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公开(公告)号：CN116204917A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310054749.3
申请日：2023-02-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于属性基加密和信任模型的雾计算访问控制方法，包括：构建雾节点信任模型：通过直接信任、审计信任和对等实体信任三个维度计算雾节点的信誉以及用户终端对雾节点的信任值；建立语义优化的属性基加密方法：基于语义推理的属性映射对属性基加密方法进行优化，将访问策略树和用户的字符属性映射转化为语义属性映射；基于雾节点信任模型和语义优化的属性基加密方法进行雾计算中的访问控制：数据拥有者设置访问控制策略树和隐私阈值，通过基于信任的权重负载均衡算法选择代理雾节点，由代理雾节点进行外包加密和密文上传；数据访问者获取目标信息的隐私阈值，调用代理雾节点进行外包解密得到中间密文，对中间密文解密得到所需明文。
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公开(公告)号：CN116010528A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310143890.0
申请日：2023-02-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联盟链的车联网数据存证方法，包括：搭建由多机构构成的联盟链；路侧单元向覆盖范围内的车辆发送数据采集请求，车辆将车辆存证记录发送至路侧单元；路侧单元对车辆存证记录验证通过后对车辆存证记录进行存储；路侧单元对车辆发送的数据进行分析，判断是否有事故发生；若有事故发生，则路侧单元根据事故发生地点以及时间对车辆提交的数据进行检索，使用收集到的数据构建事故数据存证记录树并对其哈希值进行签名后提交至联盟链账本中。本发明利用区块链技术的不可篡改性与可追溯性保证事故现场数据的完整性，实现了全流程的车联网数据自动存证。
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公开(公告)号：CN112788139B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110037238.1
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L67/1097 , H04L9/06 , H04L9/08
Abstract: 本发明提供一种区块链存储容量优化方法及系统，涉及区块链技术领域，包括预设区块链网络的分片数N；将散列函数的值域对应分片数N平均划分为N个区间；对区块链网络中所有节点的公钥均进行散列函数计算，得到散列值；根据散列值将所有节点对应分配到不同分片；各分片内运行片内共识机制选取锚节点加入区块链网络的主链；将区块链账本以区块为单位分割成多个区块；各分片内锚节点均将每个区块分发给多个节点进行存储。本发明通过将区块链的全体节点划分为若干个独立自治的分片，使位于同一分片内的全体节点共同存储完整区块链账本的若干数量的副本，降低区块链系统对单节点存储能力的需求，进而实现区块链存储容量的优化。
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公开(公告)号：CN114519091A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210146150.8
申请日：2022-02-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/951 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于购物评论的人格特质分析方法及系统，方法包括：获取评论数据构建评论样本数据集，并进行分词及标注，得到实验数据集；将实验数据集向量化后输入LSTM网络模型，得到情感倾向；通过SC‑LIWC词典提取的关键词计算与每个人格维度的皮尔逊相关系数；将实验数据集的特征结合皮尔逊相关系数和情感倾向，输入以KNN、NB和SVM共同构建的人格特质分析融合模型进行训练；针对所需分析的评论数据进行文本特征及情感特征提取，通过LSTM网络模型得到情感倾向量化值，并输入人格特质分析融合模型，输出多标签的人格特质属性。通过本发明的技术方案，实现了对评论数据的情感倾向量化及人格特质分类，为个性推荐提供支持。
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公开(公告)号：CN114445085A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210122317.7
