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公开(公告)号：CN112188627A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011029933.5
申请日：2020-09-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及车联网与边缘计算技术领域，具体涉及一种基于状态预测的动态资源分配策略，包括：将系统的服务时间T划分为离散的时间间隙；在单轮静态请求阶段，通过最优化问题来求解车辆固定时刻固定位置下的最优资源分配方案；在多轮动态请求阶段，通过预测算法来调整边缘服务器状态变化，减少系统的能源消耗。本发明在满足车辆提供车联网服务的资源需求的前提下，最大化节省边缘计算系统的能源消耗。
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公开(公告)号：CN110048850A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910230711.0
申请日：2019-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进SSL/TLS协议的车联网数据安全传输技术，属于车联网领域。由于车联网节点间采用无线通信方式，使得数据传输过程存在中间人攻击，导致信息机密性及完整性降低。针对车联网通信对安全性及实时性的要求，本发明设计了基于改进SSL/TLS(Secure Sockets Layer/Transport Layer Security)协议的数据安全传输技术。该技术包括两个阶段：在密钥协商阶段，通过非对称加密来保证密钥的安全性，在数据加密传输阶段，通过对称加密来降低通信数据加密及解密的时间。然后针对SSL/TLS协议由于证书机构的单点故障及非对称加密速度慢导致密钥协商不安全及时延大的问题，利用区块链与cookie技术对其进行改进。与现有技术相比，本发明改进的SSL/TLS协议在密钥协商的安全性及效率方面有很大的提升。
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公开(公告)号：CN109389500A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811148017.6
申请日：2018-09-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于以太坊的数据交易平台，包括数据提供方(卖方)和数据需求方(买方)。以太坊是一个开源的具有智能合约功能的公共区块链平台，数据提供方和数据需求方通过以太坊节点加入到交易平台的底层以太坊平台中，用户双方通过操作自己的以太坊节点，在以太坊平台中通过智能合约完成交易过程。数据交易平台通过以太坊平台的智能合约实现交易规则的制定，数据提供方通过智能合约注册所提供的数据的描述信息，并将其保存在区块链上；数据需求方通过智能合约查询当前平台中已经注册的数据信息，选择自己想要的数据进行交易；买家、卖家双方通过智能合约完成交易流程。数据交易平台引入IPFS系统作为源数据的存储系统，IPFS是一个点对点的分布式版本文件系统，它提供了极大的存储空间，节点间拥有极快的下载速度，同时保证了数据的安全性。由于区块链去中心化、匿名性、不可篡改的特点，本发明的数据交易平台没有第三方控制机构，解决了交易数据存储的安全问题，保证了参与用户的个人隐私安全，且交易记录是永久保存的，数据交易平台具有可追溯性。
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公开(公告)号：CN105515837A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510849671.X
申请日：2015-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04L41/14 , H04L67/02 , H04L67/1002
Abstract: 本发明请求保护一种基于事件驱动的高并发WEB流量产生器，属于网络软件技术领域。该WEB流量产生器包括控制层，数据层和两个事件驱动层。其中控制层包含用户管理模块，用户行为模块，进程管理模块和负载均衡模块；数据层包含DNS查询模块，缓存管理模块，流量统计模块，发送模块和接收模块；事件驱动层包含事件的注册模块，监听模块和分发模块。本发明在控制层与数据层以及数据层与网络之间引入事件驱动层，用于解决层内大量的定时管理以及层间的异步通信问题。本发明提高了WEB流量产生器的用户模拟能力。同时，提高了WEB流量发生器并发执行性能，减小了进程或线程的切换开销，能够有效地提高HTTP连接的高并发处理能力。
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公开(公告)号：CN104158904A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410431233.7
申请日：2014-08-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种云辅助移动P2P网络协同下载方法，云中心根据节点的计算能力进行文件片的分配，在用户层中各个节点的下载过程中，使用改进后的蚁群算法，将寻找下载速度快的节点作为蚂蚁寻路的启动因子，优选下载速度快的节点互相作为彼此的邻居节点，进而可以加速文件片向最优节点处的收敛，以全网中节点的平均下载时间最小为目标完成整个下载过程。本发明直接提高终端用户下载效率的同时，也可以间接的减少了移动终端的本地流量的花费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120017329A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510076286.X
