奇异摄动系统的基于模型的事件触发控制稳定性方法

    公开(公告)号:CN114967457A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210594002.2

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明涉及一种奇异摄动系统的基于模型的事件触发控制稳定性方法,属于自动控制领域。本发明针对线性奇异摄动系统以及快慢子系统,利用慢子系统作为模型设计基于模型动态和系统状态积分的事件触发条件。首先利用等价转化把被控系统转为利于分析的系统,然后给出针对原系统和模型构成的扩维系统的控制律更新方案。通过推导证明了闭环系统的稳定性并保证不发生Zeno行为。利用系统的快慢子系统作为模型可以有效地增大平均采样间隔从而提高网络和计算资源的利用率,同时保证闭环系统的稳定性,针对系统未建模动态和外部扰动具有鲁棒性,具有很强的工程应用意义。

    一种基于动态压缩感知的图像加解密方法

    公开(公告)号:CN119835372A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411696621.8

    申请日:2024-11-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于动态压缩感知的图像加解密方法,属于图像信息安全技术领域。本发明包括:将预设尺寸的图像均匀分割,图像子块输入压缩网络,经二维Logistic混沌映射后,进行滑动置乱加密和异或扩散加密得到最终密文图像;密文图像经逆扩散、逆置乱后,输入深度重构网络获得重构子块图像,拼接子块图像实现图像复原。本发明的方法可实现图像的压缩及加解密,本发明降低了压缩加密时对图像稀疏性需求,利用深度卷积神经网络的自学习能力,改善低采样率难以实现高质量重构的问题。

    一种针对深度神经网络的加密方法

    公开(公告)号:CN117040735A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311051210.9

    申请日:2023-08-21

    Abstract: 本发明涉及一种针对深度神经网络的加密方法,属于网络数据安全领域。本发明服务器拥有基座深度神经网络预训练模型,用户设备可以向服务器申请模型的利用并经过加密传输得到预训练的深度神经网络模型后,用户设备根据自身的实际需求和应用场景对应的具体参数针对解密过后的预训练深度神经网络模型进行微调得到适合用户自身实际需求的实用深度神经网络模型。本发明利用公私钥对明显能抵抗第三方针对用户申请使用的加密预训练模型攻击,有效增加了预训练模型参数传输的安全性。

    一种基于属性加密的匿名可追踪文件共享系统设计方法

    公开(公告)号:CN116401687A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310343679.3

    申请日:2023-04-03

    Inventor: 王润高 任祥 吴飞

    Abstract: 本发明涉及一种基于属性加密的匿名可追踪文件共享系统设计方法,属于密码学技术领域。本发明的文件共享系统,采用混合加密机制,利用基于属性的加密机制实现共享文件访问权限控制,利用对称加密机制实现共享文件加密和解密,利用非对称加密机制实现共享文件的完整性和不可否认性保护,以及文件共享者身份匿名保护和真实身份追踪。本发明的数据所有者无需为每个用户分发属性密钥,只需通过访问结构进行权限管理,大幅度降低了权限管理的复杂度,提供了更加灵活的访问控制,实现了“一对多”的加密文件访问和控制。

    一种可大调整的可调分组密码工作模式设计方法

    公开(公告)号:CN119814281A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411696660.8

    申请日:2024-11-25

    Abstract: 本发明涉及一种可大调整的可调分组密码工作模式设计方法,属于信息安全领域。本发明使用调柄和由调柄加密得到的内部变量对分组密码的输入输出和密钥分别进行调整的方式来加密数据块。本发明提出的可调分组密码在设计上仅依赖分组密码而不使用哈希函数,从而避免了调柄信息的损失,可以使用标准分组算法进行实现并且安全性与使用的分组算法保持一致,便于各种场景下进行使用。本发明可容纳的调柄长度进行了大幅提升,达到了分组长度的五倍,基本满足了目前已知的场景下对可调分组密码调柄长度的需要。

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