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公开(公告)号：CN107493165B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201710931255.3
申请日：2017-10-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一面向车联网的两方认证及密钥协商方法，涉及车联网领域。密钥协商被广泛的应用于车联网认证方案中，但是现有的认证方案中存在大量的三方协议，即完成密钥协商过程需要三方共同合作。在某些特定环境下，这些方案无法达到预期效果。例如，车辆在没有完善的路侧基础设施的情况下，很难完成与其它车辆的认证与安全通信，本发明提供了一种安全的车联网认证及密钥协商方法来解决这种问题。本发明具有身份匿名、消息不可连接、恶意车辆可追踪等安全优势，因此具有良好的隐私保护性和可靠的安全性。由于本方法使用的无双线性对的密码运算，因此本方法执行效率更加高效。本发明具有适用范围的确定性，将范围确定于车联网应用。
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公开(公告)号：CN112231583A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011249665.8
申请日：2020-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据分析和推荐系统技术领域，具体涉及一种基于动态兴趣组标识和生成对抗网络的电商推荐方法，包括：输入用户行为数据的评分特征，使用训练好的评分预测模型进行预测，评分预测模型输出评分的预测值，根据评分的预测值生成推荐列表为用户推荐项目。本发明利用生成对抗网络补偿数据，对补偿后的数据标识兴趣组类别，解决了用户无兴趣偏好信息和兴趣泛化问题，对用户和商家都有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN106649657B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201611144356.8
申请日：2016-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开一种面向社交网络基于张量分解的上下文感知推荐系统及方法，属于数据挖掘和信息检索领域。首先，该方法利用社交网络海量数据集，收集用户，项目，上下文，关注列表信息，构建原始用户‑项目‑上下文评分矩阵，并计算用户相似度，构建用户‑用户相似度矩阵；其次，针对原始评分矩阵的极度稀疏性，利用张量分解对稀疏评分矩阵进行预测填充；第三，针对用户相似度矩阵稀疏问题，通过矩阵分解对稀疏用户相似度矩阵进行预测填充；最后，根据社交网络中相似的用户具有相似的兴趣倾向，在优化评分矩阵时加入社交正则化项。该方法改进了传统预测评分矩阵没有考虑上下文信息和用户间关系对打分的影响，解决了评分矩阵稀疏给推荐系统带来的阻碍，提高了推荐系统的准确性，本方法可以广泛运用于社交网络、电子商务等领域。
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公开(公告)号：CN106789888B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201611028629.2
申请日：2016-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种多特征融合的钓鱼网页检测方法，包括训练过程和检测过程两个部分。结合半监督学习tri‑training方法整合了钓鱼网页特点的三个视图，主要解决了现有钓鱼网页检测方法大多需要通过大量的标注数据利用监督学习来进行的分类模型训练的问题。该方法主要结合协同训练算法，从网页URL特征、网页页面信息特征和网页搜索信息特征出发，将多视图，多分类器的思想运用到钓鱼网页检测中，通过不同分类器的协同训练学习，达到减少总体人工标注训练样本数和及时识别钓鱼网页的目的。
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公开(公告)号：CN106953839B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710026253.X
申请日：2017-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明请求保护一种车联网中非可信资源传播的阻控方法及系统，设计对资源输出车辆节点的访问控制策略以及节点信任值计算方法，该方法通过限定资源输出车辆的固定属性和动态属性，并根据车辆行驶轨迹动态生成细粒度的访问控制策略，使其更具扩展性和灵活性，不仅实现消息的匿名定向传播，减少资源浪费，且有效保护通信车辆的身份隐私；节点信任值的计算保证了资源传播者的信任度，满足车联网中安全相关的消息对安全和隐私的要求，可有效识别恶意节点，防止恶意资源注入和非可信资源的传播。本发明方法可以广泛用于移动互联网，无线传感网等相关领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106533968B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201611189935.4
