-
公开(公告)号：CN107977696A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711328185.9
申请日：2017-12-13
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种标签所有权转移方法，借助二次剩余定理来完成标签原所有者与RFID系统标签间的身份验证，借助二次剩余定理来完成标签新所有者与RFID系统标签间的身份验证，实现了借助二次剩余定理来完成标签所有权在标签原所有者与标签新所有者间的转移。在一定程度上解决了如何提供一种安全的标签所有权转移方法的技术问题。
-
公开(公告)号：CN107395355A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710436973.3
申请日：2017-06-12
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 目前国内外的数据完整性验证方法根据功能主要分为两类：支持私人验证和支持公开验证的。前者的计算开销较之后者要低，但因为数据验证者自身的不可信，并不适用于现实的数据验证情景；在实际应用中，由于存储在云服务的数据量是巨大的，后者的验证效率随着数据量的增大而变得越来越低，导致实用性并不高。本发明提出一种基于隐式可信第三方的云存储数据完整性验证方法。方法通过隐式可信第三方验证架构和显篡改日志实现公开验证，最大限度地减少用户在线的需求。使用ECC加密算法完成验证，较之现有的其他方法能提高效率，在保证效率的同时提高了公开验证的可实现性。
-
公开(公告)号：CN107273723A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710324703.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F21/14
CPC classification number: G06F21/14
Abstract: 本发明提出了一种基于so文件加壳的Android平台应用软件保护方法，在该方法中，对dex文件的解密和动态加载操作都放在受保护so文件里，首先对受保护so文件中的函数进行非对称加密后，再对整个受保护so文件进行非对称加密，其两个密钥都存放在服务器中，结合了服务器验证技术保证了源代码的安全性。其次对so壳文件中与section相关的字段置为随机数，加大了静态反编译的难度，同时对受保护so文件的加载期间相关校验字段置0，加大了内存dump攻击的难度。最后so壳文件作为自定义Linker对受保护so文件进行加载，加载完成后，对自身和受保护so文件的Program Header全部置0以防止内存dump攻击和修改系统Linker的攻击。
-
公开(公告)号：CN107103235A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710107578.0
申请日：2017-02-27
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F21/55
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的Android恶意代码检测方法，该方法首先对已知的恶意软件样本反编译，获取其dex文件并映射为图像数据；再将得到的图像数据作为输入值，并以1×n向量作为输出值，放到卷积神经网络中进行训练，使其满足同种类恶意软件的输出值偏差尽可能小，不同种类恶意软件的输出值偏差尽可能大。通过利用大量已知样本进行训练，得到一个可以用于对未知软件进行检测的分类器。随后，每一个未知软件直接使用该分类器即可判断其是否含有恶意代码。本发明所述技术方案能准确识别恶意软件所属类别，并能够有效地提高了恶意软件样本分类的准确性。
-
公开(公告)号：CN104579578B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510047353.1
申请日：2015-01-29
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种抗传输干扰的无线通信链路自适应方法，包括步骤：发送节点以A‑MPDU聚合帧方式向接收节点传输帧的过程中，实时捕获PHY头以及MPDU子帧的传输状态信息，计算同步干扰发生概率和异步干扰发生概率，一旦有PHY头或MPDU子帧丢失，则根据同步干扰发生概率和异步干扰发生概率与其门限的关系，估计通信链路中的干扰因素，马上执行相应的抗传输干扰措施，保证帧的可靠传输。本发明以发送端的角度估计链路中的干扰，一方面，节省了协议开销，降低了帧长度；另一方面，结合B‑ACK帧实时采集并统计帧传输状态，推理出链路中存在的同步干扰和异步干扰，辅助发送端执行最佳的抗传输干扰措施，选择适当的帧传输速率，避免了同步干扰或异步干扰估计不准确的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106603228A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611191962.5
