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公开(公告)号：CN110502931A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910752995.X
申请日：2019-08-15
Applicant: 广东工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的互联网仲裁和隐私保护方法，可应用于处理各类互联网金融和贸易纠纷的互联网仲裁系统。包括：密钥信托中心发放用于生成群签名的公私钥对；当事人双方在线提交电子化证据；仲裁方生成电子版的仲裁结果并签名；当事双方对仲裁结果生成各自的群签名以隐匿身份；区块链结点将涉及纠纷的数据和签名放入区块链中；密钥信托中心在需要时可以指认签名是由哪个实体签下的。本发明能够保证仲裁结果在上链之后不被任何人验证且不被任何人篡改，维护互联网仲裁的公平性和公正性。且使用的群签名技术使得除了密钥信托中心外的任何人都不能得知纠纷中的签名所属的实体，避免被仲裁方对外声誉受损，为当事人提供有力的隐私信息保护。
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公开(公告)号：CN110502931B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910752995.X
申请日：2019-08-15
Applicant: 广东工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的互联网仲裁和隐私保护方法，可应用于处理各类互联网金融和贸易纠纷的互联网仲裁系统。包括：密钥信托中心发放用于生成群签名的公私钥对；当事人双方在线提交电子化证据；仲裁方生成电子版的仲裁结果并签名；当事双方对仲裁结果生成各自的群签名以隐匿身份；区块链结点将涉及纠纷的数据和签名放入区块链中；密钥信托中心在需要时可以指认签名是由哪个实体签下的。本发明能够保证仲裁结果在上链之后不被任何人验证且不被任何人篡改，维护互联网仲裁的公平性和公正性。且使用的群签名技术使得除了密钥信托中心外的任何人都不能得知纠纷中的签名所属的实体，避免被仲裁方对外声誉受损，为当事人提供有力的隐私信息保护。
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公开(公告)号：CN115865320B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202211418921.0
申请日：2022-11-14
Applicant: 广东工业大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的安全服务管理方法及系统，涉及区块链技术领域，其中S1：KDC加密参与者的AES密钥；S2：KDC发送注册请求，设置参与者信息映射并存储；S3：用户发送AS_REQ，智能合约进行检查；KDC认证服务器获取认证请求报文S4：KDC认证服务器生成Kc,tgs，构造认证票据许可证，发送AS_REP到区块链上；S5：用户发送TGS_REQ，智能合约进行检查；S6：KDC票据服务器生成Kc,v，并构造ST，发送TGS_REP到区块链上；S7：用户生成Ksession，发送应用请求交易，智能合约进行检查；服务器获取AP_REQ；S8：服务器发送AP_REP到区块链上，用户解密得到Ksession后服务会话开启。本发明通过对身份信息的多次认证，保护用户的信息安全，通过AES密钥作为密码学方案，防止用户隐私泄露，提高安全性。
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公开(公告)号：CN118551344A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410737757.2
申请日：2024-06-07
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F18/26 , G06Q30/0201 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种用于在架数据集的季度性RFM模式挖掘方法及系统，该方法包括：输入含有时间记录的在架数据库，并预设数据挖掘参数；扫描在架数据库计算相关参数，并基于相关参数和预设数据挖掘参数收集项集作为第一集合；基于效用上界值对第一集合进行升序排序，并再次扫描在架数据库，得到季度性RFM模式的列表；基于递归搜索算法对季度性RFM模式的列表中的项集进行筛选，得到第二集合；将第二集合作为季度性RFM模式的输出。该系统包括挖掘参数预设模块、预挖掘模块、效用排序模块、递归挖掘模块和输出模块。通过使用本发明，能够按季度单位考虑货架商品的期限，为零售行业线下门店的货架保持合理的有货率。本发明可广泛应用于数据挖掘技术领域。
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公开(公告)号：CN115829027A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211349843.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 广东工业大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的联邦学习稀疏训练方法及系统，涉及联邦学习算法框架、神经网络稀疏训练和对比学习的交叉领域。其中，所述方法包括：服务端向本地客户端发送全局模型和掩码；本地客户端根据接收的全局模型和掩码，生成局部稀疏模型，并使用本地数据集对局部稀疏模型进行训练；本地客户端进行对比损失函数计算，更新本地损失函数和局部稀疏模型，并将更新后的局部稀疏模型上传到服务端；服务端聚合本地客户端更新后的局部稀疏模型，对全局模型进行更新，并将更新后的全局模型发送给本地客户端，开始新一轮的沟通训练直至全局模型收敛。本发明通过在联邦学习中引入稀疏训练和对比学习，显著降低计算通信开销，提高了全局模型的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115393610A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210810689.9
