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公开(公告)号：CN119539807B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510098413.6
申请日：2025-01-22
Applicant: 南开大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
Abstract: 本发明涉及数据安全领域，提供一种适用于支付系统的安全加密方法、设备及产品，所述方法包括通过动态密钥生成与轮换的优化方法获得动态密钥；通过双层加密机制及动态密钥加密授权令牌；通过调整工作因子，获得目标工作因子，通过动态密钥优化加密盐，获得加密盐保护；通过目标工作因子及加密盐保护优化BCrypt加密算法；通过优化后的BCrypt加密算法加密用户隐私数据；通过加密授权令牌以及加密用户隐私数据加密支付系统。本发明通过授权令牌优化、BCrypt加密算法优化，为用户提供了一个全面的数据保护解决方法，不仅提升了系统的安全性，还改善了用户体验，同时提高了支付系统的性能。
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公开(公告)号：CN119539807A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510098413.6
申请日：2025-01-22
Applicant: 南开大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
Abstract: 本发明涉及数据安全领域，提供一种适用于支付系统的安全加密方法、设备及产品，所述方法包括通过动态密钥生成与轮换的优化方法获得动态密钥；通过双层加密机制及动态密钥加密授权令牌；通过调整工作因子，获得目标工作因子，通过动态密钥优化加密盐，获得加密盐保护；通过目标工作因子及加密盐保护优化BCrypt加密算法；通过优化后的BCrypt加密算法加密用户隐私数据；通过加密授权令牌以及加密用户隐私数据加密支付系统。本发明通过授权令牌优化、BCrypt加密算法优化，为用户提供了一个全面的数据保护解决方法，不仅提升了系统的安全性，还改善了用户体验，同时提高了支付系统的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119621444A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510163062.2
申请日：2025-02-14
Applicant: 南开大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
IPC: G06F11/20 , G06N20/20 , G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F16/27 , G06F9/50 , G06Q20/08
Abstract: 本发明涉及支付系统容灾技术领域，提供一种第三方支付系统容灾方法及第三方支付系统，容灾方法包括通过时序预测模型预测分布式数据库节点的未来负载并动态调整资源分配；根据分布式数据库的资源参数构建分布式数据库资源占用向量；根据隔离树计算每个时刻的异常分数；根据异常分数以及动态阈值判断异常节点，并对异常节点进行资源重分配；若节点出现多次异常分数大于动态阈值，则将该节点隔离，保证数据库的稳定运行。本发明通过分布式数据库和微服务架构的结合，增强了系统的高可用性和容灾能力，采用时序预测模型确保微服务架构的可靠运行，通过Isolation Forest算法及时隔离异常节点维护了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN118132086A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410342345.9
申请日：2024-03-25
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种将CUDA代码转为OpenCL代码的方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括获取待转换的CUDA代码；采用文件分析器，确定CUDA代码中的源文件和头文件；基于libclang工具，对源文件和头文件进行语法解析，得到CUDA代码的语法树；对于每一语法树，对语法树进行遍历，当识别出语法树中含有特定的token令牌时，基于代码转换规则，对token令牌进行重写，并将重写后的令牌放入语法树，得到重写后的语法树；根据各重写后的语法树，得到OpenCL代码。本发明将CUDA程序转为OpenCL程序的转换规则具体化，通过触发转换规则实现了CUDA代码到OpenCL代码的准确转换。
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公开(公告)号：CN115268859A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210700376.8
申请日：2022-06-20
Applicant: 南开大学
Abstract: 本公开提供一种OpenCL TensorFlow的实现方法及装置、电子设备和存储介质。基于OpenCL编程标准，实现TensorFlow设备层的OpenCL Device支持；参照TensorFlow中的预设kernel的计算功能，基于OpenCL编程标准实现对应计算功能的OpenCL kernel和OpenCL算子；基于OpenCL编程标准，实现OpenCLElement‑wise算子库；将任务所需的计算加速库，进行OpenCL标准的适配；利用第一OpenCL计算加速库的API接口实现集成调用；实现StreamExecutor对OpenCL的支持，利用StreamExecutor的OpenCL后端实现对第二OpenCL计算加速库的集成调用。本发明实现了OpenCL版本的TensorFlow框架，从而实现TensorFlow框架对不同厂商的多类型异构设备的支持。
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公开(公告)号：CN115268857A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210698399.X
申请日：2022-06-20
Applicant: 南开大学
Abstract: 本公开公开了OpenCLDNN库的集成方法及装置、系统和电子设备，具体涉及人工智能技术领域，在StreamExecutor中实现OpenCL Platform，并注册到TensorFlow框架中；所述OpenCL Platform为根据指令进行创建、指定对应的设备Platform；在StreamExecutor中实现OpenCLExecutor，并注册到TensorFlow框架中；在StreamExecutor中的LibrarySupport层完成OpenCL DNN的注册和接入；在TensorFlow框架中将OpenCL DNN库中对应的算子与OpenCL设备绑定并进行注册；实现了OpenCL DNN库在TensorFlow框架中的集成，使得TensorFlow框架在OpenCL硬件设备上运行时可以对深度神经网络常用的算子进行计算加速。
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公开(公告)号：CN115268858A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210698403.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 南开大学
Abstract: 本申请提供了一种OpenCL DNN库的实现方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，主要技术方案包括：首先通过对预设深度神经网络库的重构和修改，实现通用OpenCL DNN库，对所述OpenCL DNN库中的OpenCL核函数对应的API接口进行封装，以便通过所述API接口调用所述核函数。与相关技术的封闭性相比，此方法通过重构预设深度神经网络库中OpenCL目标核函数与接口函数，完成了预设深度神经网络库的通用化修改，实现了OpenCLDNN库在OpenCL硬件设备上使用和执行的通用性。
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