公开(公告)号：CN116415144A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202211492202.3

申请日：2022-11-25

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 赖英旭 ,  冯源 ,  陈业 ,  刘静

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的模型压缩和加速方法，包括：对目标数据集进行数据预处理作为模型输入，选定合适的循环神经网络进行训练，并用测试集对训练后的模型进行检测，保存表现良好的模型参数。对模型输入到全连接层的参数进行权重计算，依此选择合适的参数数量，并对除全连接层外的所有网络层进行参数维度的更新，输入到全连接层的其余参数取平均值，进而实现模型的压缩。将更新后的模型中的矩阵乘法计算使用优化的Maddness方法进行近似矩阵乘法计算，进而实现模型的加速。本发明所提出的压缩和加速方法，能在保持模型检测性能的同时压缩模型参数加快模型运算。

公开(公告)号：CN117896729A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311683622.4

申请日：2023-12-10

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 陈业 ,  赖英旭 ,  魏静雯 ,  冯源 ,  张兆宜

IPC: H04W12/122 ,  H04W12/121 ,  H04W4/40 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于车辆时空行为特征融合的女巫攻击溯源方法，本方法将攻击行为的核心特性与交通流中的时间、空间、通信三个维度特征融合到图结构数据中，凸显攻击者行为的异常，并全方位的揭示车辆间相互影响的动态变化规律。采用对交通流时空图进行节点嵌入表示学习的方式获取车辆在交通流之中的复杂关联关系。本发明在车辆均使用假名进行通信的情况下，能够发现车辆攻击行为的隐蔽特点，使源攻击者隐藏攻击行为的方法失效，实现近乎实时的女巫车辆检测和源攻击者溯源性能，阻止了女巫攻击对VANET的持续危害。