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公开(公告)号：CN118013201B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410258967.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BERT融合对比学习的流量异常检测方法及系统，该方法包括下述步骤：获取流量数据并进行数据预处理；构建改进BERT模型，包括嵌入层和12个Transformer的编码器网络，对前6个Transformer的编码器和后6个Transformer的编码器网络分别进行权值共享操作；构建分类网络；基于交叉熵损失和对比损失构建总损失函数；改进BERT模型进行无监督预训练；改进BERT模型进行微调训练；通过反向传播更新模型参数，得到训练后的改进BERT模型；将待测试的流量数据输入训练后的改进BERT模型，得到流量检测结果。本发明能有效提升模型的泛化能力，同时保持稳定准确率。
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公开(公告)号：CN116167068B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310408817.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的网络边缘资源可信分配方法及系统，该方法包括执行可信资源标识步骤、执行可信资源分配步骤、资源分配信息合法性验证及应用步骤；在执行可信资源标识步骤基于网络边缘计算资源可信标识实现网络边缘资源身份归属明晰、资源使用可追溯，基于可信资源分配步骤使得网络边缘的资源匹配在可信环境下运行，基于资源分配信息合法性验证及应用步骤使得数据传输更加安全，本发明在整体上解决网络边缘计算任务处理过程中的高时延以及数据传输安全问题，使得资源请求者、资源提供者能够可信地发布资源信息，使整个过程中资源请求者、资源提供者操作可追溯、过程透明。
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公开(公告)号：CN113765586B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202111220022.5
申请日：2021-10-20
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B10/25 , H04B10/2525 , H04B10/2537 , H04B10/297
Abstract: 本发明公开了一种基于相位敏感放大的同频单纤双向传输系统，包括正向信号发射单元、反向信号发射单元、正向信号复制单元、反向信号复制单元、双向传输链路单元、第一相位敏感放大器、第二相位敏感放大器、正向信号接收单元以及反向信号接收单元；双向传输链路单元包括依次连接的第一光环形器、单模光纤以及第二光环形器；本发明能够抑制后向瑞利散射噪声，提升同频单纤双向传输系统的信噪比，实现长距离的同频单纤双向传输，从而提高光纤通信系统的频谱效率和光纤资源的利用率。
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公开(公告)号：CN118013372B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410257623.0
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F16/35 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06F18/2415 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据异构Transformer资产识别方法、系统及设备，该方法包括下述步骤：采集资产各个模态的信息，包括文本信息和图像信息；构建ALBERT模型、ViT模型和CLIP模型；基于ALBERT模型进行文本信息特征提取；基于ViT模型进行图像信息特征提取；基于CLIP模型进行图像文本匹配信息特征提取；对不同模态的信息进行不同通道的资产类型识别，输出不同通道的分类信息，基于CLIP模型对资产缺失信息进行生成；将不同通道的分类信息与CLIP模型得到的图像信息与文本信息的匹配度进行判别融合，输出最终的资产类别信息。本发明能从多个模态进行综合判断，提高资产识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118013372A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410257623.0
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F16/35 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06F18/2415 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据异构Transformer资产识别方法、系统及设备，该方法包括下述步骤：采集资产各个模态的信息，包括文本信息和图像信息；构建ALBERT模型、ViT模型和CLIP模型；基于ALBERT模型进行文本信息特征提取；基于ViT模型进行图像信息特征提取；基于CLIP模型进行图像文本匹配信息特征提取；对不同模态的信息进行不同通道的资产类型识别，输出不同通道的分类信息，基于CLIP模型对资产缺失信息进行生成；将不同通道的分类信息与CLIP模型得到的图像信息与文本信息的匹配度进行判别融合，输出最终的资产类别信息。本发明能从多个模态进行综合判断，提高资产识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114002893B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111661237.0
