公开(公告)号：CN113095407A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110398414.4

申请日：2021-04-12

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李子祺 ,  罗智勇 ,  刘光辉

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种降低通信次数的高效异步联邦学习方法。本发明首先设计了一个随版本陈旧度自适应变化的超参数r，降低了版本陈旧度给异步联邦学习带来的误差并引导模型收敛；并且针对联邦学习通信量大的问题，通过在前期增大学习率和减小本地轮数，然后逐渐减小学习率增大本地轮数，能在有效减少模型训练的总通信回合数的情况下同时保证模型的性能基本不变，使系统更好的进行异步联邦学习。

公开(公告)号：CN114710261A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210415590.9

申请日：2022-04-20

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 朱巍伟 ,  仇化平 ,  李子祺

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/06

Abstract: 本发明涉及一种AES密钥编排方法。本发明首先使用混沌方程具有良好的密码学特性来增加算法的混淆和扩散性能，结合原始轮函数本身具备的优点将混沌序列和轮函数相结合用于轮密钥的产生，通过改变轮函数本身的运算和引入初始化加密的概念来抵御针对算法已知的攻击，然后设计了新的轮常量表和两种密钥编排方案，降低了轮密钥之间的相关性，使得轮密钥在第二轮时就可达到暴力破解强度，同时，使用本发明的算法能够实现对分组的流加密，在每次加密明文分组时使用相同的初始密钥时也能产生不同的轮密钥，可以抵抗针对无线信道协议的KRAK攻击，极大的提高了原算法的安全性能。

公开(公告)号：CN114024830A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111305247.0

申请日：2021-11-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 罗智勇 ,  李子祺 ,  孙海旭

IPC: H04L41/0604 ,  H04L41/0631 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明涉及一种基于grubbs的警报关联方法。本发明首先对多种不同来源的IDS警报进行预处理，将其统一成同一种格式，并进行冗余警报消除。然后将IDS警报根据目的IP进行分组，对于每组警报计算相邻警报的时间间隔。通过基于Grubbs方法，计算分组时间间隔的平均值，标准差，从而得出时间间隔最大处的G值。将G值与阈值Gp对比，若G值大于阈值Gp则从此最大间隔处切割警报，切割点前为生成的警报片段，每个警报片段内的警报都属于同一攻击场景。将各警报片段中含有相同警报类型的警报片段融合，形成攻击场景。本发明通过使用Grubbs方法在警报时间间隔序列内找出切分点，得出警报的内在关联，能够更好更快的还原攻击场景。