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公开(公告)号：CN117955643A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410041345.5
申请日：2024-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及区块链监管领域，具体涉及基于DPoS共识机制与秘密共享的多方监管系统，包括：引入多方监管机构对区块链系统进行监管审查，利用秘密共享方案为每个监管机构分发子密钥，拥有主密钥才能颁发监管权限，主密钥的恢复依赖于监管机构的子密钥；DPoS共识算法在选举见证人节点过程中除了考虑投票权重外还考虑其信誉值，成功产生新区块后对见证人节点及其跟随节点进行奖励并提高信誉值，通过对跟随节点的奖励来提高节点参与投票的积极性；某个监管机构申请监管时，需要其它监管机构验证并联合其它监管机构共同执行监管。
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公开(公告)号：CN117676031A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311591338.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于块的高效缩略图保持加密方法、设备及介质。具体算法流程如下：首先，原彩色图像被分为独立通道，形成像素矩阵；利用混沌系统生成三个序列X、Y和Z，并对这些序列进行初始值调整；将提取的像素矩阵分块，转化像素值为二进制格式，使用zigzag编码进行排序得到序列H；序列Z确定需要替换的二进制位，序列X指定块中替换位置，将序列H中所有值进行替换得到新序列H'；依据Y序列的指示，对像素块进行置换；迭重复上述的替换与置换步骤，直至所有的像素块都经过了加密处理，将加密后的像素块组合成完整的像素矩阵；经过k轮的迭代加密后，按照原始的通道进行合并，最终得到完全加密的彩色图像。
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公开(公告)号：CN117387691A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311327405.1
申请日：2023-10-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及农业环境监测设备技术领域，具体涉及一种面向智慧稻渔的无线多感数据监测终端装置，包括：立柱(1)、太阳能电池板(2)、监控摄像头(3)、虫情监测灭害单元(4)、主控制箱(5)、水情监测单元(6)、土壤监测单元(7)。立柱顶端可以选装气象监测单元(a)或者是LoRa网关(b)。本装置依靠太阳能‑锂电池模块供电，各模块传感器定时采集数据并有线传输到主控制箱中的微控制器并存储。后续由4G通信模块传输给云端，云端再对反馈的数据实时记录备份并进行可视化分析。当云端有对灌溉、排水等农田水利工程的远程控制需求时，选装LoRa网关的本装置控制周围LoRa终端节点实现远程控制。本发明采用一体式设计将水情、土壤、小气候监测、监控、虫情监测灭害5大模块融合建设成为一个多感数据监测装置，对稻渔田块开展智能化管理，实现生产远程监控的现代化高标准农田，有利于减少建设成本，推动机械化农业向智慧农业提档升级。
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公开(公告)号：CN117252747A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202210652443.3
申请日：2022-06-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T1/00 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的数字水印图像自监督黑盒攻击方法，所述方法可以在未知水印算法的情况下进行黑盒攻击，包括邻域采样器、滤波模块、卷积神经网络模型，邻域采样器用于生成两张独立的图像对，滤波模块用于图像的高频低频分割，卷积神经网络模型包括两个子网络，其中第一网络用于辅助第二网络模型进行水印攻击。然后再训练构建完成的自监督卷积神经网络模型，最后利用训练完成的卷积神经网络模型进行数字图像水印攻击。本发明公开的数字图像水印攻击方法可以在保证图像质量的情况下实现对鲁棒性水印的攻击。
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公开(公告)号：CN116433451A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310411708.5
申请日：2023-04-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于全局上下文注意门优化水印分解网络的水印去除方法，属于计算机视觉技术领域。首先建立全局上下文注意门，然后将全局上下文注意门集成到水印分解网络中进行训练，接着将水印图片输入到训练完成的水印分解网络中，得到计算水印去除图像需要的水印图像信息，最后利用所述水印图像信息结合水印图像，通过可见水印数学模型得到水印去除图像。本方案将注意力机制和门控机制的优势运用于可见水印去除，使基于全局上下文注意门的水印分解网络分解更为准确，从而优化水印去除效果，并提高了去除水印的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116318678A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310311718.1
