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公开(公告)号：CN110188137B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910315876.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于诚信的区块链共识机制。本发明包括诚信值校验模块、动态保证金计算模块、保证金缴纳校验模块、奖励及制裁校验模块、退出集合及保证金赎回校验模块五个模块；当节点想加入共识集合时，首先要通过诚信值校验模块的校验，由动态保证金计算模块计算节点需要缴纳的保证金，并由保证金缴纳校验模块监督保证金的缴纳；在节点工作过程中，其行为受奖励及制裁校验模块的监督及管制，该模块会对节点的行为作出奖励或制裁；当节点自愿退出共识集合时，由退出集合及保证金赎回校验模块对节点酬金和保证金进行发放。本发明改善了原有机制电力资源消耗高的缺点，将人的做功提高到最大，最大限度的避免了浪费，大大提高了安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110225514A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910398580.7
申请日：2019-05-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W12/00
Abstract: 本发明公开了一种防范wifi探针的敏感数据保护方法。本发明包括如下步骤：1、用户开启设备的wifi功能，启用设备自带的随机mac地址，将用户的真实Mac地址放在probe帧中；2、建立一个mac-ap地址字典，用来将mac和ap信息绑定并存放于数据库；当用户接收到beacon帧时，将帧中的mac地址和自身的数据库进行比对，若为陌生链接，则将当前mac地址和ap信息绑定，并加入数据库中，同时主动询问用户是否链接；若选择链接，则标记安全，以后收到同样地址自动连接；若选择不连接，则标记非安全地址，并在指定时间内不再询问。本发明解决了由于wifi协议自身缺陷性，容易将用户隐私信息主动暴露给wifi探针的问题。
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公开(公告)号：CN110188137A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910315876.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于诚信的区块链共识机制。本发明包括诚信值校验模块、动态保证金计算模块、保证金缴纳校验模块、奖励及制裁校验模块、退出集合及保证金赎回校验模块五个模块；当节点想加入共识集合时，首先要通过诚信值校验模块的校验，由动态保证金计算模块计算节点需要缴纳的保证金，并由保证金缴纳校验模块监督保证金的缴纳；在节点工作过程中，其行为受奖励及制裁校验模块的监督及管制，该模块会对节点的行为作出奖励或制裁；当节点自愿退出共识集合时，由退出集合及保证金赎回校验模块对节点酬金和保证金进行发放。本发明改善了原有机制电力资源消耗高的缺点，将人的做功提高到最大，最大限度的避免了浪费，大大提高了安全性。
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公开(公告)号：CN108200191B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201810085179.3
申请日：2018-01-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开利用微扰法的客户端动态URL相关脚本字符串检测系统。本发明可以有效、快速地检测出网页页面中是否存在客户端动态URL，并进一步找出与客户端动态URL网页源码(脚本部分)的字符串的关系位置关系，并将其关系进行保存，可用于基于URL跳变的web主动防御系统，以便在跳变过程能将这些字符串进行跳变，实现对客户端脚本动态生成URL的跳变，从而解决客户端脚本的兼容性问题，在实现安全防御同时保障网站业务的正常运行。
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公开(公告)号：CN108200191A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810085179.3
申请日：2018-01-29
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: H04L67/02 , G06F17/30887 , H04L63/1441 , H04L67/28
Abstract: 本发明公开利用微扰法的客户端动态URL相关脚本字符串检测系统。本发明可以有效、快速地检测出网页页面中是否存在客户端动态URL，并进一步找出与客户端动态URL网页源码(脚本部分)的字符串的关系位置关系，并将其关系进行保存，可用于基于URL跳变的web主动防御系统，以便在跳变过程能将这些字符串进行跳变，实现对客户端脚本动态生成URL的跳变，从而解决客户端脚本的兼容性问题，在实现安全防御同时保障网站业务的正常运行。
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公开(公告)号：CN118886505A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410919937.2
申请日：2024-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的协作推理模型逆向攻击方法，该方法首先获取目标模型参数和推理过程中中间特征的访问权限。其次选择与目标模型分类任务同域的公共数据集，作为辅助数据集，获取目标模型对辅助数据集样本的分类结果，作为辅助数据集预测标签。然后训练攻击用的由条件生成器模型和条件判别器模型构建的条件生成对抗网络，并截获目标图像中间特征，并获取目标图像的预测标签。最后设定潜在向量初始值，以潜在向量作为输入，以目标图像的预测标签作为指导，用条件生成器生成恢复图像，并进行训练优化。本发明克服了对边缘设备模型层数敏感的缺陷，提升了生成恢复图像的准确性、真实性。
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