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公开(公告)号：CN108898015A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810666533.1
申请日：2018-06-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的应用层动态入侵检测系统及检测方法，检测系统包括应用层网关、检测模块、判定与操作模块、样本数据库、更新模块，检测模块包含一个混合了卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络的检测模型。初始化后的检测模块用于对应用层数据包进行攻击性判定，过滤高于阈值的数据包并将数据包放入恶意样本数据库，同时对阈值下的数据包不作处理。更新模块使用样本数据库中的恶意样本和正常样本按一定比例训练新的模型，并且实时更新检测模块中的检测模型。本发明对应用层的攻击方法采取普适的检测方法，具有高检测率，低误判率的特点。同时，侵检测系统具有动态更新模型的特点，对未知的零日攻击有很好的过滤效果。
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公开(公告)号：CN104331428A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410559955.0
申请日：2014-10-20
Applicant: 暨南大学
CPC classification number: G06F17/30132 , H04L67/2842
Abstract: 本发明公开一种小文件和大文件的存储及访问方法，本发明在存储过程中，将小文件和常用大文件存储在缓存服务器中，访问方法的具体步骤为：用户设备根据用户请求文件名在其前面添加标识性前缀；缓存服务器收到请求后根据文件名的前缀标识符判断其是大文件还是小文件；若请求文件为小文件，缓存服务器搜索本地小文件存储区，若请求文件为大文件，缓存服务器搜索本地缓存区；若缓存服务器具有该文件则引导用户访问该文件，若缓存服务器没有该文件且用户请求为大文件则发送用户请求给管理服务器，本发明将小文件和常用大文件存储在缓存服务器，引入文件名标识性前缀判断，能有效提高用户访问文件的效率，减少用户等待时间。
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公开(公告)号：CN103067406A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201310013736.8
申请日：2013-01-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种公有云与私有云之间的访问控制系统及方法，该访问控制系统包括私有云端的私有云控制模块和公有云端的公有云控制模块，私有云控制模块包括云间数据交换模块和用户访问控制模块；云间数据交换模块通过网络分别与所述用户访问控制模块和公有云控制模块连接；本发明方法将基于角色的访问控制与基于属性的访问控制相结合，在私有云内部采用基于属性的访问控制方式，在私有云访问公有云时采用基于角色的访问控制方式，由于本发明限制了私有云的用户对公有云中资源或服务的访问权限，因此本发明具有云间数据交换安全性非常高的优点。
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公开(公告)号：CN101751458A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910214558.9
申请日：2009-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明为一种网络舆情监控系统及方法，其中系统包括舆情采集模块、舆情处理模块、舆情服务模块、管理控制模块和数据库服务器。本发明将采集的网页文本数据首先进行分词处理、关键词处理、敏感词处理和聚类分析，从而将网页文本数据处理成标准化结构形式以供舆情服务模块进行处理，有效解决了传统舆情监控系统存在的较长时间滞后性的缺点，舆情服务模块采用数据挖掘来获取热点话题，有效的解决了传统舆情监控系统存在的计算机复杂度较高的缺点，从而保证了热点话题的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN118194357B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410605553.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 暨南大学 , 深圳市方直科技股份有限公司 , 深圳市木愚科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于扩散去噪模型的隐私数据发布方法，包括：构建教育数据集，其中，所述教育数据集包括：隐私属性集和非隐私属性集；基于隐私预算，对所述隐私属性集进行PRAM预扰动；基于PRAM预扰动后的数据对预设的数据生成模型进行训练；基于训练后的数据生成模型进行采样，生成包含特定数量的数据记录作为合成数据集。本发明在可以在满足本地差分隐私定义的情况下，生成数据效用良好的教育类数据集，适用于各类教育数据应用场景。与一般的基于深度生成式模型的隐私数据发布方法相比，该方案可以实现更好的隐私‑效用权衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113920156B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111004320.0
