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公开(公告)号：CN118466898B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410910792.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F7/523
Abstract: 本发明公开了一种全同态乘法的GPU加速方法，涉及信息安全领域。其加速方法包含以下步骤：首先确定同态乘法计算参数，获取计算所需的输入数据并存储至GPU中；对输入多项式执行快速数论变换计算，将多项式系数表达式转换为点值表达式，获得NTT域下的多项式结果；将NTT域下的多项式相乘得到NTT域下的乘法计算结果；对NTT域下的乘法计算结果执行逆快速数论变换计算，转换为系数表达式的结果。本发明采用内核融合技术，使用PTX指令并行化地进行模加、模乘、条件减法与约减计算，可大幅提升单位时间内同态乘法的执行效率，促进同态乘法的工业化应用。
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公开(公告)号：CN118214541B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410622101.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于安全密码应用技术领域，公开了一种基于ARM平台的SM3并行数据加密方法，首先使用多线程技术，充分利用了多核CPU的特性，多个线程同时处理多组明文，实现了软件层面的并行化；对消息扩展部分采用NEON指令集并行实现，一次性加载相邻的4个数据到寄存器中，利用并行指令集同时计算；针对压缩函数中的轮函数提出Ultra Round的概念，将压缩函数中原本一次需要8个赋值操作的轮函数通过在每轮切换字的输入位置，减少到一次只需要4个赋值操作，实现压缩函数性能的提升。
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公开(公告)号：CN118229300B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410524294.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式动态评估的区块链跨链交易方法，属于区块链跨链交易技术领域；方法为：付款人提出交易请求，和收款人同时公布自己支持的加密货币币种和需要的数量；公证人委员会调用智能合约，对公证人节点进行动态窗口信誉评估，计算公证人的信誉值；采用RNN‑DEW算法，调整公证人节点信誉的评价窗口；采用信誉等级衰减机制判断公证人节点是否活跃，选出信誉值最高的公证人参与交易；转账顺利完成，退还公证人押金，交易完成。本发明通过RNN‑DEW算法、信誉等级衰减机制以及动态评估准确识别潜在风险和恶意行为，防止恶意节点或攻击者利用跨链交易进行欺诈或双重支付行为，提高跨链交易的安全性以及计算信誉值的准确性。
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公开(公告)号：CN118101000B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410502700.4
申请日：2024-04-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于车联网无线通信技术领域，公开一种辅助6G车与车通信的混合智能反射面功率分配优化方法；所述方法包括混合智能反射面的配置；建立多车道高速公路车辆场景；混合智能反射面辅助车与车通信信道建模；混合智能反射面辅助车与车通信中继车辆的选择；建立混合智能反射面辅助车与车通信能耗模型；采用基于Dinkelbach的迭代算法优化有源元件放大功率和发射功率，完成功率分配优化；本发明使道路上行驶的每辆车都有成为辅助中继的可能，极大提高了车与车通信灵活性；解决了无源智能反射面的“乘性衰落”和有源智能反射面元件的能耗大的问题，显著提高接收信号的信噪比从而提高车与车通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN118233081A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410659366.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于密码加速技术领域，公开了一种基于NEON指令集的国密SM2底层模乘优化方法，采用分治算法，将大整数分解为小字节数组，使用NEON指令并行化地对这些更小的字节数组进行模乘计算。相比串行运算，本发明采用向量并行计算可以使得运算效率提高数倍甚至更多；与其他需要增加专用硬件的算法优化方法相比，本发明所述方法成本更低，仅仅依赖现有CPU的向量计算单元，无需添加新的硬件组件，可大幅降低系统实施难度与部署成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118193756A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410607455.