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公开(公告)号：CN107786546A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201710929079.X
申请日：2017-09-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于私有链的红酒防伪溯源系统，该系统包括红酒厂商系统管理员单元、私有链去中心化记录单元、网络传输单元、各级经销商运输商单元。本发明提供的基于私有链的红酒防伪溯源系统能够做到过通过多个终端共享清单信息实现了去中心化。各个终端结点地理位置分散，使得篡改者逐级篡改的可能性降低，提高了数据安全性。此外，采用优化的梅克尔可信树、循环冗余校验算法、SM2算法实现更便利的人机交互体验，在保证安全性的同时保证高运算效率。将各级经销商、生产商的信息隐藏于二维码中，客户端通过扫描来查询信息，且可对仿造二维码的查询用户进行溯源，保证隐私性。
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公开(公告)号：CN107506229A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710555225.7
申请日：2017-07-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明设计与实现了一种基于Xen的无代理的恶意软件分析系统，以及虚拟机从内存中提取被删除的文件和虚拟机进程注入的方法。本系统的特色在与采用了无代理的Xen虚拟化技术，系统实现了在一个宿主机上对其他所有客户机进行管理，系统提供两种功能：从内存中提取被删除的文件功能和进程注入功能。两种方法的特色在于：无需再客户机上安装其他任何软件，在宿主机即可实现功能，降低了运维的成本。
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公开(公告)号：CN105335629A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510609340.9
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06F21/305 , G06F21/31 , G06F21/88 , G06F2221/2111 , G06F2221/2125
Abstract: 本发明实现了一种基于传感器技术并结合智能穿戴设备的移动设备实时防护方法，该方法适用于如智能手机、平板电脑等移动设备。主要功能为通过传感器实时监控设备状态，利用数学模型分析和判定设备被盗风险，进而实现及时的报警和软硬件保护功能。利用可穿戴式设备比如智能手环，将报警提示和数据操控、硬件找回等功能集中到一个独立的外部控制部件上，使得用户可以及时收到报警信息并通过手环控制设备及其内部数据，从而避免了设备被盗和数据泄露的发生。本发明的优势在于能够实时监控设备状态，及时发出报警信息，并且实现了一套独立可靠的外部控制部件。安全性能和稳定性优异，采用智能穿戴设备使得本发明更易于推广。
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公开(公告)号：CN105323355A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510609322.0
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04M1/70 , G06F21/126 , G06F21/32 , G06F21/602 , H04M1/72519
Abstract: 本发明提供一种基于掌纹识别的Android隐私保护系统。该保护系统采用掌纹识别作为身份认证方式，将其与个人隐私及共享资源的保护结合起来，在Android平台上实现了对手机上文件、应用、通讯、密码以及对远端服务器上共享资源的多方位，多维度保护。整个系统分为客户端和服务端，其中客户端实现掌纹识别认证、本地隐私保护以及对远端资源的安全访问，同时提出基于纹理基元统计特征的掌纹识别算法。服务端实现对共享资源的加密存储及基于角色的访问控制。客户端与服务端通过由国密SM4算法与RSA算法相结合的安全信道进行通信。此外，客户端和服务端中的文件资源均经过SM4算法加密，且均可对文件资源设定时限，超过时限资源将自动被删除，这为隐私提供了多一层保障。
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公开(公告)号：CN105205944A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510615446.X
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动终端的掌纹认证ATM机自助存取系统的双因素认证机制的实现方法，包括移动终端部分和ATM机部分。移动终端带有摄像功能的智能手机，可自动获取每个用户所特有的掌纹图像信息，并将掌纹图像信息加以加密处理后发送到ATM机，并进行下一步的存取操作；ATM机用于接收并验证由移动终端传送来的掌纹加密信息，通过基于掌纹和手机IMEI码的双因素认证协议进行用户身份认证，若验证正确则进行ATM机后续操作。本发明的优势在于本作品创新性地取代了传统基于银行卡和密码的用户认证方式，采用了全新的认证机制与设备组成方式，最大程度地简化用户身份认证步骤，提高了用户使用的便捷性，去除了认证设备，进一步减小设备大小，并降低了设备的生产成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104598017A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410205901.4