申请日：2022-02-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种区块链数字货币的实体身份类型推测方法及系统，涉及区块链技术领域，包括：根据区块链数字货币原始交易数据集进行特征提取、降维，得到融合特征数据集；将融合特征数据集分为训练样本和验证样本，训练样本训练虚拟地址账户身份类型识别模型，获得分类器；分类器对验证样本进行虚拟地址账户身份类型识别，获得虚拟地址账户身份类型表；根据虚拟地址账户身份类型表进行聚类，获得多个实体，统计各实体的所有虚拟地址账户及对应的身份类型；根据实体每种身份类型的虚拟地址账户数量占比，确定该实体的身份类型。本发明通过特征筛选、降维提升模型整体识别效率，基于纠错机制中和启发式聚类高估与低估的问题，提升了模型的推测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114398677A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210050331.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/906 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于用户关系与博弈的社交网络中隐私信息传播方法及系统，包括构建社交网络；选取节点为隐私主体节点，设置隐私主体节点和其余节点之间的亲密度以及隐私主体节点的知名度；选取节点为发送节点，与其相邻的节点为接收节点，构建博弈矩阵，计算接收节点喜欢的纳什均衡阈值；根据发送节点、接收节点和隐私主体节点之间的亲密度、隐私主体节点的知名度以及阈值，确定接收到隐私信息的接收节点；该接收节点重复发送节点传播步骤，直至社交网络中不再产生新的传播态节点，统计社交网络中各网络节点的状态转换结果；根据状态转换结果确定隐私信息的传播范围。本发明刻画用户面对隐私消息时的决策行为，共同影响隐私信息传播。
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公开(公告)号：CN113344727A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110727898.2
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种社交网络中隐私信息传播范围的度量方法，涉及隐私保护、信息传播技术领域，包括：基于社交网络中的用户信息构建用户个体特征sv；基于用户个体特征sv获取用户隐私态度分布lv；基于用户隐私态度分布lv得到不同隐私态度下用户的转发行为分布al和转发延时Δtl；构建隐私信息传播模型；以用户个体特征sv为输入、用户的隐私态度分布lv为隐变量、用户的转发行为分布al及转发延时Δtl为输出，通过采样算法训练隐私信息传播模型；根据社交网络中隐私信息的可达路径及隐私信息传播模型预测信息接收者的转发决策，得到隐私信息的传播范围和传播延时。本发明通过分析信息接收者的个体决策，实现对隐私信息传播范围的度量。
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公开(公告)号：CN112887391A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110081985.5
申请日：2021-01-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贡献值的高可靠性区块链共识方法及系统，包括：收集区块链系统中节点的信息，为各节点分配贡献值并进行降序排序；采用“均值迁移”的动态分组方法对降序列表进行动态分组；计算分组后各组的组间难度和每组内节点的组内难度，确定各节点的PoW计算难度值；各节点根据各自的难度值开始PoW计算，将率先完成计算的节点作为本轮生成新区块的出块节点；基于出块节点外的其他节点，验证区块链系统选取的出块节点是否符合创建新区块的要求。本发明可解决现有共识机制中节点贡献值相差不大但节点获得出块权利的概率相差很大的问题，加强节点出块概率与节点贡献值的拟合程度，以及提高系统的出块效率和备灾效果。
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公开(公告)号：CN112581254A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011475707.X
申请日：2020-12-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种小微企业金融风险测量的方法、装置、电子设备及存储介质，属于金融行业风险技术领域，该方法为以小微企业的工商数据、征信数据和同盾数据和小微企业在银行中的行内结算数据、黑名单数据和历史数据作为拒绝策略，筛选得到的小微企业的发票数据进行数据预处理，得到数据特征集；使用LR模型和XGBoost模型分别对数据特征集进行计算，将得到的概率映射分数的平均值与阈值比较，若大于阈值，则为好客户；否则为坏客户；使用LR softmax多分类模型将坏客户分为多种不同风险标签的坏客户。本发明采用二级分类预测，一级分类将小微企业分为好客户和坏客户；二级分类将坏客户分为不同风险类别的坏客户，从而为银行等金融行业提供更精准的预测方法。
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公开(公告)号：CN109670342B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201811646432.4
申请日：2018-12-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请涉及信息安全领域，尤其是涉及信息泄露风险度量的方法和装置。应用于目标系统，该方法包括：构建包括多个节点的隐私信息本体树；确定已知隐私信息和未知隐私信息；将已知隐私信息和未知隐私信息分别映射到隐私信息本体树中的每一个节点上；从隐私信息本体树中选取映射有未知隐私信息的节点作为目标节点；根据目标节点获取与目标节点存在父子关系的节点作为当前节点；则根据当前节点的隐私泄露值计算目标节点的隐私泄露值；根据目标节点的隐私泄露值确定未知隐私信息的泄露风险程度。解决了隐私保护中，因没有考虑信息之间推理性从而导致保护力度不够，应当禁止发布的信息在实际中可以被获知的问题。提高了未知隐私信息的保护力度。
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