一种基于蒙特卡罗算法的位置信息指纹化保护方法

    公开(公告)号:CN114125702B

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202111342178.0

    申请日:2021-11-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于蒙特卡罗算法的位置信息指纹化保护方法,为LBS应用中的终端参与者提供有效且轻量的位置隐私保护。与已有的隐私保护机制相比,本发明能够在保证位置数据隐私的前提下实现传输数据量的轻量化,同时LBS平台能根据模糊位置信息提供区域块内的服务查询结果。本发明首先基于蒙特卡罗算法设计了一种输出位置编码指纹的轻量化隐私保护机制,并在该机制的基础之上构造了一种三级位置模糊机制,该机制的作用是生成一段模糊位置信息字符串用来代替原始精确位置坐标信息,在向包括LBS平台在内的第三方隐藏具体位置信息的同时,具有一定的可计算性,能有效增强对模糊位置信息的利用。

    一种并行分布式任务卸载与资源管理方法

    公开(公告)号:CN118488495A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410597446.0

    申请日:2024-05-14

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种并行分布式任务卸载与资源管理方法,用于解决边缘计算网络环境下具有多个智能体的离散‑连续混合动作空间中进行任务卸载和资源分配的复杂决策问题,该方法以能耗和时间延迟作为性能评价指标。首先,获取该环境中每个智能体以及多接入边缘计算(MEC)环境的状态信息,然后建立以最小能耗和时间延迟为目标的多边缘服务器任务卸载和资源分配模型,最后基于多边缘服务器深度强化学习方法求解最优方案,再依据总体最优方案进行任务卸载和资源管理。本发明能够有效解决MEC网络中多边缘服务器协作任务卸载和资源分配的问题。

    一种基于区块链的安全多方计算数据验证方法

    公开(公告)号:CN118228289A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410435511.X

    申请日:2024-04-11

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的安全多方计算数据验证方法,包括以下步骤:步骤1:系统初始化;步骤2:数据的安全传输;步骤3:输入数据的安全验证;步骤4:安全多方计算签名;步骤5:聚合签名验证。本发明首先采用加法秘密共享及同态加密保证了数据在传输过程中的安全性,有效防止隐私泄露。其次,通过承诺验证机制加强了安全多方计算输入数据的正确性,安全多方计算节点利用改进的聚合签名算法计算单独的签名。参与计算的最后一个节点将计算的聚合签名提交到智能合约,减少了计算节点和智能合约的频繁交互,从而提高了安全多方计算的计算效率。最后,设计了验证签名的智能合约,实现了对计算结果的验证,保证了计算结果的有效性。

    一种基于蒙特卡罗算法的位置信息指纹化保护方法

    公开(公告)号:CN114125702A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111342178.0

    申请日:2021-11-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于蒙特卡罗算法的位置信息指纹化保护方法,为LBS应用中的终端参与者提供有效且轻量的位置隐私保护。与已有的隐私保护机制相比,本发明能够在保证位置数据隐私的前提下实现传输数据量的轻量化,同时LBS平台能根据模糊位置信息提供区域块内的服务查询结果。本发明首先基于蒙特卡罗算法设计了一种输出位置编码指纹的轻量化隐私保护机制,并在该机制的基础之上构造了一种三级位置模糊机制,该机制的作用是生成一段模糊位置信息字符串用来代替原始精确位置坐标信息,在向包括LBS平台在内的第三方隐藏具体位置信息的同时,具有一定的可计算性,能有效增强对模糊位置信息的利用。

    一种基于区块链的物联网数据隐私保护方法

    公开(公告)号:CN118094626A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410280691.9

    申请日:2024-03-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的物联网数据隐私保护方法,所述方法包括以下步骤:步骤1:系统初始化;步骤2:数据安全存储;步骤3:数据安全共享;步骤4:用户身份管理;步骤5:数据安全验证。本发明基于区块链和密码学算法,加强物联网数据在流通过程中的存储安全,将用户身份与公钥绑定实现更加安全的共享,防止物联网数据的隐私泄漏。同时将复杂的计算委托给边缘计算节点,从而提高了数据共享的效率。

    一种安全可信的分布式工业互联网标识解析方法及装置

    公开(公告)号:CN118381652A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410634495.7

    申请日:2024-05-22

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种安全可信的分布式工业互联网标识解析方法及装置,其中方法包括以下步骤:标识符结构设置;可信身份认证;可信标识注册;标识安全解析。本发明首先通过有序多重群签名技术为标识解析体系内节点身份及标识提供可信认证,确保标识源数据安全可信;其次通过引入IPFS技术改进标识符结构设置,从而实现,标识及其源数据的强关联性;最后将通过区块链及非对称加密技术,实现身份证书、标识及其源数据的安全存储和安全传输。本发明利用区块链和有序多重群签名算法,确保了工业互联网标识解析体系流程的安全可信,将标识与源数据绑定实现工业互联网标识的源头安全,防止企业对工业互联网标识及源数据的恶意纂改。

    一种基于蒙特卡罗位置指纹的移动群智感知任务分配方法

    公开(公告)号:CN114118843B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202111458636.7

    申请日:2021-12-01

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出一种基于蒙特卡罗位置指纹的移动群智感知任务分配方法,首先利用收集到的待执行任务的模糊位置信息以及移动工作者的模糊位置信息为各个任务确定相应的候选工作者集,然后在此基础上构造一个关于任务与工作者的完全二分图,利用KM算法进一步求解关于任务和工作者的理论最优匹配,最后通过删掉无意义的匹配得到实际最优任务分配策略。本发明能够在保护群智感知参与者以及任务双边位置隐私的前提下实现高效精准的任务分配。

    一种基于蒙特卡罗位置指纹的移动群智感知任务分配方法

    公开(公告)号:CN114118843A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111458636.7

    申请日:2021-12-01

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出一种基于蒙特卡罗位置指纹的移动群智感知任务分配方法,首先利用收集到的待执行任务的模糊位置信息以及移动工作者的模糊位置信息为各个任务确定相应的候选工作者集,然后在此基础上构造一个关于任务与工作者的完全二分图,利用KM算法进一步求解关于任务和工作者的理论最优匹配,最后通过删掉无意义的匹配得到实际最优任务分配策略。本发明能够在保护群智感知参与者以及任务双边位置隐私的前提下实现高效精准的任务分配。

    一种面向中文表格型数据的证据检索方法

    公开(公告)号:CN118428367A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410542638.1

    申请日:2024-04-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了面向中文表格型数据的证据检索方法,构建中文表格型数据证据检索数据集;利用命名实体识别技术将陈述转换为图结构,在图中融入陈述的关键信息;利用模板化方法进行表格的线性化,在表格的序列化表示中融入结构特征;通用预训练语言模型RoBERTa初始化陈述和表格的特征;利用图注意力网络对陈述的特征进行强化,捕捉关键信息;将得到的陈述特征和表格特征采用相似度计算后进行排序,从而根据给定的陈述寻找出最相关的表格。本发明使用通用预训练语言模型RoBERTa初始化陈述和表格的特征,高效地提取陈述和表格的特征,并采用图神经网络和循环神经网络增加对陈述和表格特征的理解,提高了证据检索的准确率,具有准确率高、计算资源需求低的特点。

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