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公开(公告)号：CN115689510A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211248060.6
申请日：2022-10-12
Applicant: 海南大学 , 海南火链科技有限公司
IPC: G06Q10/105 , G06Q10/063 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了基于双向信任模型的移动群智感知激励机制，所述方法包括：接收请求者发布的感知任务以及任务预算，并将所述感知任务分配给工人，以使所述工人收集感知数据，并将所述感知数据提供给所述请求者；接收所述请求者和所述工人反馈的评价数据；基于所述评价数据评估所述请求者与所述工人之间的信任关系；根据所述信任关系和所述任务预算，计算所述工人应获得的奖励。本发明还提供了用户激励装置及可读存储介质。本发明提供的基于双向信任模型的移动群智感知激励装置及可读存储介质，可以提升用户激励机制的可靠性。
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公开(公告)号：CN114580416A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210194482.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 海南大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图语义特征融合的中文命名实体识别方法及装置。所述方法利用多视图语义特征融合模型对待识别的文本数据进行处理，完成中文命名实体识别，包括：通过多视图语义特征融合嵌入模块，提取所述文本对应的多视图语义特征融合嵌入向量；将所述多视图语义特征融合嵌入向量通入网络编码模块，获取所述文本相邻字符之间的依赖关系，捕获所述文本上下文信息特征；将所述文本上下文信息特征通过多头自注意力机制模块，从不同维度的子空间中提取所述文本蕴含的上下文信息，获得多个维度的语义特征；将所述多个维度的语义特征通入条件随机场标签解码模块，预测所述文本每个字符的标签。本发明增强了中文文本自身特征的捕获能力。
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公开(公告)号：CN111866123B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010695401.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 海南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/10
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的数据存储方法及装置，其中，应用于终端区块链中的任一节点，所述终端区块链包括边缘服务器区块链中的至少一个边缘服务器节点，所述边缘服务器节点与接入到所述终端区块链中的终端节点通信连接，方法包括：获取待上链数据；根据第一预设规则，分类待上链数据，将待上链数据划分为第一区块链数据和第二区块链数据，第一区块链数据表征待存储到边缘服务器区块链中的数据，第二区块链数据表征待存储到终端区块链中的数据；将第一区块链数据存储至边缘服务器区块链；将第二区块链数据存储到终端区块链。本发明在实现松耦合环境中的数据存储的同时，提高了数据存储的效率以及安全性。
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公开(公告)号：CN110381052B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910639677.2
申请日：2019-07-16
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法及装置，属于通信技术领域。其中所述方法包括：在单位时间内对网络流量进行特征提取，得到多元特征；将所述多元特征基于主成分分析模型进行加权融合特征；构建基于卷积神经网络的分类模型，分析提取所述加权融合特征以获得最终特征。所述装置包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述的基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法。本发明相较于现有技术检测DDoS攻击的方法，提高了检测率，降低了漏报率和总错误率，同时还减少了攻击检测的运行时间和内存资源。
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公开(公告)号：CN110474878B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910646959.5
申请日：2019-07-17
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于动态阈值的DDoS攻击态势预警方法和服务器，涉及DDoS攻击检测技术领域。方法包括：生成IP数据包统计特征时间序列，并使用LSTM神经网络预测模型对IP数据包统计特征时间序列进行建模，得到LSTM预测模型；采用LSTM预测模型对目标区域的待测网络流量进行预测，根据预测结果和网络安全脆弱性因子计算目标区域的阈值和阈值公差，划分多个预警级别；针对目标区域在目标时刻的网络流量，生成目标IP数据包统计特征，进而识别DDoS攻击并确定待测网络流量的预警级别。采用本发明可以提高DDoS攻击预警准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112866346A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011632209.1
申请日：2020-12-31
Applicant: 海南大学 , 海南火链科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的数据分发方法与流程，应用于双层区块链中的任一节点，双层区块链包括多条底层区块链和一条顶层区块链，每条底层区块链由边缘服务器节点及其下属的终端节点分别组织而成，顶层区块链由各个边缘服务器节点组织而成，该方法包括以下步骤：获取待分发数据；根据第一预设规则对待分发的数据以及接收对应数据的终端节点集合在顶层区块链中达成共识，以特定数据结构将待分发数据打包至顶层区块链新区块；将待执行的数据分发任务保存至边缘服务器缓冲区，根据数据分发任务解析区块以获取待分发数据，将待分发数据分发到目标终端节点。本发明具有数据分发效率高、可扩展性强、安全性高的特点。
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公开(公告)号：CN112686004A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011624754.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 海南大学 , 海南火链科技有限公司
IPC: G06F40/166 , G06F21/62 , G06F16/27 , G06F16/23 , G06F21/64
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的单份文档多接口编辑方法，将参与文档编辑的终端节点与边缘服务器通信连接，获取边缘服务器区块链中已储存的序列化编辑指令，完成当前文档版本同步；编辑过程中，边缘服务器收集对应终端节点的编辑指令，将编辑指令整合形成序列化编辑指令，参与编辑的所有终端节点和对应边缘服务器依据序列化编辑指令完成当前文档版本同步；当达预设同步条件，参与文档编辑的边缘服务器将当前文档版本信息和新的序列化编辑指令广播至边缘服务器区块链存储，经共识机制达成文档共识后，同步至所有终端区块链中参与文档编辑的终端节点。本发明可有效解决传统的单份文档多接口编辑方法存在的可用性差、安全性低、存储开销大的问题。
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公开(公告)号：CN112685773A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011598862.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 海南大学 , 海南火链科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于智能合约和SGX的数据分布式隐私保护方法，S1、用户使用设备向SGX可信平台发送数据访问请求，所述SGX可信平台部署于边缘计算节点；S2、SGX可信平台接收到数据访问请求后，与部署于区块链的智能合约进行数据交互以检查是否允许用户访问数据；S3、SGX可信平台获取智能合约反馈的访问控制结果，根据访问控制结果处理用户的数据访问请求。本发明可以有效提高系统可信度，具有时效性高、延时小、数据存储可靠、可跟踪、安全性高等优点。
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公开(公告)号：CN109040113B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201811027529.7
申请日：2018-09-04
Applicant: 海南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多核学习的分布式拒绝服务攻击检测方法及装置，所述方法包括：在预设时间段内分别对正常网络流和攻击网络流进行采样，并提取五种特征值，得出正常样本集和攻击样本集，构成训练集；基于集成学习框架，分别采用梯度上升法和梯度下降法两种方式，自适应的调整训练集的五种特征值的权重，以得出两种训练好的多核学习模型；基于两种训练好的多核学习模型，通过滑动窗口机制，检测分布式拒绝服务攻击。本发明可以有效地降低分布式拒绝服务攻击检测的误报率和漏报率，提高对早期分布式拒绝服务攻击检测的准确性。
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公开(公告)号：CN108900542B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810912851.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM预测模型的DDoS攻击检测方法及装置，所述方法包括：对正常网络流量按照一定的取样周期进行n次取样，计算得到n个正常网络的IP数据包统计特征值，其中n∈N；根据n个所述正常网络的IP数据包统计特征值，对待训练的LSTM预测模型进行训练；使用网格搜索和超参数最优法确定选择性丢弃神经元的概率Dropout＝0.2，来修正所述LSTM预测模型，缓解过拟合现象；根据修正后的所述LSTM预测模型，计算未来某个时段的IP数据包统计特征值的预测值；根据所述预测值，判断当前网络是否发生DDoS攻击。
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