申请日：2023-03-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多因子物联网终端动态群组接入认证方法，属于物联网领域，包括：S1：SDN控制器与物联网网关建立安全连接，SDN控制器进行系统初始化，生成一个安全私钥，并选择一个安全单项哈希函数；S2：将物联网终端按群组进行划分，在安全信道下统一注册；S3：物联网终端通过PUF解密智能卡中的秘密参数，并对物联网终端的安全性、可靠性进行验证；S4：物联网终端进行身份认证与会话密钥协商；S5：当要向某一终端群组中添加新成员时，更新组密钥以保证前向安全；S6：当发现一个群组中的某个成员存在恶意行为时，将该成员逐出群组，并更新组密钥SKG以保证后向安全；S7：定时更新组身份与PUF激励响应对。
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公开(公告)号：CN112488321B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011417784.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N20/00 , G06F17/16 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向广义非负矩阵分解算法的对抗性机器学习防御方法，属于机器学习安全领域。目前，该领域亟待解决的关键技术问题是抵御对抗样本攻击和提高机器学习模型的鲁棒性。本发明首先利用特征压缩的检测方法筛选出部分对抗样本，然后，对比扰动消减前后图像样本通过机器学习模型后的输出结果对对抗样本进一步筛选，从而形成级联融合的广度对抗样本检测方案，提高了图像对抗样本的检测效率，同时在非负矩阵分解算法中引入异常点惩罚机制，提出了基于误差阈值的可屏蔽鲁棒性广义非负矩阵分解算法，消除了异常点数据的影响，提高了机器学习模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114000907A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111509398.8
申请日：2021-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的矿井通风设备的智能调控系统和方法，所述系统包括数字孪生系统物理实体、虚拟实体、孪生数据和通风设备智能调控系统；数字孪生系统物理实体包括矿井综掘场景，指掘进工作面、通风系统实体设施及各类传感器；数字孪生系统虚拟实体指对物理实体的虚拟建模环境，真实映射物理实体的数据信息，为通风智能调控系统提供虚拟调试环境；智能调控系统运行于虚拟实体上并作用于物理实体上，是实现虚拟实体和物理实体间实时交互的关键模块；通风系统智能调控系统负责处理孪生数据，通过数据信息生成决策方案，为通风系统设备提供智能决策信息。
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公开(公告)号：CN113951765A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111213504.8
申请日：2021-10-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A47L11/24 , A47L11/282 , A47L11/40
Abstract: 本发明公开了一种楼宇楼梯智能清扫机器人，包括本体和下楼辅助结构，本体包括机壳、移动轮、两个旋转毛刷、抹布、水箱、吸尘器。旋转毛刷和抹布设置于机身底部前后两端，负责对地面进行清扫，下楼辅助结构包括垂直支撑杆和水平支撑杆，各自两个组成一组安装于机器人左右两侧，本发明提供的清扫机器人，在遇到楼梯时，通过垂直支撑杆和水平支撑杆的支撑作用，配合导轨及滑轮将清扫机器人本体放置于下一台阶，之后将两组支撑杆收回原位恢复至初始状态，进行当前台阶清扫工作；并且，该清扫机器人可以对楼梯转角平台识别和判断，进而可以在楼梯转角处变换工作状态进行清扫，应用更加广泛。
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公开(公告)号：CN119966695A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510075795.0
申请日：2025-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , G10L15/18 , G10L15/183 , G10L15/26
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与自然语言处理的网络威胁情报分析攻击场景图(ASG)生成方法。该方法结合深度学习模型与自然语言处理技术，提升了攻击场景图生成的效率和准确性。步骤包括：采集网络威胁情报并利用改进的BERT‑BiLSTM‑CRF模型进行实体识别，结合正则表达式识别威胁攻击实体；采用CR‑M‑SpanBERT模型进行核心指代解析，捕获实体间的语义上下文依赖关系；使用依存解析技术提取文本的双向上下文语义依赖关系，并结合RoBERTa‑BiGRU生成嵌入表示；最终，基于BERT‑RE模型提取三元组信息，生成攻击场景图。本发明提高了复杂网络威胁情报数据的处理能力，具有较强的鲁棒性和适应性，特别适用于多模态威胁情报。
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