申请日：2021-08-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/70 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视频目标跟踪的加速度估计方法、系统、设备及介质，所述方法包括：对第一帧视频帧中的目标进行抓取，识别出目标物体；并使用核相关滤波算法进行跟踪，获得目标物体的运动轨迹；根据目标物体的运动轨迹，利用增广最小二乘法对速度进行参数辨识，得到速度估计的最大测量噪声幅值；根据速度估计的最大测量噪声幅值，通过使用一阶滑膜跟踪微分器和高阶滑膜跟踪微分器，从而计算出精确估计目标的加速度。本发明通过人工抓取视频中的第一帧图像中的目标，保证了核相关滤波算法能够准确找到目标并进行跟踪，同时使用增广最小二乘法进行参数辨识，保证了高阶滑膜跟踪微分器估计目标的加速度，可以达到要求的精度。
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公开(公告)号：CN117744783A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410126412.3
申请日：2024-01-29
Applicant: 暨南大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于人在回路的知识追踪方法及系统，包括以下步骤：基于学生的题目集，构建知识追踪模型，基于所述知识追踪模型，预测学生的表现；计算所述知识追踪模型对于每个预测结果的置信度分数；对于置信度分数低于预设阈值的样本，进行人工教师二次批改，实现知识追踪。本发明所提出的方法可以通过对学生做题序列信息进行建模，并提升知识追踪模型和人工教师的联合预测结果的准确率，所提出的系统能够促进知识追踪模型在教育应用中的部署。
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公开(公告)号：CN113791240B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111003208.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶滑膜跟踪微分器的加速度估计方法、系统、设备和介质，所述方法包括：利用增广最小二乘法对速度进行参数辨识，得到速度估计的最大测量噪声幅值；根据所述速度估计的最大测量噪声幅值，使用一阶滑膜跟踪微分器精确估计目标的速度，得到目标速度的估计值；根据所述目标速度的估计值，得到加速度估计的最大测量噪声幅值；根据所述加速度估计的最大测量噪声幅值，使用高阶滑膜跟踪微分器精确估计目标的加速度，得到目标加速度的估计值。本发明使用增广最小二乘法进行参数辨识，分别获得速度和加速度估计的最大测量噪声幅值；同时使用高阶滑膜跟踪微分器，保证了加速度估计值能够达到要求的精度。
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公开(公告)号：CN112733111B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011634843.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的一种基于片段分割的阈值谓词加密生物特征认证方法，包括以下步骤：获取用户的生物特征，对每个用户的生物特征生成参考模板并存储在服务端；用户发起认证请求；服务端收认证请求，将向用户发送挑战；客户端收到挑战后将采集客户端新的生物特征样本，并得到生物特性向量，通过嵌入模块和质询模块计算处理，得到质询的生物特性向量，进而得到质询模板并发送至服务端；服务端收到质询模板，进行每个片段中检测向量的信号计算，运行提取模块进行验证，根据验证结果得到第一步认证结果；进行总相关值计算，得出最终认证结果；本申请不仅可以防止生物特征认证设备受到随机攻击，还可降低计算开销，实现便捷方便的生物特征认证。
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公开(公告)号：CN112651007B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011634886.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的一种基于数字水印的阈值谓词加密生物特征认证方法，包括以下步骤，获取用户的生物特征，对每个用户的生物特征生成参考模板并存储在服务端；用户发起认证请求；服务端收到认证请求，将向用户发送挑战；客户端收到挑战后将采集客户端新的生物特征样本，并得到生物特性向量，经过嵌入水印信息操作，进而得到质询模板并发送至服务端；服务端收到质询模板，进行每个片段中检测向量的信号计算，判断水印信息是否正确，根据水印信息的判断结果得到第一步认证结果；进行总相关值计算，根据总相关值和第一步认证结果得出最终认证结果；本申请可以防止系统受到欺骗攻击，且计算简单、效率高，可以使生物特征认证工作安全高效的进行。
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