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公开(公告)号：CN119602956A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411849403.3
申请日：2024-12-16
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于PUF的轻量级车内网身份认证和密钥协商方法，包括系统初始化阶段、PUF注册阶段、身份认证与密钥协商阶段和区块链同步阶段。本发明面向汽车域架构，利用PUF(即物理不可克隆函数)对电子控制单元进行直接的低成本的身份认证，可消除在电子控制单元上安装安全硬件的必要性，防止密钥泄露；同时，采用对称密码学，将哈希函数、伪随机函数与拉格朗日插值公式相结合，以平衡电子控制单元密钥协商过程的速度和安全性，与现有的车内网身份认证和密钥协商方法相比，本发明具有显著的性能优势。
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公开(公告)号：CN117614718A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311633924.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于代理重加密的工业物联网双向匿名数据共享方法，包括系统初始化阶段，设备加入对应的群组；数据存储阶段，设备上传数据到云服务器；数据请求阶段，设备向网关发送数据请求；数据分发阶段，代理对数据进行处理并通过一些操作将数据发送到请求方。本发明利用群签名技术保证设备的匿名性，并采用基于硬件的代理重加密技术实现高效、安全的数据传输。在保证设备双向匿名性的同时，实现了较高的数据共享效率和安全性。同时可以根据具体情况灵活选择群签名和代理重加密的底层算法。降低了工业物联网设备的开销，可较大化的提高整个系统的效率，使之更适合工业物联网中一些较为复杂的场景。
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公开(公告)号：CN114338537B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202111639476.6
申请日：2021-12-29
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L47/125 , H04L41/147 , H04L43/0876 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于预测的SDN负载均衡双重权重交换机迁移方法及系统，每个控制器上均运行有负载平衡模块，负载平衡模块包括流量收集组件、流量预测组件、负载通知组件、平衡决策组件和交换机迁移组件，流量收集组件实时监控控制器负载信息；流量预测组件预测未来的负载数据；负载通知组件通过负载通知法进行周期性的负载通知，平衡决策组件确定需要进行交换机迁移的控制器；交换机迁移组件防止多个交换机选择同一个目标控制器。本发明能快速平衡控制
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公开(公告)号：CN116579324A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310550211.1
申请日：2023-05-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/247 , G06F40/30 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种提高自然语言处理模型鲁棒性的对抗性训练方法，包括如下步骤：将原始文本送入模型中进行训练；利用组合算法生成攻击模型的对抗样本；最后对抗样本加入原始样本中进行对抗训练。
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公开(公告)号：CN115269845B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210917923.8
申请日：2022-08-01
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06Q50/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于社交网络用户人格的网络对齐方法及系统，方法包括：采集用户发布内容及多平台网络结构，处理得到统一长度用户文本特征向量及多平台网络结构图；将多平台用户文本放入LIWC中，得到用户大五人格得分；拼接用户文本特征向量得到文本特征矩阵，以图卷积网络处理得到每个用户单平台表示向量；拼接两个用户单平台表示向量，以全连接层获取二分类预测结果；根据网络对齐二分类预测结果进行判断，将各平台表示向量放入全连接层，语言探索及字词计数LIWC得到人格真实值，用户平台表示通过全连接层以获得用户大五人格向量，进行人格预测并辅助网络对齐。本发明解决了信息稳定性差导致对齐效果易受有干扰以及网络对齐精度较低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115604436A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211279104.1
申请日：2022-10-19
Applicant: 安徽大学(CN)
Abstract: 边缘环境下基于DDQN的无人机协同视频处理方法，移动边缘服务器UES内运行的步骤如下：SA1、移动边缘服务器UES采集系统信息；SA2、将系统状态输入到DDQN算法训练的模型中；SA3、判断移动边缘服务器UES是否移动，当移动时，移动边缘服务器UES移动到指定位置并与选择的智能摄像机EC建立通信链接，否则进入步骤SA6；SA4、根据分配的端口号建立视频分析的进程；SA5、接收选择的智能摄像机EC传输的数据流，处理完后将结果返回至选择的智能摄像机EC，然后判断系统中是否存在电量耗尽的智能摄像机EC，当有时，工作结束，当没有时，进入步骤SA6；SA6、移动边缘服务器UES悬停等待，进入步骤SA1。本申请可以为电量更少的智能摄像机EC分担任务处理的能耗开销，延长其工作寿命。
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公开(公告)号：CN111814190B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202010847845.X
申请日：2020-08-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私的分布式深度学习优化的隐私保护方法，是应用于服务器端与本地参与者端构成的分布式网络中，其步骤包括：S1、初始化阶段；S2、参与者本地训练参数上传阶段；S3、服务器接收参数筛选阶段。本发明能解决当前分布式深度学习过程中的隐私保护问题，考虑存在恶意参与者的情况下，防止恶意的参与者窃取其他参与者的隐私信息，并防止恶意参与者降低训练模型的精度，同时利用选择性上传参数的方法减少通信开销。
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公开(公告)号：CN113395679B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110572660.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 安徽大学 , 安徽国通亿创科技股份有限公司
Abstract: 一种无人机边缘服务器的资源和任务分配优化系统，云服务器端包括任务资源分配和无人机定位模块；任务资源分配和无人机定位模块在收集需要卸载任务的请求后，以相关设备的状态信息和需要卸载的任务信息为判断依据，使用深度学习算法和进化算法来将非凸分数规划问题转化为可解形式，分解为优化卸载决策和无人机定位两个过程，根据决策结果得到任务和资源分配方案，然后将生成的任务和资源分配方案传送给指定的设备以进行任务卸载。本发明解决了现有的研究方法未综合考虑无人机信号有效覆盖范围与多层系统计算资源充分利用，未能发挥出系统资源的最大性能的问题。
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公开(公告)号：CN114745110A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210364119.1
申请日：2022-04-07
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于身份的云存储完整性检测方法，包括：1、系统建立阶段：设置安全参数n、系统生成公钥mpk、主私钥msk；2、私钥提取阶段：根据公钥mpk、主私钥msk和第t个用户身份IDt，输出对应私钥3、文件上传阶段：根据待上传文件F，第t个用户身份IDt，私钥输出对应标签集合；4、审计阶段：根据文件F的标识符τid及其总块数L，输出随机挑战和对应证据；5、检测阶段：根据随机挑战、证据和验证公钥AQ进行验证。本发明能用来检测云数据的完整性，同时也能保证数据拥有者的身份匿名性，并能抵抗量子计算机攻击。
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公开(公告)号：CN110490265B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910785906.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于双路卷积和特征融合的图像隐写分析方法，其步骤包括：1、构建图像隐写分析的深度学习网络框架；2、图像数据集的准备；3、网络的初始化；4、网络的训练及其验证。本发明能通过两路卷积神经网络自动提取更丰富、更精确的图像特征，根据特征判断图像是否存在隐藏信息，从而能以较高的准确率区分载体图像和载密图像。
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