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公开(公告)号：CN113506629A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110712305.5
申请日：2021-06-25
Applicant: 济南大学 , 山东思正信息科技有限公司
Abstract: 本发明属于心理检测技术领域，提供了一种症状自评量表简化及结果预测方法与系统。症状自评量表简化方法包括，获取症状自评量表测试记录；统计因子得分，并对因子进行排序；训练量表分数预测模型，依据设定的评价指标所对应的最小特征数，得到简化表保留因子；根据简化表保留因子分数，训练删除因子分数预测模型，得到删除因子分数；根据简化表保留因子对应的因子题组，训练因子分数预测模型，依据设定的评价指标所对应的最小特征数，得到简化题组题目；基于简化表因子和简化题组题目，生成简化症状自评量表。
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公开(公告)号：CN109510712B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910021840.9
申请日：2019-01-10
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种远程医疗数据隐私保护方法、系统及终端，生成远程医疗用户的伪身份信息、远程医疗用户和MSP的公钥和私钥；对远程医疗用户的医疗数据进行签密处理，生成对应的医疗数据签密密文；DAC将所有医疗数据签密密文进行聚合；当需要获取远程医疗用户的医疗数据时，MSP对签密密文聚合包进行验证，如果验证聚合签密有效，则对签密密文聚合包进行解密，以获得远程医疗用户的医疗数据。远程医疗用户私钥由自己和系统共同产生，没有任何实体可以在不被授权的情况下获得远程医疗用户的医疗数据，还采用签密密文聚合的方式，实现了远程医疗数据的隐私保护，降低了数据接收者在验证密文合法性时候的计算量，提高了系统效率。
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公开(公告)号：CN113128232A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110512639.8
申请日：2021-05-11
Applicant: 济南大学 , 山东思正信息科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于ALBERT与多重词信息嵌入的命名实体识别方法，利用训练后的深度学习模型对预处理后的待识别语句进行处理，得到识别结果；深度学习模型的训练过程包括根据已标注语料主题，进行未标注语料爬取；获取预训练好的ALBERT语言模型，对全部语料进行预训练微调，得到字向量；构建命名实体识别数据集，并对数据集做预处理，依据数据集构建多重词信息特征；将字向量序列与多重词信息特征序列进行融合，得到加强的字向量序列；构建深度学习模型，利用加强的字向量序列进行模型训练。本发明可以有效的表征字的多义性，提升实体识别的效率。
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公开(公告)号：CN113065449A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110333000.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 济南大学 , 山东思正信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了面部图像采集方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待处理的视频；对待处理视频的语音进行端点检测；从待处理视频中，根据端点检测结果，提取有声段语音对应的图像；对提取的图像进行面部表情检测，将图像和面部表情检测结果进行存储。依据情感表达时语音与面部表情之前的相关性，通过情感语音的端点检测算法，判断情感语音的活跃阶段，通过时间轴的映射，只采集具有活跃的情感语音同时间段的面部表情图像，以达到增强面部表情数据集的情感可去分性、减少冗余性的目的。情感语音端点检测算法采用的是一种新型的基于样本重建残差条件熵差值的端点检测算法。
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公开(公告)号：CN112990398A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110308204.1
申请日：2021-03-23
Applicant: 济南大学 , 山东思正信息科技有限公司
Abstract: 本发明属于数据传输领域，提供了一种身份磁卡、基于身份磁卡的数据传输系统及方法。其中，该身份磁卡包括磁卡本体，所述磁卡本体设有标识码，标识码用于存放签发设备UID及磁卡号，所述磁卡本体内嵌入有NFC存储芯片，NFC存储芯片用于存放加密数据，所述加密数据至少包括TM码，TM码是利用随机数对签发设备UID和系统时间加密的数据，TM码与设定解密密钥存在依存关系，当磁卡失效后，TM码也失效，TM码对应的解密密钥也永久失效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111556464A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010363432.4