申请日：2021-12-31
Abstract: 本发明涉及光纤通信技术领域，涉及一种同频单纤双向系统的后向散射噪声抑制光器件。正向信号输入单元产生正向传输的光信号，正向传输的光信号通过第一环形器进入信号传输单元，信号传输单元通过第二环形器进入正向波分解复用单元，然后进入正向带内噪声抑制光模块，进行正向信号带内噪声抑制，最后进入正向信号输出单元；反向信号输入单元产生反向传输的光信号，反向传输的光信号通过第二环形器进入信号传输单元，信号传输单元通过第一环形器进入反向波分解复用单元，反向带内噪声抑制光模块，进行反向信号带内噪声抑制，最后进入反向信号输出单元。本发明能够抑制带内的后向瑞利散射噪声，提升信号的信噪比，从而能实现同频单纤双向系统传输。
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公开(公告)号：CN114002893A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111661237.0
申请日：2021-12-31
Abstract: 本发明涉及光纤通信技术领域，涉及一种同频单纤双向系统的后向散射噪声抑制光器件。正向信号输入单元产生正向传输的光信号，正向传输的光信号通过第一环形器进入信号传输单元，信号传输单元通过第二环形器进入正向波分解复用单元，然后进入正向带内噪声抑制光模块，进行正向信号带内噪声抑制，最后进入正向信号输出单元；反向信号输入单元产生反向传输的光信号，反向传输的光信号通过第二环形器进入信号传输单元，信号传输单元通过第一环形器进入反向波分解复用单元，反向带内噪声抑制光模块，进行反向信号带内噪声抑制，最后进入反向信号输出单元。本发明能够抑制带内的后向瑞利散射噪声，提升信号的信噪比，从而能实现同频单纤双向系统传输。
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公开(公告)号：CN118013201A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410258967.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BERT融合对比学习的流量异常检测方法及系统，该方法包括下述步骤：获取流量数据并进行数据预处理；构建改进BERT模型，包括嵌入层和12个Transformer的编码器网络，对前6个Transformer的编码器和后6个Transformer的编码器网络分别进行权值共享操作；构建分类网络；基于交叉熵损失和对比损失构建总损失函数；改进BERT模型进行无监督预训练；改进BERT模型进行微调训练；通过反向传播更新模型参数，得到训练后的改进BERT模型；将待测试的流量数据输入训练后的改进BERT模型，得到流量检测结果。本发明能有效提升模型的泛化能力，同时保持稳定准确率。
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公开(公告)号：CN116614519A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310583642.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/40 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于优化共识算法的视频及相关信息轻量级可信上链方法，该方法包括下述步骤：将视频以及相关属性信息序列化为JSON文档，将JSON文档通过Hash算法计算视频以及相关信息的Hash，得到内容摘要，将JSON文档上传到IPFS生成内容寻址；将内容摘要和内容寻址作为区块链事务，由区块链中各节点验证，进行共识，通过智能合约上链；确定节点角色类型，构建置信度评价机制，根据节点的共识行为执行奖惩机制定期更新置信度，构建节点选举算法，区块链中各个节点将经过共识的事务存储到自己的账本中，完成轻量级信息可信上链过程。本发明优化了存储空间，减少了共识协议中的广播次数，提升了共识效率。
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公开(公告)号：CN118410173A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410264937.3
申请日：2024-03-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于时序知识图谱的系统用户行为预测分析方法、系统及设备，该方法包括下述步骤：提取及组合用户行为特征，进行数据预处理；在设定的时间戳下构建动态时序知识图谱，基于关系特征提取器提取同一段时间域的多个行为关系对应的邻域特征作为目标用户在该时刻域的行为向量；构建XLnet网络模型，XLnet网络模型将动态时序知识图谱转化的行为向量输出为分布向量，在XLnet网络模型上添加Softmax层，将XLnet网络模型输出的分布向量转化为行为分类概率，通过分类概率的概率值对应得到预测行为类型。本发明在用户行为预测分析时能够更全面地考虑时间关系和语境信息，对用户行为做出更加准确的预测。
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