申请日：2022-07-11
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，公开了一种对抗样本防御方法及系统，其中方法包括：获取输入样本。对输入样本的进行特征提取，得到输入样本的高维特征，并计算对应的真实显著特征和真实琐碎特征。训练一个基于生成对抗网络的显著特征提取器，并利用显著特征提取器对真实显著特征和真实琐碎特征进行重构，得到重构显著特征和重构琐碎特征。计算重构显著特征和重构琐碎特征之间的向量距离，确定输入样本的样本类型。将输入样本和重构显著特征输入softmax分类器，得到输入样本正确的分类标签。本发明通过将重构显著特征输入softmax分类器得到正确的标签，从而达到完全防御的目的的同时降低了模型训练的复杂度，从而提高了显著特征提取器的训练效率。
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公开(公告)号：CN114745160A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210284356.7
申请日：2022-03-22
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种抗关键词猜测攻击的双服务器多用户可搜索加密方法与装置，涉及信息安全的技术领域；数据拥有者确定关键词后，对数据加密并生成加密索引，储存到存储服务器；用户购买数据后，数据拥有者生成授权信息，发送到存储服务器和前端服务器；用户生成用户搜索陷门发送到前端服务器进行查询，前端服务器生成服务器搜索陷门，发送到存储服务器；存储服务器接收后进行搜索，与用户进行交互。本发明无需通过安全通道和可信第三方，用户从数据拥有者处购买数据后无需再与数据拥有者进行交互，减轻了数据拥有者的负担；利用双服务器承担加密数据的存储和搜索，并采用倒排索引，降低搜索时间复杂度，提高搜索效率，有效抵抗了关键词猜测攻击。
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公开(公告)号：CN112910873A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110111379.3
申请日：2021-01-27
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种用于区块链事务异常检测的有用工作量证明方法及系统，结合区块链大数据量的特性和深度学习技术，解决区块链工作量证明机制的资源浪费问题，并通过事务异常检测的方式感知区块链网络遭受的安全攻击；该方法通过将事务异常检测神经网络的训练和验证的任务作为有用工作量证明，分发到区块链的结点上，使整个区块链共同维护一个异常检测网络，并利用该网络检测事务的合法性，实现区块链网络的实时安全检测。
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公开(公告)号：CN109818961B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910095028.0
申请日：2019-01-30
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种网络入侵检测方法，该方法包括以下步骤：获取目标网络的通信数据，并提取出通信数据的原始特征集合；利用随机森林选择算法对原始特征集合进行特征降维，获得目标特征集合；利用目标特征集合构建分类决策树，并利用分类决策树去除通信数据中的冗余数据，获得目标通信数据；将目标通信数据输入至网络入侵检测模型中，对目标网络进行网络入侵检测。该网络入侵检测方法的可提升检测速度，且不影响检测准确率。本发明还公开了一种网络入侵检测装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
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公开(公告)号：CN110647756A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910718233.8
申请日：2019-08-05
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供的一种基于区块链和CP-ABE的在线考试管理系统，包括数据节点、权限管理单元、CP-ABE子系统和区块链网络；权限管理单元为数据节点分配访问及修改权限；权限判断单元用于判断数据节点的访问权限；CP-ABE子系统用于对数据进行基于属性的加密即解密，并在区块链网络写入或读取数据；数据节点通过CP-ABE子系统与所述区块链网络进行信息交互。本发明还提供该系统的应用方法，利用区块链固有的数据一致、难以篡改及数据可溯的优点，结合CP-ABE子系统对数据进行加密，只有系统管理员节点赋予相应属性的用户才能成功访问，有效地防止试题或成绩被恶意篡改，保证的在线考试的稳定进行。
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