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公开(公告)号：CN116541154A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310825753.5
申请日：2023-07-07
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种面向智慧医疗的个性化应用调度方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、获取每个应用程序的负载；步骤S2、根据每个应用程序的负载，得到单个智慧医疗应用程序对响应延迟和功耗的偏好和延迟功耗级别下的QoS；步骤S3、根据单个智慧医疗应用程序对响应延迟和功耗的偏好和延迟功耗级别下的QoS，最大化个性化智慧医疗应用程序的QoS。采用本发明的技术方案，能在满足时间、温度、寿命可靠性和能源预算等所有设计约束条件下，充分发挥协同处理器的并行计算能力，实现应用程序QoS最大化。
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公开(公告)号：CN115412332A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211026383.0
申请日：2022-08-25
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G16Y40/50 , G16Y40/20 , G16Y40/10 , G16Y30/10 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06N3/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型优化的物联网入侵检测系统及方法。从物联网系统历史数据库中采集生成过程的历史监控数据，经过数据解析和归一化后作为物联网入侵检测离线优化模块的输入数据集，设计基于离散粒子群优化技术的混合神经网络模型优化平台，获得物联网入侵检测特征库和混合神经网络最优模型，针对物联网系统实时数据库中的实时监控数据，从而实现物联网入侵检测的在线检测。本发明不仅可实现用于物联网入侵检测系统的混合神经网络模型的自动生成和优化设计，提高了物联网入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了物联网系统入侵检测的精准率、召回率和F1评分等性能指标。
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公开(公告)号：CN111865578B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202010654604.3
申请日：2020-07-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SM2的多接收方公钥加密方法。传统的多接收方公钥加密方法，依赖传统公钥加密方法，并且存在加密效率低、通信带宽要求高的缺点。针对这些缺点，本发明提出随机数重用的基于SM2的多接收方公钥加密方法，使得该方法具有加密效率高、通信带宽要求低的优点。发送方可利用该方法将消息加密成密文，然后在网络中广播密文给多个接收方。接收方收到密文后可通过私钥解密，获取发送方的消息。本发明已通过形式化证明能达到抗随机数重用不可区分选择密文攻击(RR‑IND‑CCA)安全性，并且能有效减少发送方的计算量，在安全性和效率方面都满足实际工作应用需求。
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公开(公告)号：CN115129978A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210597197.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2457 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种偏好查询方法、用户终端、服务器及存储介质，偏好查询方法应用于用户终端，偏好查询方法包括以下步骤：获取用户的初始偏好向量，以及获取标准数集；对标准数集中的各个标准数进行排列得到扰动偏好向量；将扰动偏好向量发送至服务器，以供服务器采用扰动偏好向量对数据库中各个存储对象的属性进行加权求和处理得到存储对象对应的偏好分数，根据偏好分数确定查询结果，将查询结果发送至用户终端。本发明实现了在偏好查询的过程中，保护用户的隐私信息不被泄露。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114444240B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210108798.6
申请日：2022-01-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/02 , G06F111/04 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明提出一种面向信息物理融合系统的延迟和寿命优化方法,包括确定系统能量消耗以及系统的生命周期，再训练长短期记忆神经网络，以预测基站任务负载，并设计基于双重局部搜索的多目标进化算法的离线方案，以确定最优的计算卸载映射和备份个数，最后设计基于亲和度的在线方案，以更新计算卸载映射策略；通过由离线和在线两个阶段组成的边缘智能解决方案，从而在可靠性、能耗和任务可调度性约束下，实现同时最小化服务延迟和最大化系统寿命的目标，在离线阶段，首先利用长期短期记忆神经网络来预测单个用户组的任务卸载率，然后使用一种双局部搜索多目标进化算法确定计算卸载
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公开(公告)号：CN111780620B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010545845.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 暨南大学
IPC: F41H11/02 , G06F16/242 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机潜在威胁判定方法，包括判断无人机是否经过改装，如果是则进一步判断无人机当前位置与禁飞区的最小距离是否小于预设的安全距离D；如果无人机既改装又满足与禁飞区的最小距离小于预设的安全距离D则设定为高威胁；如果无人机改装但不满足与禁飞区的最小距离小于预设的安全距离D则设定为中威胁；如果无人机没有改装则判断无人机当前位置与禁飞区的最小距离是否小于预设的安全距离D；如果是则设定为中威胁；如果否则进一步通过公式计算无人机潜在威胁度W；若计算结果大于预设阈值Wm，则设定为中威胁；若不大于，则设定为低威胁。本发明通过对安全区域飞行的无人机进行潜在威胁判定，能有效降低无人机带来的安全威胁。
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公开(公告)号：CN110572804B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910794167.2
申请日：2019-08-27
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W4/80 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/06
Abstract: 本发明公开了蓝牙通信认证请求、接收及通信方法、移动端、设备端，所述蓝牙通信认证请求及通信方法，包括步骤：与设备端进行蓝牙扫描，建立link层上的通信链路；获取设备端公钥；进行ECDH密钥交换，生成ECDH Based AES Key对称密钥K；获取用户密码，发送用户密码至设备端；在设备端通过用户认证后，与设备端进行数据通信，通信完成后断开连接；所述发送用户密码、数据通信过程，均采用AES加密信道加密、解密传输，AES加密函数的密钥为对称秘钥K。本发明将通信双方的密钥存储在应用层，并在应用层上通过ECDH密钥交换技术进行检测和验证，保证了密钥是存储在一个受保护的线程中，数据不会被其他恶意程序访问。
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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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