，合理分配检测强度，达到了提高服务器安全性的效果，解决了现有技术中存在服务器安全性不足的问题。

公开(公告)号：CN119474329A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510070506.8

申请日：2025-01-16

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 熊乃学 ,  谭文瑾 ,  黄雪婷 ,  肖宇锋 ,  孟祥伟 ,  梁伟

IPC: G06F16/3329 ,  G06F16/36 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明属于情感识别技术领域，公开了一种面向物联网环境中对话分析的图对抗情绪识别方法及系统，包括：构建语境分析模块和因果感知模块，分析对话中的结构依赖关系，利用结构依赖关系图学习对话人之间的上下文情绪特征；同时捕捉不同说话人对话之间的因果关系，结合自注意机制动态调整因果线索在对话中的权重，获取对情感变化最具影响力的因果关系，更精确地理解对话中所包含的情绪；最后引入差分正则化项，衡量语境分析模块和因果感知模块输出之间的差异，并促进语境分析模块和因果感知模块之间的信息交互，获得更全面的情感信息。本发明在物联网环境中对复杂的对话场景进行更好的情绪识别处理，提高了情绪识别任务的识别精度。

公开(公告)号：CN119442330A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202510032221.5

申请日：2025-01-09

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 梁伟 ,  蔡佳洪 ,  霍颖姿 ,  肖宇锋 ,  熊乃学 ,  王进

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G16H10/60 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种可解释的医疗大数据动态安全防护方法。该方法涉及安全技术数字处理技术领域，包括以下步骤：收集并处理传染病患者数据；进行分类和加密处理；实时监控加密数据；得到传染病患者身份信息数据加密安全性评估指数、传染病患者移动路径密钥管理安全性评估指数和传染病患者电子病历数据泄露风险评估指数；综合分析评估并调整。本发明通过对传染病患者加密数据进行医疗大数据动态安全防护性能评估分析，根据综合评估结果对医疗大数据动态安全进行调整，提高了可解释的医疗大数据动态安全防护动态能力，解决了现有技术中存在可解释的医疗大数据动态安全防护动态能力不足的问题。

公开(公告)号：CN119210465B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411579167.8

申请日：2024-11-07

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 梁伟 ,  肖嘉宏 ,  陈宇翔 ,  何大成 ,  阳超逸 ,  熊乃学

IPC: H03M7/30 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体公开一种自适应压缩编码的分层联邦学习方法，该方法包括：分层联邦学习架构构建、边缘服务器匹配、模型生成性能判断、压缩率匹配以及分层联邦学习架构判断，首先构建出分层联邦学习架构，使得每一层都能充分利用其计算资源，通过匹配得到终端设备对应的边缘服务器，各终端设备用于生成环境数据训练模型，根据边缘服务器的网络传输性能得到对应的压缩率，边缘服务器接收各终端设备的环境数据训练模型并按照对应的压缩率依次进行自适应压缩编码以及边缘聚合，云服务器接收边缘聚合结果并进行全局聚合，最终判断分层联邦学习架构所属云服务器是否将全局聚合对应结果上传至环境资源调度云平台。

公开(公告)号：CN118174881B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410588729.9

申请日：2024-05-13

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 梁伟 ,  蔡佳洪 ,  龚银燕 ,  陈宇翔 ,  胡娜 ,  杨策 ,  李冠憬 ,  熊乃学 ,  王进

IPC: H04L9/32 ,  H04L9/30 ,  H04L9/40 ,  H04L67/12

Abstract: 本发明公开了用于车辆自组织网络的数字签名验证方法，涉及区块链车载自组织网络领域。该用于车辆自组织网络的数字签名验证方法，通过计算得到车辆的临时公钥，判断认证索引表中是否存在车辆的临时公钥，获取临时公钥对应的随机数,计算车辆签名验证消息的相关值，验证车辆签名验证消息是否合法，确保车辆身份和消息的真实性和完整性，避免车辆伪造身份或篡改消息的情况发生，提高车辆自组织网络的效率和性能，通过对车辆的注册信息和车辆产生的交通信息分别由道路侧试装置的操作节点和RSU进行验证，以验证共识，并将索引表链起来，在认证开销和吞吐量方面都取得了较好的效果，能够较好地满足vanet对网络安全性、时效性和稳定性的要求。