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公开(公告)号：CN119766531A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411918487.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 南京工业大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/045 , G06N3/0442 , H04B7/185
Abstract: 本发明提出了一种面向卫星网络入侵检测的隐私增强联邦学习方法，旨在提高卫星网络中数据隐私保护与安全性。本发明将差分隐私保护机制和联邦蒸馏框架有机结合，显著提高了模型的隐私保护能力和检测性能。针对卫星网络的分布式架构特点，该方法采用个性化本地差分隐私技术，在数据上传前对节点数据进行有效保护，显著降低数据泄露风险。结合条件生成对抗网络的双向知识蒸馏机制，实现了服务器端与卫星节点之间的高效知识传递，优化了全局模型与本地模型的性能表现。该方法在隐私保护、通信资源利用和模型性能之间达成了良好平衡，适用于复杂卫星网络环境中的入侵检测任务，为提升卫星网络的安全性提供了创新性解决方案。
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公开(公告)号：CN116170048B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111416524.5
申请日：2021-11-25
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种空天地一体化场景下的服务功能链部署方法。本发明首先根据流量数据速率的大小将流量分成大象流和老鼠流，按照不同的流类型，构建对应的辅助逻辑功能图。然后，为避免重复选择同一物理节点导致无法满足资源约束的情况，在大象流的图上运行A‑Star算法得出部署决策，在老鼠流的图上运行Dijkstra算法得出部署决策。最后，如果部署决策失败，则根据反馈的失败原因调整图中节点的惩罚值，并重新运行A‑Star算法或Dijkstra算法得出新的部署决策。本发明提高了服务功能链的部署成功率，并减少了端到端时延。
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公开(公告)号：CN119210652A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411327961.3
申请日：2024-09-23
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义压缩的去噪语义通信系统优化方法。本发明首先将改进的RAKE算法与带微调的BERT编码器进行结合，不仅可以解决BERT不能处理过长文本的问题，还可以在不丢失关键信息的情况下显著减少需要传输的数据量；然后通过信道进行传输，在解码器处引入去噪模块，即扩散模型噪声去除算法，通过扩散模型中的马尔可夫链对随机噪声进行建模，学习噪声的分布特性，以对语义信息进行去噪处理。这种方法能够有效处理数据中的噪声和不确定性，从而提取出更清晰和准确的语义信息。本发明有效地解决了语义冗余问题，并降低了噪声的影响，提高了语义通信系统传输文本语义的准确性和模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118869274A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410881052.8
申请日：2024-07-02
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的卫星网络入侵检测模型训练方法。本发明的有益效果在于：首先，通过联邦学习的应用，实现了各卫星节点高效的模型训练，显著提高了训练的效率和准确性，同时减少了数据传输需求，降低了延迟。其次，该方法通过在每个卫星节点处理数据，并共享软标签而非整个模型信息，显著降低了计算和通信需求。此外，该方法还强化了数据隐私和安全性，由于数据在本地节点处理，有效保护了数据隐私。最后，通过结合全局与局部优化，联邦蒸馏使得模型在整体上更加健壮，同时针对特定的局部环境进行了优化。综合来看，这种方法不仅提升了处理效率和准确性，还在保护数据隐私和适应动态网络环境方面表现出色。
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公开(公告)号：CN116886168A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310993214.2
申请日：2023-08-08
Applicant: 南京工业大学
IPC: H04B7/185 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于QoS的卫星星座边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)服务器部署方法，卫星边缘计算可以在不受地理位置约束的同时为全球用户提供低延迟、高带宽的计算和数据传输。现有的MEC服务器部署方法在每个卫星上都部署MEC服务器，这种部署方式占用卫星上的空间，增加卫星的制造和发射成本，并可能导致计算资源过剩。为了高效地实现和使用卫星边缘计算资源，本发明利用了卫星网络的特殊拓扑结构，将其建模为一个2D‑Torus构型，并提出一种基于迭代思想的MEC服务器部署方法，可以在给定的服务水平目标(Service Level Objective，SLO)下，输出一个最优的卫星子集作为部署MEC服务器的节点。该方法可以有效地减少卫星网络中计算资源过度配置的问题，并保证卫星间通信的服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115361288B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211002471.7
