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公开(公告)号：CN119960670A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411926302.1
申请日：2024-12-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/06 , G06F9/50 , G06N3/0442
Abstract: 本发明请求保护一种可靠性驱动的重复数据删除存储优化方法，属于移动边缘网络存储领域，具体包括：云服务商或用户发布内容到边缘服务器，边缘服务器统计用户访问记录之后，结合访问统计和时效特征确定流行内容的生命周期及其副本数量。基于确定出的副本数量，根据访问关系建立内容关联图，筛选出要删除的重复副本，之后将副本部署问题建模为优化问题，选择出副本部署的最优决策。本发明考虑用户的移动性以及内容的变化，以提高在移动边缘网络中用户的服务体验为目标设计副本删除方法和副本部署模型，降低在删除副本后对其他内容访问造成的影响，并找到最佳部署决策，在满足不同用户的需求的同时提高边缘存储的利用率。
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公开(公告)号：CN119728266A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411926018.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于数据生产者用户行为的共享数据过滤方法，包括步骤：S1：数据生产者用户包装加密的共享访问数据；S2：边缘服务器根据数据生产者用户异常度和共享数据的指标计算请求异常度；S3：边缘服务器根据请求异常度和异常行为规则进行共享请求数据的过滤；S4：云端服务器对数据生产者用户行为进行统计，计算每个用户的异常度向量；S5：云端服务器对所有数据生产者用户的异常度向量进行聚类并计算异常度向量每个维度的权重；S6：云端服务器更新每个数据生产者用户的异常度。本发明旨在提高共享数据过滤过程的安全性和灵活性，提高用户异常度的评估效果。
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公开(公告)号：CN118487787A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410133800.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种边缘环境下基于智能合约的数据完整性审计策略，包括以下步骤：S1：将原始数据均匀分块，求出每个数据块的哈希值，并将数据上传至边缘服务器；S2：生成密钥对，计算各数据块的验证标签，并将验证标签上传至验证标签存储智能合约；S3：选择当前资源使用率最低的边缘服务器作为本次工作的审计者，云服务器向审计者发起数据完整性审计挑战；S4：生成随机数k，并为每个数据块生成签名，将数据块的签名和随机数k发送给审计者；S5：完整性审计智能合约对边缘数据的完整性进行检测，判定边缘数据的完整性是否受损；S6：若审计通过，审计者直接将审计结果返还给云服务器；否则执行数据块定位智能合约找出受损数据块。
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公开(公告)号：CN118228300A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410133808.0
申请日：2024-01-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/55 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N5/04
Abstract: 本发明请求保护一种对边缘数据进行量化与保护的方法，属于边缘计算数据发布共享领域。本发明通过概述攻击者的攻击背景，采用基于特征相关性的推理次序以及采用基于二阶马尔科夫链的量化方法，计算出用户的身份泄露风险；针对未考虑多维敏感数据的不同重要系数，通过熵权法确定不同敏感属性的重要系数；针对多种数据类别的数据集，设计了一种同时计算连续型数据和分类型数据的信息损失函数。本发明提高了量化数据隐私泄露风险的准确性；面对大型数据集时，边缘服务器利用聚类与启发式算法提高了数据集排序的准确度，并降低了数据集排序的时延，同时在形成受保护的数据集后降低了数据的隐私风险和信息损失。
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公开(公告)号：CN115865428B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202211426994.4
申请日：2022-11-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1029 , H04L67/1031
Abstract: 本发明请求保护一种基于信任值和纠删码的边缘数据存储和完整度验证方法及系统，具体包括：云服务器计算出边缘服务器的信任值、能力值，选取出存储服务器、存储验证服务器、完整度验证服务器；基于选取的结果，智能终端处理、发送数据，存储服务器存储数据，存储验证服务器验证存储结果、完整度验证服务器检测数据完整度。本发明考虑了边缘服务器的信任值和能力值，提高了数据存储过程中边缘服务器的可靠性和确保数据的完整性；智能终端只做少量的数据处理，降低了智能终端的能耗，减少了智能终端的数据处理时间；使用纠删码和MHT(Merkle Hash Tree，梅克尔树)的分块存储策略可以实现数据的完整度检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114338685B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111485003.5
