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公开(公告)号：CN119854840A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510019557.8
申请日：2025-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院)
IPC: H04W24/04 , H04W12/088 , H04W84/06 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及卫星通信服务器数据的异常检测方法。具体解决了卫星通信系统中服务器数据复杂性高和数据流特征多变，导致异常检测效果差的问题。方法通过斯皮尔曼相关系数构建特征间的邻接矩阵，为GCN提供高质量的先验信息，来捕捉时间序列特征间的复杂依赖关系，并生成全局特征表示。随后，将GCN提取的全局特征作为输入，送入Transformer模型，通过其自注意力机制挖掘时间序列中的动态模式和长程依赖关系。Transformer能够结合序列数据的时序特性，进一步优化全局特征的时间相关性表达，从而提高特征的描述能力。最后，利用异常检测模块结合GCN和Transformer的输出特征，对时间序列中的异常点进行精准定位和预测。本发明提出的方法，利用GCN捕捉全局依赖关系并通过Transformer建模时间动态模式，显著提升了卫星通信服务器异常检测的准确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119854795A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510019372.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/122 , H04W84/06 , H04L43/04 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2132 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及网络安全与卫星互联网技术领域，提出了一种基于CNN和RWav‑KAN的卫星网络异常检测方法。针对卫星网络数据(包括通信数据、遥测数据及控制数据)的规模大、维度高、时间相关性强及动态非平稳等复杂特性，首先，本发明利用卷积神经网络(CNN)提取空间信息特征，捕捉局部模式。随后，通过残差小波科尔莫戈洛夫‑阿诺尔德网络(RWav‑KAN)提取频域特征，采用小波变换捕捉多频率成分，增强复杂流量模式识别能力。最后，通过双通道RWav‑KAN结构融合多尺度特征，并结合Softmax分类器，显著提升了模型的泛化性能和检测准确性。本发明通过融合CNN的空间特征提取能力与RWav‑KAN的多尺度频域分析能力，有效解决了卫星网络异常检测中的特征提取与多尺度分析难题，为卫星网络安全防护提供了新的技术手段。
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公开(公告)号：CN104954447A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510288622.3
申请日：2015-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: H04L67/06 , H04L63/0435 , H04L63/10
Abstract: 本发明公开一种支持属性基加密的移动智能设备安全服务实现方法和系统，其构建的属性基加密服务系统由认证服务提供者和属性基加密代理组成。在系统初始化时，认证服务提供者生成属性基加密系统的公钥和主钥，同时发给加密代理。一方面，为移动智能设备上传数据到第三方提供属性基加密服务，另一方面，为移动智能设备下载数据提供属性基解密服务。移动智能设备通过认证服务提供者和加密代理实现了对于数据上传和下载的第三方属性基加密，能够实现对数据采用用户身份的细粒度访问控制。本发明可实现对数据的属性基加密和基于ABE的细粒度管理，且具有数据安全性高、开销小和加解密的速度快的特点。
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公开(公告)号：CN104954447B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510288622.3
申请日：2015-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种支持属性基加密的移动智能设备安全服务实现方法和系统，其构建的属性基加密服务系统由认证服务提供者和属性基加密代理组成。在系统初始化时，认证服务提供者生成属性基加密系统的公钥和主钥，同时发给加密代理。一方面，为移动智能设备上传数据到第三方提供属性基加密服务，另一方面，为移动智能设备下载数据提供属性基解密服务。移动智能设备通过认证服务提供者和加密代理实现了对于数据上传和下载的第三方属性基加密，能够实现对数据采用用户身份的细粒度访问控制。本发明可实现对数据的属性基加密和基于ABE的细粒度管理，且具有数据安全性高、开销小和加解密的速度快的特点。
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公开(公告)号：CN107360399A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710576231.0
申请日：2017-07-14