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/279 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图谱结构的知识图谱规则学习方法及系统，涉及知识图谱技术领域，包括利用广度优先搜索算法抽取查询三元组在知识图谱中头实体周围的子图结构，并利用Floyd算法计算实体对之间的最短距离和路径；结构感知图编码器模块捕捉头实体周围子图的结构信息，通过编码机制将输出序列化；规则解码器模块则根据编码的结构信息生成规则序列，推断目标实体的规则体；规则学习模块检查规则体是否推断出查询的准确答案，并评估规则序列的正确性。本发明通过建立局部邻域结构，描述实体在知识图谱中关联信息，有效编码图结构信息，在关系缺失情况下生成适当的规则，能够学习不同长度的规则，为解决复杂的知识推理问题提供有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN118036667B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410442022.7
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06F18/25 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种多源异构流数据预测方法，属于多源异构流数据技术领域；方法为：获取各数据源的数据流；对获取到的数据流进行预处理，获得预处理后的数据流；将预处理后的数据流构建为异构图；构建多源异构数据预测模型，并进行训练；将异构图输入到预训练好的多源异构数据预测模型中进行预测，获得预测结果。本发明通过异构图结构对预处理过的数据进行建模，并使用改进后的Transformer模块作为基础输入进行异构数据流聚合，Transformer模块捕获数据流之间的复杂关系，使用LSTM捕获数据流的时间依赖性，提高多源异构数据流的预测准确率和效率。
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公开(公告)号：CN118101000A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410502700.4
申请日：2024-04-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于车联网无线通信技术领域，公开一种辅助6G车与车通信的混合智能反射面功率分配优化方法；所述方法包括混合智能反射面的配置；建立多车道高速公路车辆场景；混合智能反射面辅助车与车通信信道建模；混合智能反射面辅助车与车通信中继车辆的选择；建立混合智能反射面辅助车与车通信能耗模型；采用基于Dinkelbach的迭代算法优化有源元件放大功率和发射功率，完成功率分配优化；本发明使道路上行驶的每辆车都有成为辅助中继的可能，极大提高了车与车通信灵活性；解决了无源智能反射面的“乘性衰落”和有源智能反射面元件的能耗大的问题，显著提高接收信号的信噪比从而提高车与车通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN118092197A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410512348.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于智能体控制技术领域，公开了一种基于多智能体的机器人系统抗干扰控制方法，基于机器人系统的通信拓扑结构，将系统受到的外部干扰作为外系统，构建线性多智能体动态模型；当机器人间通讯正常时，设计和构建对应的分布式控制协议以及基础的动态误差模型实现机器人对外系统的渐进输出跟踪；当机器人间存在通讯失效情况时，定义通讯正常与失效区间，通过缓冲存储器存储系统中机器人通信失效前的状态信息补偿通信的不完全性，并设计新的分布式状态反馈控制协议，给出定义的通讯失效长度比率和频率限制条件，解决机器人系统的输出调节问题，保证机器人误差系统在通信失效情况下的稳定控制。
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公开(公告)号：CN118034608A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410329930.5
申请日：2024-03-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F3/06 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种基于B+树和WAL的图形数据库读写性能优化方法，用于基于键值对即KV对构建的图形数据库，判定顶点是否为超级顶点；根据超级顶点同一边类型的出度，确定采用一级存储或多级存储；对采用以B+树进行多级存储的超级顶点，将同一边类型的多个KV对组成一个B+树，保存一个超级顶点的相同边类型的所有边；将顶点id和边类型、B+树的根结点作为一个kv对存储，即通过顶点id和边类型得到B+树的根结点信息；基于顶点的读取请求，对多级存储的超级顶点，根据顶点id和边类型，查询B+树叶子结点信息合并；对顶点的边写入请求，对多级存储的超级顶点，根据顶点id和边类型、边数据信息，查询B+树边所在叶子结点EdgePage的节点，先写WAL日志，同时更新该节点的内存值；在B+树拆分与合并过程中将内存值落盘；该方法基于B+树和WAL，通过同一边类型的多个kv对组成一个B+树实现保存一个超级顶点的相同边类型的所有边，能够提高查询或写入性能，能够实现读写性能的平衡性最好，实现读写性能最优。
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