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公开(公告)号：CN105681310A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610053089.7
申请日：2016-01-26
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04L63/0457 , H04L65/602 , H04W4/80 , H04W12/02
Abstract: 本发明请求保护一种基于蓝牙的语音源实时语音加密方法，本发明涉及语音加密技术领域，包括步骤：发送端、接收端的蓝牙加密设备与相应移动终端蓝牙模块进行配对，如果配对成功，则进行语音加密传输，否则，重新配对；发送端，对语音进行采集、量化、编码和加密，确保语音在进入移动通信网之前是加密后的数字信号；接收端，对语音进行解码和解密，确保语音恢复到原来的语音。本发明结合无线蓝牙技术对语音进行语音源实时加密，在传统的移动通信的基础上添加无线蓝牙加密设备，确保了语音在移动通信传输的全过程中以密文的形式存在，增强了安全性和可靠性，为之后移动通信语音加密技术提供了基础。
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公开(公告)号：CN104965913A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510390801.8
申请日：2015-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30241 , G06F17/30705
Abstract: 本发明请求保护一种基于GPS地理位置数据挖掘的用户分类方法，包括如下步骤：预处理原始数据集，提取算法所需数据属性并以用户为单位归纳整理；通过FindStayArea算法挖掘用户的停留区域，找出用户大范围的活动区域(如工作地点区域、居住小区等)；接着通过FindStayPoint算法挖掘用户的停留位置也是就用户的活动位置(如工作地点区域中的某栋建筑，居住小区中的体育场等)；最后将用户的停留位置结合UserClassify算法对用户分类。本发明将用户的原始GPS地理位置数据分层处理，不仅能挖掘出用户经常活动的停留位置，同时还能够利用挖掘的结果将用户分类，找出相似性最高的用户群体，充分挖掘GPS地理位置数据的价值。
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公开(公告)号：CN104731963A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510158370.2
申请日：2015-04-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3087 , G06F17/30867
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网的网格化路径推荐方法，属于信息检索领域。本发明采用网格划分法，构建网格OD矩阵，以目标用户输入的起始地和目的地为搜索中心，划分九宫格的搜索网格，仅从搜索网格中，考虑个体移动特征、网格的路径静态特征和动态特征，线性组合路径开销函数，根据路径开销函数得到目标用户的路径最近邻居集，针对搜索半径，提供迭代搜索目标用户更为准确的邻居集，提升了推荐结果的准确度。该方法减少了计算网格的时间复杂度，克服传统路径特征计算单一性的问题，重新定义了路径特征的构成及其计算规则。可以广泛应用于交通运输、社交网络等相关领域。
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公开(公告)号：CN103778368A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410032134.1
申请日：2014-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/53
CPC classification number: G06F21/53
Abstract: 本发明公开了一种基于系统虚拟化技术的进程安全隔离方法，属于云计算中的信息安全领域。其包括如下步骤：加载被隔离进程，获取进程运行环境信息；创建进程虚拟机，创建上述进程环境，并设置虚拟机进入、退出机制；在虚拟机内存中写入进程引导程序，等待被引导进程的植入；将被隔离进程移植到虚拟机内部，并引导其正常运行。本发明优点在于：简化传统虚拟机，摒弃操作系统而将进程直接运行于虚拟机中，节省系统开销；虚拟机进入与退出机制保证进程访问系统资源所涉及的系统调用必须受到宿主机的控制，防止进程对系统资源的非法访问；只针对可疑进程进行隔离措施，有效阻止进程间非法通信，适用于高安全性需求的系统。
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公开(公告)号：CN102202344B
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201110136748.0