申请日：2016-12-21
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Rabin加密的RFID密钥无线生成方法，解决RFID系统中读写器与标签之间的共享密钥易泄露问题，并且提高标签与读写器之间密钥生成的安全性。本发明中的方法利用Rabin算法加密传输信息和生成共享密钥，提高了信息的保密性，同时在生成密钥后及时更新标签假名，有效隐藏了标签的身份，保护标签的隐私信息。经过安全性分析，该方法能够抵抗重放攻击、假冒攻击、拒绝服务攻击、中间人攻击、去同步化攻击、被动攻击等多种恶意攻击。另外，标签端不需要随机数发生器，只需要通过简单的数据运算即可生成随机数，有效地降低了对标签的硬件要求，从而进一步降低了标签的成本。
-
公开(公告)号：CN106503575A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610844383.X
申请日：2016-09-22
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F21/62
CPC classification number: G06F21/6254 , G06F2221/2107
Abstract: 本发明提出了一种分布式关联规则挖掘隐私信息保护方法。算法应用差分隐私算法与同态加密技术，引入半可信第三方，将各站点的数据集匿名化，利用Paillier算法计算全局支持数，利用Shamir秘密共享技术将Paillier算法的解密密钥分解发送到各站点。本发明提出的算法具有站点之间无须通信、支持数传输安全、第三方难以计算站点信息等优点。
-
公开(公告)号：CN106411505A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610790768.2
申请日：2016-08-31
Applicant: 广东工业大学
CPC classification number: H04L63/0869 , H04L9/0869
Abstract: 本申请公开了一种移动射频识别的双向认证方法及移动射频识别系统，移动射频识别的双向认证方法在读写器、标签与后端服务器之间的双向认证过程中，利用交叉位运算和循环校验算法加密它们之间传输的信息，同时在认证成功后及时更新标签和读写器各自的密钥库，有效地保护了读写器与标签的隐私信息。并且由于交叉位运算和循环校验算法的计算量小，运算速度快，在保证双向认证的目的的前提下，有效地提高了效率。另外，在整个双向认证过程中，大部分的计算量在后端服务器进行，减小了标签端的计算量，从而降低了标签的计算成本，并且标签只需要进行简单的数据运算而不需要随机数发生器，有效地降低了对标签的硬件要求，从而进一步降低了标签的成本。
-
公开(公告)号：CN105530263A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201610016305.0
申请日：2016-01-08
Applicant: 广东工业大学
CPC classification number: H04L63/0807 , H04L9/085 , H04L9/0891 , H04L9/32
Abstract: 本发明提供了一种基于标签ID的超轻量级RFID双向认证方法，采用位运算方法以及循环校验码方法对传输信息进行加密，从而减少标签及读写器的运算量，使通讯协议可以达到超轻量级的级别，缩短认证时间；由读写器产生随机数，可降低标签成本；充分利用标签和读写器之间共享的标签唯一的标识符信息，减少信息的引入和存放；在读写器计算新的共享密钥，并将新共享密钥通过简单的加密传输给标签，标签只需要进行简单的异或运算即可得到新的共享密钥，从而减少了标签的计算量；在标签与读写器之间传输的信息都是经过加密后再传输，使攻击者难以获取有效信息，可有效提高安全性能。
-
公开(公告)号：CN116090525B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202211423375.X
申请日：2022-11-15
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，该方法包括：设置网络结构节点参数并在网络结构中随机选取节点，得到起始节点；对起始节点进行邻域划分处理，得到节点层；根据节点选取规则，对节点层进行随机游走处理，获取节点游走序列；对所获取的节点游走序列输入至word2vec模型中进行向量化表征训练，得到所有游走节点对应的网络嵌入向量表征。该系统包括：选取模块、划分模块、游走模块和训练模块。通过使用本发明，能够充分考虑近邻节点信息进而通过基于层次优先的随机游走采样实现网络嵌入向量表征学习。本发明作为基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，可广泛应用于计算机数据挖掘技术领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
113
records
(took 0.068 seconds)