申请日：2025-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及汽车控制区域网络(CAN)安全技术领域，提出了一种基于汽车CAN良性流量的图神经网络多分类攻击检测方案。该方案旨在解决传统深度学习多分类攻击检测方案因缺乏真实攻击数据而导致的高运营成本问题。具体包括以下步骤：首先，从汽车CAN网络良性流量中提取正常CAN ID序列，并通过统计分析获取高频CAN ID及其频率信息；其次，针对每个高频CAN ID生成不同攻击版本的CAN ID序列(如欺骗、冒充和伪装攻击)及其标签；然后，将这些序列转换为无向无权图数据集；最后，构建带注意力机制的图卷积网络，动态赋权邻接节点，提取关键特征，实现攻击分类。本方案无需依赖大量真实攻击数据和人工参与，显著降低了运营和维护成本，提升了汽车CAN总线的安全性。
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公开(公告)号：CN119996007A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510162339.X
申请日：2025-02-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向异构物联网的安全通信方法，包括：控制端根据与被控端之间的通信协议建隐蔽通道，利用隐蔽通道向被控端发送加密方式和随机秘钥，与控制端建立安全通道，控制端对用户输入的控制指令进行加密得到指令密文，通过建立的安全通道将指定密文传输给被控端，被控端通过获取的加密方式和随机秘钥对指令密文进行解密得到解密指令，将解密指令进行协议转换后通过对应的端口转发到指定的目的地址，目的地址的设备根据解密指令执行相应的操作，并返回对应的请求资源，被控端通过获取的加密方式和随机秘钥对请求资源进行加密得到加密请求资源，将加密请求资源进行协议转换后通过对应的端口转发到控制端；控制端接收被控端回传的加密请求资源，运用选择的加密方式和随机秘钥对加密请求资源进行解密得到解密后的请求资源，将解密后的请求资源在命令行界面进行打印，向用户进行展示。本发明提高了网络通信的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN119995957A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510081760.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于关键漏洞与攻击可行性的攻击图优化方法，本发明方法包括：漏洞攻击图生成；结合通用漏洞评分系统对攻击图中各漏洞攻击行为进行可行性量化；基于Edmonds‑Karp最大流‑最小割寻找攻击图中的关键漏洞集；在关键漏洞集基础上，利用广度优先算法并引入困难因子进行攻击图路径优化。本发明借助最大流最小割算法提出基于关键漏洞与攻击可行性的攻击图优化系统，对大规模复杂系统生成的攻击图进行优化，有效降低了攻击图的节点数量和边数量，并通过引入困难因子动态调整攻击可行性，提高了攻击图优化的准确性。
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公开(公告)号：CN114531220B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210030502.3
申请日：2022-01-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于前向和后向隐私的高效容错动态短语搜索方法，包含数据所有者、云服务器和用户。包括以下步骤：密钥生成阶段，生成密钥和公共参数。索引构建阶段，数据所有者使用分段线性混沌映射、AND‑OR结构级联的minhash函数、布隆过滤器、倒排索引和矩阵设计了一种索引结构。陷门生成阶段，用户利用短语生成陷门。短语搜索阶段，云服务器检查存储的加密索引，并返回中间加密结果。用户收到后，将其解密，并将获取的文件标识符返回给云服务器。云服务器返回响应的加密文件，用户解密文件。更新令牌生成阶段，用户生成令牌发送给云服务器。索引更新阶段，云服务器根据令牌更新索引和文档。本发明实现了前向隐私、后向隐私、高效搜索和动态更新。
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公开(公告)号：CN118413836A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410493085.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W12/041 , H04W12/0433 , H04W12/122 , H04W4/40 , H04L9/00 , H04L9/32 , H04L9/08
Abstract: 本发明涉及信息安全、车联网技术以及机器学习领域，特别涉及一种基于全同态加密的车联网隐私保护方法，包括参与方利用区块链下载全局模型与全局控制变量，在本地通过本地控制变量与全局控制变量生成控制项进行本地训练获取无漂移的模型更新、更新的本地变量以及全局变量更新；参与方将模型更新归一化并与全局变量更新通过Verifier验证服务器公钥使用CKKS全同态加密方案加密并上传至区块链；Solver计算服务器通过密文更新同态计算密文内积、余弦相似度与权重和，将模型更新、全局控制变量、余弦相似度使用随机数扰动；Solver计算器通过归一化模型更新与全局控制变量计算密文余弦相似度，使用随机数扰动余弦相似度；Verifier验证服务器将随机数扰动的数据更换为参与方公钥，通过内积更新客户端列表；Solver计算器将更换密钥的数据消除随机数干扰，通过余弦相似度更新客户端列表、生成权重，通过权重、模型更新、全局控制变量更新聚合下一轮模型与全局控制变量；本发明显著减弱了恶意梯度对模型的影响。
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