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公开(公告)号：CN114125728B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202111460499.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W4/06 , H04W4/38 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/043 , H04W12/08 , H04W12/60 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种无人机网络中轻量级、隐私保护的信任评估方法及系统，方法包括以下步骤：S1、系统初始化，地面控制站初始化；S2、无人机注册，无人机以离线方式向GCS发出注册申请，GCS为无人机分配唯一标识符并安装可信平台模块；S3、秘密消息请求，无人机向GCS请求获取其秘密信息；S4、数据交换，无人机根据其机载传感器的信息生成数据，并将其广播至附近其他无人机。本发明同时实现了高精确度的信任评估和强隐私保护，且能够在较低的计算、通信与存储开销的情况下，显著提高数据融合结果的准确率，并在诸多方面的表现优于现有方法。
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公开(公告)号：CN114629647A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210531525.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/08 , H04W12/041 , H04W12/0431 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于信道估计的物理层密钥一致性协商方法及系统，该方法包括下述步骤：用户Alice和Bob互发导频序列并进行多轮信道双向探测，获得信道估计值；基于信道估计值并利用最小均方误差方法得到信道系数矩阵；将每一个信道估计值的实部、虚部以及幅度分别进行均匀量化，最终对所有信道估计值的量化结果进行拼接，用户Alice和用户Bob得到各自的比特位流，用户Bob根据用户Alice发送的协商信息对量化得到的第二比特位流进行k‑grams一致性协商，对其中出错的位进行检错纠错；得到的完全一致位流作为的用户Alice和Bob的对称密钥，本发明解决了密钥生成率低的问题，可实施性强、密钥生成率高。
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公开(公告)号：CN114119329A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111275701.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双卷积模块的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将带水印图案的待处理图像输入多任务水印分割网络，输出初步去除水印的第一图像和水印掩码；将第一图像和水印掩码输入基于双卷积模块的主干网络，输出优化后的去除水印的图像；其中，双卷积模块包括卷积模块和部分卷积模块，利用部分卷积模块更新输入掩码，通过像素级求和将卷积模块和部分卷积模块输出的特征进行结合。本发明融合了部分卷积与普通卷积的优势及特长，在主干网络中通过由双卷积模块拼接组合成的双卷积残差块代替常用的大卷积核的双卷积模块，使得网络能够在更深的、拥有更多的可学习参数的同时能更稳健地进行学习。
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公开(公告)号：CN113285924B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110440836.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L12/40 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06K9/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度图像深度学习的车内网络报文异常检测方法，该方法包括下述步骤：获取CAN总线的网络报文数据集；采用位反转算法从CAN帧的数据域提取信号特征值；将信号特征值按照总线读取顺序排列，将排列后的数据设定多条报文一组，创建像素矩阵，转化成灰度图像数据集；构建深度学习网络模型，以灰度图像为媒介学习车内网络报文流量的空间特征；训练深度学习网络模型，学习不同车内网络报文信号输出的值调整输出值域；将待检测的CAN报文转成灰度图像，输入训练后的深度学习网络模型进行空间特征识别，通过计算未标记报文的输出值判断报文为正常报文或攻击报文。本发明满足在车内计算资源受限环境中实时报文异常检测的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113918321A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111048618.1
申请日：2021-09-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向信息物理系统的可靠边缘‑云计算服务延迟优化方法，该方法为结合静态和动态两阶段的服务延迟优化方法，在静态阶段，采用蒙特卡罗模拟和整数线性规划来寻找最优计算卸载映射和任务备份数量。在动态阶段，提出了一种自适应备份的动态机制，以避免冗余的数据传输和执行，从而实现额外的节能和业务延迟的增强。本发明解决了在能量预算和可靠性要求约束下，耦合CPS的边缘云计算服务延迟最小化问题，通过结合静态阶段和动态阶段进行服务延迟优化，有效减少了系统服务延迟。
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公开(公告)号：CN113641192A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110763664.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的无人机群智感知任务的路径规划方法，在演员‑批评者架构中加入多头注意力机制和对其他无人机策略的拟合，使得无人机执行决策时，充分考虑其他无人机的状态和策略。当无人机的数据收集量大于平均水平时，给予额外的奖励值以加速任务完成。当无人机间的路径重叠时，根据信号点数据量判断属于协作或竞争，依此修正它们的奖励值，从而促进其协作。使用n步返回时序差分计算批评者网络的目标价值，使无人机更有远见。最后，为使无人机更好的探索最大化数据收集量，使用分布式架构，给不同虚拟场景的无人机决策网络输出的动作加上不同方差的噪声。
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公开(公告)号：CN113254803B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110701053.6
申请日：2021-06-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征异质图神经网络的社交推荐方法，该方法包括下述步骤：提取社交网络用户和话题的多种属性信息进行编码；将用户编码信息和话题编码信息分别通过多层感知机得到各用户和话题的初始特征向量表示；以用户和话题作为节点建立异质图，输入异质图神经网络结合注意力机制在图中进行信息传递，更新特征向量表示；对用户特征向量进行相似度计算，选择与用户向量相似度最高的top‑k用户和top‑k话题进行推荐。本发明同时提取用户和话题的多种属性信息，并将用户和话题同时作为节点建立异质图，能更全面地挖掘社交信息，通过异质图神经网络进行信息传递及聚合，深度融合用户及其兴趣话题特征，提高了推荐准确性和用户体验。
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公开(公告)号：CN113473457A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110711353.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的非正交安全编码方法，该方法包括以下步骤：信道估计和密钥分发步骤：将需加密目标用户的解密密钥需要嵌入到导频序列中，将导频和密钥一块发送给需加密目标用户；第一调制步骤：对多组信息比特进行第一加密处理得到第一加密数据，第一加密处理包括无冗余比特调制和加冗余比特调制；第二调制步骤：对第一加密数据进行高维调制得到第二加密数据；解调解密步骤：根据多用户联合检测进行处理第二加密数据，判断是否为当前终端的个人信息，若是，则进行解密处理，解密处理为结合第一加密处理、高稀疏码字映射以及第二加密处理的逆处理。该方法实现了高频谱效率和隐私保护的非正交传输。
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公开(公告)号：CN113315636A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110597211.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于汽车ECU间安全通信的密钥交换方法，该方法包括下述步骤：将参与密钥交换的所有车辆ECU两两分组；通信双方的车辆ECU直接传输所需的明文参数以及私有的随机整数；车辆ECU生成公钥并发送签名；车辆ECU对报文签名进行校验并生成组密钥，进行组密钥交换；将任意两个逻辑实体安全连接形成一个新逻辑实体，双方逻辑实体互相验证身份后发送已有组密钥，接收方将发送方的组密钥与逻辑实体内部各个车辆ECU的私钥都进行幂运算；采用并行的方式合并形成逻辑实体，当所有车辆ECU处于同一逻辑实体时，生成共享会话密钥。本发明完成ECU之间密钥交换所需存储资源小、消耗计算资源少，适合于有限的CAN总线容量。
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