-
公开(公告)号：CN114626275B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210349531.6
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图分析的电动汽车驾驶意图分析方法，包括：采集不同地理环境下的同一型号电动汽车运行数据；根据驱动电机瞬时输出功率和车辆瞬时轮上功率的关系，获得车辆理论加速度；计算驱动电机效率；以车辆瞬时速度为X轴，驱动电机输入端瞬时线电流为Y轴，车辆理论加速度、驱动电机瞬时输出功率、驱动电机效率为Z轴绘制多因素等高线图；对车辆理论加速进行聚类，将多因素等高线图划分为至少两个区域；将实时驾驶行为实时逐帧投影至多因素等高线图，根据投影分布情况分析驾驶员的驾驶意图。该方法可以基于真实驾驶数据直观展示驾驶人员的驾驶意图，为优化电动汽车能耗奠定基础。
-
公开(公告)号：CN116562874B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310473481.7
申请日：2023-04-27
Abstract: 本发明提供一种基于零知识证明的隐私保护跨链交易验证方法，用于解决现有跨链平台难以在隐私保护的前提下验证跨链交易真实性的难题。基于零知识证明与集合成员证明的隐私保护特性，根据跨链交易隐私内容与默克尔树的计算关系，创造性地提出了一种基于零知识证明的隐私保护跨链交易验证方法，源链生成零知识证明以证明跨链交易的真实性，中继链验证零知识证明从而审查跨链交易，实现隐私保护的跨链交易验证方法。本发明提供的方法有效地防止了恶意用户伪造跨链交易；解决了中继链节点存在自主干扰跨链交易执行与隐私泄露的问题；中继节点无需查看跨链交易内容即可零知识地审查跨(56)对比文件Xiaoyan Zhang.Privacy-PreservingCross-Chain Payment Scheme forBlockchain-Enabled Energy Trading《.2021IEEE/CIC International Conference onCommunications in China (ICCC)》.2021,109-114.管章双.基于零知识证明的账户模型区块链系统隐私保护研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑(月刊)，2020年第11期》.2020,12-30.郭朝等.区块链跨链技术分析《.物联网学报》.2020,第4卷(第2期),35-47.
-
公开(公告)号：CN114626275A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210349531.6
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图分析的电动汽车驾驶意图分析方法，包括：采集不同地理环境下的同一型号电动汽车运行数据；根据驱动电机瞬时输出功率和车辆瞬时轮上功率的关系，获得车辆理论加速度；计算驱动电机效率；以车辆瞬时速度为X轴，驱动电机输入端瞬时线电流为Y轴，车辆理论加速度、驱动电机瞬时输出功率、驱动电机效率为Z轴绘制多因素等高线图；对车辆理论加速进行聚类，将多因素等高线图划分为至少两个区域；将实时驾驶行为实时逐帧投影至多因素等高线图，根据投影分布情况分析驾驶员的驾驶意图。该方法可以基于真实驾驶数据直观展示驾驶人员的驾驶意图，为优化电动汽车能耗奠定基础。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117375874A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310913010.3
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开的一种基于语义图谱的恶意流量检测方法，属于加密流量分析中的恶意流量检测领域。本发明从网络加密场景下网络通信协议的交互原理出发，分析恶意流量与正常流量协议层级的差异性，构建语义指纹库。通过构建的语义指纹特征与加密流量分析方向常用的统计特征构造的特征向量构建知识图谱，并设计对点和边做分类的图神经网络分别对可疑IP地址和恶意流量进行检测。本发明针对可疑IP地址的检测与恶意流量的检测两种对象的检测结果互为佐证，提升检测结果的可信性。本发明具有特征维度低，时间复杂度能够控制在预定范围内的特点，实现隐匿在海量加密流量中恶意流量的在线实时检测，适用于多种协议的恶意流量检测。
-
公开(公告)号：CN117318980A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310910097.9
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开的一种基于自监督学习的小样本条件下恶意流量检测方法，属于加密网络流量分类技术领域。本发明通过分析流量交互过程，分析表明流量的数据包长度、协议和到达时间间隔三个特征能有效区分不同类别的流量，利用连续词袋模型实现特征嵌入，构建流量表达矩阵，将该矩阵和自监督学习模型相结合，实现无标签流量样本的特征学习，构建流量特征编码器网络，在此基础上，用少量带标签的流量样本训练一个全连接层，将编码器和全连接层相连接，获得恶意流量检测模型。由于该模型的学习过程仅使用少量带标签的数据，从而有效解决带标签恶意流量样本少，难以实现需要大量样本的有监督学习模型构建的问题，实现小样本条件下的恶意流量检测。
-
公开(公告)号：CN116562874A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310473481.7
申请日：2023-04-27
Abstract: 本发明提供一种基于零知识证明的隐私保护跨链交易验证方法，用于解决现有跨链平台难以在隐私保护的前提下验证跨链交易真实性的难题。基于零知识证明与集合成员证明的隐私保护特性，根据跨链交易隐私内容与默克尔树的计算关系，创造性地提出了一种基于零知识证明的隐私保护跨链交易验证方法，源链生成零知识证明以证明跨链交易的真实性，中继链验证零知识证明从而审查跨链交易，实现隐私保护的跨链交易验证方法。本发明提供的方法有效地防止了恶意用户伪造跨链交易；解决了中继链节点存在自主干扰跨链交易执行与隐私泄露的问题；中继节点无需查看跨链交易内容即可零知识地审查跨链交易的合法性，提高跨链交易执行的可靠性。
-
公开(公告)号：CN118041567A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310912941.1
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开的一种基于多流时序特征的小样本恶意流量检测方法，属于网络服务安全技术领域。本发明实现方法为：捕获位于目标网络结点的每次请求正常服务或恶意服务的流量，将一次请求的产生的正常流量或恶意流量作为一个样本，并形成识别样本的重要特征信息。将一个样本包含的所有单流都转换为一组时空二维直方图，组合得到一个三维的多流样本；构建用于实现恶意流量实时检测的孪生神经网络模型，分别将支持集和查询集的样本输入到模型的两个子网络中进行训练；通过恶意流量检测的孪生神经网络模型识别恶意攻击类型，充分利用多流之间的时序信息，解决长度较短的单流特征不足的情形。本发明适用于加密流量场景下的恶意流量检测，避免用户的损失。
-
公开(公告)号：CN118801920A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410662282.5
申请日：2024-05-27
Inventor： 邓驰 , 郝继强 , 程波铭 , 夏世臣 , 张霆 , 温占阳 , 李敏 , 金石 , 王艺博 , 贾天雨 , 李嘉泽 , 徐鲁 , 刘长兴 , 徐璞杰 , 王晓明 , 杨晟聪 , 张大伟 , 李云鹤 , 曾捷
IPC: H04B1/7073 , H04B1/7097 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开的一种星间链路的多用户混叠信号检测方法，属于通信技术领域。本发明实现方法为：接收机部分工作基于CAZAC序列进行扩频，CAZAC序列具有低峰均比，低互相关和强自相关的特点；捕获部分采用FFT快速捕获算法和FFT细捕获两步进行；跟踪部分分为三部分，定时同步、码环和锁相环。定时同步采用Gardner算法，实现收发时钟的校准；利用深度神经网络DNN对跟踪环路的环路参数进行优化，实时调整环路参数保证跟踪不会失锁；码环和锁相环分别在跟踪过程中对多普勒频移、载波相位偏移和码相位偏移进行补偿修正，即基于恒包络零自相关序列实现星间链路多用户混叠信号检测。本发明具有多用户混叠信号检测保真度高、效率高的优点。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.025 seconds)