申请日：2014-05-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 服务于盲人的交互式手势识别系统，本发明提出了一种移动设备上的交互式手势识别系统，其特征在于，只需获得手机上的加速传感器信息，使用位移模型筛选原始传感器样本，获得细粒度的数据，然后利用一种快速高效的算法去实现匹配过程，手势识别率较高。GRIB手势识别系统可以构建用户个性化手势识别库，能够识别用户自定义的手势，并且不需要大规模的训练样本,避免费力又耗时的训练集的收集过程，降低系统部署成本。GRIB手势识别算法的时间复杂度是O(n)，可以在移动设备上快速运行，给使用者带来更好的交互式体验。GRIB手势识别系统为用户高效、用户友好、安全的交互方式，为残疾使用者，特别是盲人，带来诸多的便利。
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公开(公告)号：CN103945396A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410119283.1
申请日：2014-03-27
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: Y02D50/10
Abstract: 本发明涉及一种适用于不甚发达网络环境下，以较小的资源消耗率实现最近邻云服务节点的估计、选取与任务迁移方法。本方法的具体步骤包括：1)锚节点布局和预处理；2)初始测量锚节点选取；3)终端邻近的服务节点迭代搜索。本方法的核心在于：1)基于不甚发达网络环境特点的随时延值增加而逐步减小权值的锚节点加权策略；2)逐步增加测量锚节点的低成本最近邻云服务节点搜索策略。本方法适用于任何基于因特网的服务节点定位场景；本方法采用如图1所示的计算流程时，不限定对锚节点加权的方式，从而以主动或被动测量的方式为终端节点搜索较优服务节点。
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公开(公告)号：CN119294560A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411591281.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态知识蒸馏和动态正则化的Non‑IID联邦学习方法，包括客户端的本地模型训练后输出本地数据标签的分布Ps；将本地模型参数上传到服务器；服务器汇总随机抽样得到的一组客户端模型参数，并输出全局模型参数供下一轮使用；客户端下载全局模型参数，将全局模型参数加载到本地模型上并输出全局数据标签分布Pt；在客户端进行动态知识蒸馏，整合Ps、Pt和动态函数d(r)，计算客户端的本地损失函数；反向传播更新客户端的局部模型。本发明在非独立且同分布Non‑IID的客户端数据情况下能够显著提高模型的收敛速度和准确性。
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公开(公告)号：CN118586771A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410739615.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估方法，包括将产业链网络图抽象成隐性异构图，然后利用路径编码模块和语义编码模块实现隐藏信息提取，提取的信息被输入上下文调节模块进行差异化的处理，最后在完整性评估模块，完成链路预测任务，计算产业链抵抗能力和恢复能力得分。本发明还提供了基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估模型，包括路径编码模块、语义编码模块、上下文调节模块和完整性评估模块。本发明在真实的产业链数据集上进行了链路预测实验评估，相比其他常用的图神经网络方法具有更优的性能，验证了其在处理隐性异构图中链路预测任务上的有效性。
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公开(公告)号：CN118114989A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410340914.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/0635 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种图神经网络的产业链风险评估方法，本发明提出了图神经网络的产业链风险评估模型。首先针对企业关系的复杂多样，基于产业链异质图，设计结合多种语义和图加权融合的公司关系图生成模块，通过对转化后的多图加权融合，实现对链内企业的关系的高效转化；针对链内企业节点特征数据缺失的问题，设计基于节点拓扑和注意力机制的图嵌入补全模块，结合风险传递的特点，对缺失节点风险嵌入进行自适应补全和学习。基于图注意力网络，设计风险评估模块，结合节点网络结构和风险特征，实现节点风险评估。本发明提出的ICRE‑AC模型在准确率，F1分数等方面均优于现有模型，能够对产业链节点进行准确评估，对产业链健康发展具有重要意义。
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