Applicant: 深圳市鼎芯无限科技有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于P2P技术的海量移动云视频监控服务发布及订阅方法，涉及远程网络视频监控技术领域,解决的技术问题是如何实现海量视频数据的存储转发及海量视频监控服务的高效管理，该方法包括以下步骤：（1）IP Camera视频监控服务发布端发布视频监控服务；（2）云架构流媒体服务平台转发并存储视频数据；（3）视频监控服务订阅端订阅视频监控服务；（4）事件代理服务器管理视频监控服务。采用本发明的技术方案实现了海量视频数据的存储转发和海量移动云视频监控服务的高效管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119922237A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411993928.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/60 , H04L67/1095
Abstract: 一种基于备份的跨数据中心DAG作业及任务调度方法，包括：获取基于备份的跨数据中心DAG作业集合，作业集合中各作业的输入数据分布在跨区域的数据中心上，且输入数据备份存储在多个数据中心中；计算作业集合中各作业的近似完成时间；根据各作业的近似完成时间，按照最短作业优先原则对作业集合中各作业进行排序，得到排序队列；将排序队列中近似完成时间差异小于完成时间差异阈值的作业合并，获得新的调度作业序列；以使所有作业的平均响应时间最小化为目标，构建基于备份的跨数据中心DAG作业完成时间优化模型，确定调度作业序列中所有作业最优的任务放置和调度策略。本发明可有效降低跨区域DAG类型数据分析作业的平均响应时间。
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公开(公告)号：CN119006268A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411023212.1
申请日：2024-07-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T3/04 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及计算机图形学处理技术领域，具体涉及一种基于特征融合轻量化的妆容迁移方法，本发明设计一个轻量化特征融合模块，以聚合妆容风格的高级信息和低级细节特征，获得更准确更丰富的化妆特征；提出一种轻量化的注意力机制对参考图像和源图像之间的依赖性进行建模；并设计轻量化图像重建模块来减少模型参数量，所提出方法在确保妆容转移的精准度同时，大幅减轻模型负载与计算负担，缩短处理周期。本发明提出的妆容迁移方法不仅显著提升了妆容转移的精准度，而且大幅减轻了模型的负载与计算负担，有效缩短了处理周期，极大地拓展了妆容迁移技术的应用场景，使其在更多领域展现出强大的实用性和潜力，从而解决了现有的妆容迁移方法精准度较低的问题。
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公开(公告)号：CN107360399B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710576231.0
申请日：2017-07-14
Applicant: 深圳市鼎芯无限科技有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于P2P技术的海量移动云视频监控服务发布及订阅方法，涉及远程网络视频监控技术领域,解决的技术问题是如何实现海量视频数据的存储转发及海量视频监控服务的高效管理，该方法包括以下步骤：（1）IP Camera视频监控服务发布端发布视频监控服务；（2）云架构流媒体服务平台转发并存储视频数据；（3）视频监控服务订阅端订阅视频监控服务；（4）事件代理服务器管理视频监控服务。采用本发明的技术方案实现了海量视频数据的存储转发和海量移动云视频监控服务的高效管理。
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公开(公告)号：CN119854104A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510019612.3
申请日：2025-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L41/069
Abstract: 本发明涉及微服务系统中的故障根因定位方法，解决了大规模微服务系统中由复杂日志和指标数据引发的故障定位难题。方法通过将日志数据中的错误信息解析并嵌入到时序指标数据中，实现多源数据融合，增强故障检测的敏感性。采用分层定位机制，首先通过多变量贝叶斯在线变点检测方法识别全局故障时间点，生成粗粒度服务级根因列表；其次通过单变量贝叶斯在线变点检测方法对异常服务进行细粒度分析，生成指标级根因列表。通过从服务级到指标级的逐步精确定位，本发明能显著提升故障定位的速度与准确性，能够有效应对微服务系统中的复杂故障场景，保障微服务系统的高可用性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119690625A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411873406.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于时延约束的跨数据中心的多数据分析作业成本优化方法，包括获取数据中心集合中的MapReduce作业集合，根据MapReduce作业集合中各作业的截止时间，将作业分为短延迟作业和长延迟作业；对于短延迟作业，使用FIFO的策略调度短延迟作业，通过优化短延迟作业的map和reduce阶段的任务放置来最小化短延迟作业的完成时间；对于长延迟作业，根据作业的紧迫性和成本对作业进行调度，并找到一个合适的资源分配方案，该方案描述了分配给每个站点上每个调度作业的资源量，然后计算出一个任务放置策略，该任务放置策略可以最小化作业完成成本并满足每个作业的时延约束。
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