申请日：2020-04-30
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于TDMA技术的分布式车联网MAC层合并碰撞预测及避免方法，车辆使用TDMA通信技术用于实现车联网通信，车辆实时收集并更新自己和一跳邻居的行驶状态和时隙使用信息并把他们嵌入到信标帧中，周期性地发送给一跳邻居车辆用于完成信息交换；车辆信号收发设备根据收到的信息执行潜在碰撞检测，判断是否处于危险距离，若是，则执行潜在碰撞预测，判断是否满足碰撞条件，如是，则执行潜在碰撞排除。本发明把车辆的行驶方向映射成协议的方向；使用时隙分配方法给相向行驶的车辆分配不同区域的时隙，避免了相向行驶车辆的时隙碰撞。通过这种方式，解决了很大一部分合并碰撞，增加了协议的可靠性。
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公开(公告)号：CN110647765A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910889129.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 济南大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本公开提出了协同学习框架下基于知识迁移的隐私保护方法及系统，包括：将本地隐私数据集分割成互不相交的若干份隐私子集，基于每一个隐私子集，训练对应的一个隐私模型；协同学习：将公共数据提交给隐私模型，隐私模型使用聚合机制，利用知识迁移给公共数据集标注标签；在获得足够的标注后的数据后，训练本地交互模型，在每一轮的训练中上传部分参数至服务器，服务器更新维护全局参数并提供最新的参数供各方下载，参与方下载最新参数优化本地交互模型。本公开同时协同学习的多次参数交互也可以确保，即使交互模型获取到标注数据较少，在多轮训练后依旧可以保持较高的准确度。
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公开(公告)号：CN106331071B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610679169.3
申请日：2016-08-16
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了Android应用程序网络流量的远程采集系统及方法；系统部署在远程服务器中，包括：Web服务器，部署Guacamole组件、Guacd组件和Web控制模块；所述Web服务器为Guacamole组件和Guacd组件提供运行环境；Guacamole组件，与数据库连接，Guacamole组件还通过Guacd组件与Android终端连接，所述Guacamole组件用于将Android终端上的VNC服务器发出的数据传给客户端的浏览器，客户端的浏览器支持HTML5，使用户能够直接在支持HTML5的浏览器中远程操控Android终端上的VNC服务器；它具有让用户无需用户搭建平台，仅需打开网页浏览器即可方便、快速获取Android应用程序流量的优点。
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公开(公告)号：CN105187390B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201510486989.6
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了主动式移动终端恶意软件网络流量数据集获取方法及系统，对移动终端恶意软件进行反编译，反编译后得到与恶意软件相对应的配置文件；从与恶意软件相对应的配置文件中提取移动终端恶意软件自动安装和运行所需要的参数；移动终端恶意软件的自动安装；利用激活优先机制实现对移动终端恶意软件激活与运行，移动终端恶意软件激活与运行后获取移动终端恶意软件网络流量；建立移动终端恶意目标列表；根据建立的移动终端恶意目标列表分离出移动终端恶意软件与远程控制服务器之间或恶意服务器之间所产生的恶意交互流量。对采集到的网络流量数据，本发明以网络数据流的方式从混合流量中提取到恶意软件所产生的恶意流量。
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公开(公告)号：CN106845230A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611243535.7
申请日：2016-12-29
Applicant: 济南大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/563
Abstract: 本发明公开了基于恶意网络流量词库的恶意软件检测可视化方法及系统；包括如下步骤：对HTTP网络流的内容进行单词分割，并建立恶意网络流量词库；训练恶意软件检测模型；对待检测的HTTP网络流的流内容进行单词分割，分割成单词集合；利用得到的词库将单词集合进行向量化处理；将词向量输入到训练得到的恶意软件检测模型中，恶意软件检测模型通过计算给出检测结果；如果待检测HTTP网络流被预测为恶意流量，找到所述恶意流量的HTTP网络流的源头app，将源头app标记为恶意app；计算恶意网络流中单词的权重；恶意网络流的流内容可视化。本发明的有益效果：充分解决了恶意流量检测过程对用户的透明性问题。
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