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京工业大学
IPC: H04L41/0833 , H04L41/0894 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种空天地一体化场景下的服务功能链动态重构方法。本发明首先将需要迁移的VNF实例寻找目标节点的过程建模为马尔可夫决策过程，然后，提出基于近端策略优化的深度强化学习框架的服务功能链动态重构方法。为了更好地提取可用资源与资源需求的特征，在神经网络中加入了注意力机制，并利用mask操作过滤无法满足问题约束的动作。本发明提高了服务功能链重构成功率，并维持了较低的迁移能耗。
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公开(公告)号：CN115953044A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210754578.0
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习和区块链技术的电网状态稳定性评估方法。首先该方法以各电网数据中心作为联邦学习节点，利用多个矿工角色构建区块链取代中央服务器，解决了中央服务器单点故障的问题，又引入一种股权证明奖励机制，允许拥有最多股权的设备创建合法的区块，使用合法区块记录本地模型更新参数和相应的投票结果，增加合法设备附加区块到区块链的机会，进而保护准确的本地模型更新参数。其次引入一种去中心化验证机制，设置多个验证节点参与验证操作，利用拒绝负面影响(Reject on Negative Influence，RONI)中毒攻击检测算法验证本地模型更新参数，避免验证参数操作被单个恶意节点操控。本发明提供的方法用于保障电网的数据安全，防止恶意节点造成的威胁。
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公开(公告)号：CN115361288A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211002471.7
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京工业大学
IPC: H04L41/0833 , H04L41/0894 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种空天地一体化场景下的服务功能链动态重构方法。本发明首先将需要迁移的VNF实例寻找目标节点的过程建模为马尔可夫决策过程，然后，提出基于近端策略优化的深度强化学习框架的服务功能链动态重构方法。为了更好地提取可用资源与资源需求的特征，在神经网络中加入了注意力机制，并利用mask操作过滤无法满足问题约束的动作。本发明提高了服务功能链重构成功率，并维持了较低的迁移能耗。
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公开(公告)号：CN114221691A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111558363.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的软件定义空天地一体化网络路由优化方法，该方法首先基于软件定义网络的思想建立软件定义空天地一体化网络，同时启动控制器监控并收集网络中各节点与链路状态数据。根据网络特性建立深度强化学习模型，并将收集到的状态数据作为深度强化学习模型的输入，通过训练输出网络的链路权重矩阵。在进行数据转发时，使用K条最短路径算法(K Shortest Paths Algorithm，KSP)计算k条路径并形成备选路径集合，同时根据控制器对链路状态的实时监控选择合适的路径进行数据转发，最后通过计算当前状态下的奖励值提升深度强化学习模型的收敛速度，从而实现软件定义空天地一体化网络路由的优化。本发明不仅可以有效适应动态变化的网络拓扑，而且与现有的方法相比，在平均端到端时延和吞吐量两个方面都有显著提升，提高了空天地一体化网络的数据传输效率。
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公开(公告)号：CN106707232A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611181972.0
申请日：2016-12-20
Applicant: 南京工业大学
CPC classification number: G01S5/0252 , H04W64/006
Abstract: 本发明公开了一种基于群智感知的WLAN传播模型定位方法，该方法根据预先在群智点采集数据建立由优化的传播模型参数和位置信息组成的数据表，用户通过扫描群智点处的标签可获得数据表中优化的传播模型参数，进行三边定位。同时，群智数据还用于估计用户与群智点之间的距离，该距离可作为限制条件修正三边定位的结果，大幅度提高定位精度。本发明与现有技术相比，仅利用从少数群智点处采集的数据，即可实现较高精度的定位。
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