申请日：2011-05-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种无线Mesh网中基于非合作博弈理论的跨层拥塞控制方法，属于无线网络通信技术领域。本发明的拥塞控制方法主要通过以下过程实现：在无线链路上的业务流源节点MAC层实施关于可用资源的非合作博弈拥塞控制算法；对MAC层的缓冲区占用情况进行分析、表征，得到符合当前可用资源的均衡速率；在数据包头部加入一个用于MAC层和传输层间进行跨层通信的交互字段；通过跨层机制，将MAC层得到的均衡速率反馈给传输层；传输层根据均衡速率来动态调整下次数据发送速率。本发明的跨层拥塞控制方法简单、快速、易实现，且能有效提高业务流速率、吞吐量及端用户效用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103200185A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310081516.9
申请日：2013-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种体域网系统中的数据安全传输方法，包括如下步骤：按照层次结构部署体域网系统，簇头与基站预置对称密钥，汇集器与簇头预置对称密钥；对体域网系统进行初始化；各个汇集器进行数据采集并将数据传输给簇头；簇头将数据转发给基站，基站对数据解密、存储和分析处理。本发明将体域网结构分层，提高了网络部署的简便性和可扩展性，对网络生存周期和能量控制也有益处，本发明除了能够保障用户的数据隐私，还能够确保网络用户上下文隐私，防止通信双方的对应关系遭到破解。另外，本发明对消息的接收方没有局限，医疗工作者或者病患家属都可以方面快捷的对病患信息进行查询，符合体域网使用的实际需求。
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公开(公告)号：CN112465337B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202011337122.1
申请日：2020-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q40/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及决策支持与决策理论领域，特别涉及一种基于犹豫模糊语言术语集的污水处理厂选址方法，包括获取污水厂的备选厂址，专家组至少对建设投资成本、相关规划、相关法律法规以及自然因素方面对备选厂址进行评价；采用经典7值语言术语集作为语言术语集，并根据专家组的评价构建语言决策矩阵；正向化语言决策矩阵，并确定正理想值和负理想值；确定每个备选厂址与正理想值和负理想值之间的距离，并根据该距离计算得到每个备选厂址的综合评价指数，将综合评价指数最高的推荐给用户；本发明有效避免了评价信息丢失，使得评价更加符合决策者的本意，提高评价结果的精度。
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公开(公告)号：CN118018211A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410205969.6
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体涉及一种可信分布式数字身份认证方法及系统。本发明利用了中心化预言机获取链下数据，并由凭证中心进行签名确认，生成预凭证，确定了凭证的属性与声明。通过RLWE对凭证生成零知识证明，并由凭证中心记录公开，从而使服务接收方拥有主凭证。通过更新/撤销请求管理凭证，并且通过公开信息能够限制凭证滥用以及锁定凭证盗用者或者攻击者，从而实现有效的数字身份认证，保证了数字身份认证系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117938348A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410099263.6
申请日：2024-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及区块链技术和隐私保护领域，特别涉及一种基于格加密区块链的隐私保护方法，包括构建基于区块链的隐私保护系统并初始化，所述隐私保护系统包括用户、服务提供商和区块链系统；各用户获取自身的权限集合，并采用格加密签名算法对权限集合进行签名得到交易单集合，区块链系统将交易单集合上传至区块链；当服务提供商针对用户的任一权限提出权限访问请求时，该用户创建新交易；区块链系统对新交易进行签名验证，若验证成功，则将新交易上链，区块链系统将该权限的加解密密钥发送给该服务提供商；若验证失败，则拒绝访问并丢弃新交易；本发明能增强区块链系统中用户隐私保护的效能。
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公开(公告)号：CN117932435A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410107340.8
申请日：2024-01-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于工业互联网大数据与机器学习领域，涉及基于混合采样和动态集成学习的漂移数据流分类方法，包括：对数据流进行分块，得到数据区块；利用混合采样技术对数据区块进行混合采样，得到平衡数据集；利用平衡数据集生成候选分类器池；利用改进的KNORA‑E算法根据候选分类器池和平衡数据集构建最佳分类集成模型；根据最佳分类集成模型计算分类结果，根据分类结果计算评估指标，根据评估指标更新最佳分类集成模型的权重；本发明通过使用改进的KNORA‑E算法，综合考虑不同分类器的局部特性、复杂度、训练时间以及构建时间，根据数据的变化动态选择适合的基分类器，提高模型的性能和泛化能力。
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