申请日：2021-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1025 , H04L67/1097 , H04L67/63
Abstract: 本发明请求保护一种基于信用度‑价格关系的边缘服务器资源分配方法，包括下列主要步骤：S1，获取边缘服务器资源数，信用度及要价，获取用户的出价及其要求的信用度；S2，根据信用度评估模型对边缘服务器与用户进行排序；S3，根据排序结果、价格约束及信用度约束，对用户和边缘服务器进行匹配；S4，判断边缘服务器与用户是否能进行价格动态更新，若能更新则更新价格后继续匹配；S5，对匹配结果进行筛选，筛选重复的用户请求；S6，根据最终成功的匹配结果计算成交价格以及成交效用；S7，根据信用度评估模型更新边缘服务器信用度。本发明提出了信用度‑价格关系，并基于此提出了动态价格更新机制，整体提高了资源分配的可靠性和资源利用率。
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公开(公告)号：CN116257851A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310268455.0
申请日：2023-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于CNN和Vi Transformer的软件恶意代码识别方法，包括：对恶意代码源程序进行反汇编操作；将反汇编后的数据转换为灰度图；将灰度图输入到CNN网络，得到局部特征图；将局部特征图输入到转化模块中进行编码处理；将编码后的数据输入到Transformer模块中，得到得到恶意代码识别结果；本发明结合了CNN和Vi transformer的模型来进行恶意代码的分类，利用CNN网络结构提取数据的局部特征，采用Vi transformer提取全局特征，提高了恶意代码分类的准确率。
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公开(公告)号：CN114423023A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111492763.9
申请日：2021-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向移动用户的5G网络边缘服务器部署方法，包括下列主要步骤：S1，将一天的移动用户数据划分为多个不同时间段的网络快照；S2，以用户延迟与边缘服务器部署成本为优化目标，通过改进的离散二进制粒子群算法与最近关联算法，获取不同网络快照的边缘服务器部署方案；S3，得到包含所有网络快照边缘服务器位置的集合C；S4，计算不同网络快照的边缘服务器位置数，求得所有网络快照中边缘服务器位置数的最大值K；S5，采用轮流替换的方式，选取满足用户移动需求的边缘服务器部署位置，得到边缘服务器部署方案。本发明在降低用户延迟，有效地考虑了用户的移动性，提高了系统的整体性能；方法简单，更快速地获得边缘服务器部署方案。
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公开(公告)号：CN114339879A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111492744.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种移动边缘计算中基于强化学习的服务迁移方法，包括下列主要步骤：S1，基于用户任务所处服务器位置、用户当前所处区域位置以及处理任务服务器负载构建奖励函数；S2，基于用户当前所处位置，之前移动方向以及迁移决策构建状态转移矩阵；S3，基于奖励函数和状态转移矩阵，使用价值迭代算法进行迁移决策制定；S4，基于路由之间的时延消耗和网络消耗做规范化处理来赋值链路消耗；S5，基于规范化后的链路消耗，使用强化学习算法进行路径选择并自适应地更新链路选择以适应动态网络的链路变化。本发明引入移动预测使模型更加符合实际场景；使用强化学习求解动态网络环境下自适应的服务迁移路径。
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公开(公告)号：CN113407249B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202011594404.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向位置隐私保护的任务卸载方法，包括：S1，以用户的真实位置为圆心生成一个圆环形的虚拟位置空间，以初始随机概率选择一个虚拟位置；S2，使用虚拟位置获取附近部署了边缘服务器的基站位置，构建服务器选择矩阵；S3，根据服务器选择矩阵，择优选择服务器发送任务卸载请求；S4，分配带宽，并计算出处理任务的相关参数；S5，选择在任务容忍时间内能够处理完成且节省能耗和时间最多以及收益最大的任务卸载到边缘节点执行。本发明考虑用户位置隐私问题对任务进行卸载，本发明能有效的保护用户的位置隐私，且尽可能的获得服务质量；使用强化学习算法做出任务卸载决策，在线学习动态调整卸载策略。
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