申请日：2016-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/911 , H04L12/927 , H04L29/06
Abstract: 本发明请求保护一种基于网络中间设备的软件定义移动网络安全策略。首先，为了把相应中间设备放在网络中最合适的位置，结合dataflow抽象技术，针对外部网络以及内部网络文件系统(NFS)，本文制定了不同的策略及其对应的中间设备序列，从而更加灵活地处理网络路由；其次，为了避免某一中间设备成为网络热点造成单点失效，本文基于中间设备和SDN交换机容量限制,制定了整数线性规划(ILP)逻辑路由减枝算法以及线性规划(LP)流量控制算法，使得整个网络能够负载均衡；最后，为了避免中间设备的缓存阻碍访问控制策略的实施，结合常用的数据流跟踪技术，本文对流经中间设备的数据包头部添加标签，使得访问控制规则能正常运行。
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公开(公告)号：CN110069944A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910264985.1
申请日：2019-04-03
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种可搜索加密的数据检索方法及系统，属于网络信息安全领域，所述方法包括：数据所有者生成与原始数据相关联的数据索引；对原始数据和数据索引进行加密，发送给云服务器，生成解密密钥，将解密密钥发送给被授权的数据检索者；数据检索者输入关键字，生成加密关键字索引，发送给云服务器；云服务器将加密关键字索引和加密后的数据索引进行匹配，得到加密的目标数据，再返回给数据检索者；数据检索者进行解密，得到目标数据，本发明构建数据索引的方法安全高效，便于在服务器做检索匹配，使检索者能快速找到检索目标结果。
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公开(公告)号：CN109829504A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910114885.0
申请日：2019-02-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于ICS-SVM分析用户转发行为的预测方法及系统，属于社交网络分析领域。首先获取数据集。其次，定义影响因素。利用从真实社交网络-腾讯微博中获取的数据，提取用户内部影响机制和外界影响机制。优化CS算法。根据推导公式，使搜索步长能够自适应的动态调整。针对用户的转发行为随时间变化的特点，本发明利用时间切片的方法，并利用ICS-SVM模型预测用户转发行为，这样能够弥补传统布谷鸟算法优化SVM参数的缺点，且提高传统支持向量机的预测精度。本发明能够更加精确地预测用户转发行为，并分析热点话题的传播趋势。
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公开(公告)号：CN109150840A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810823929.2
申请日：2018-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04L63/123 , H04L9/0643 , H04L9/321 , H04L9/3297 , H04L67/12
Abstract: 本发明提出一种车联网中更新包自适应防篡改的数据结构及方法，属于车联网安全领域。包括如下步骤：S1、服务器端选择需要传输的更新包，给ID赋值，并获取当前的时间给Ts赋值；S2、获取当前更新包属性，根据标记位的要求，服务器端分别给标记位TAG2,...,TAGn赋值；S3、获取当前更新包信息，生成信息摘要给MD赋值；S4、车载终端获取更新包，判断车辆当前行驶速度状态，给TAG1字段赋值；S5、根据n个标记位的组合值所反应情形赋予安全等级，并根据安全等级选择合适的完整性度量方案。本发明提出了一种更新包的数据结构，这种新的结构形式新增了ID字段、Ts字段、TAG1,...,TAGn标记位字段和MD字段，其中标记位字段使得在车联网系统中可以更加灵活的选择与当前环境最适合的完整性度量方案。
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公开(公告)号：CN108983599A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810888490.1
申请日：2018-08-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明属于车联网领域，具体涉及到一种车联网下多参数融合的自适应监控系统及其监控方法，所述监控方法包括：车站终端获取车辆属性和车辆类别的信息，并通过网络从路测设备中获取外界的相关信息，随后车载终端将获取的信息汇总后发送给后台管理服务器；后台管理服务器根据车载终端发送的数据计算车辆的监控状态指数P，根据车辆的监控状态指数P的数值选择安全等级；后台管理服务器将安全等级返回给用户端，车载终端根据收到的当前车辆的安全等级选择监控策略；本发明充分考虑车联网的高动态性、网络时延和带宽监控机制的影响，自适应的选择监控策略，提高监控系统的可伸缩性，提高网络通信资源利用率，减小了用户端的资源开销，提高了整个系统的监控性能。
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