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公开(公告)号：CN110581808A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910778639.5
申请日：2019-08-22
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/807 , H04L12/815 , H04L12/823 , H04L12/841 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的拥塞控制方法及系统，其中的拥塞控制方法，首先初始化网络的环境和模型参数，然后利用收集到的网络中的当前窗口、吞吐量、时延以及数据发送率等来对拥塞控制模型进行训练，根据训练结果选出模型损失函数值最小和奖励函数值最大的拥塞控制模型，然后将模型部署到网络中，进行拥塞控制。本发明的方法依据当前的网络吞吐量、往返时延以及数据丢包率动态的调整拥塞窗口的大小，从而控制数据的发送率，并提高网络的吞吐量，降低数据传输延迟和丢包率，从而降低网络拥塞的发生，达到优化网络性能的目的。
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公开(公告)号：CN111314883A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010111580.7
申请日：2020-02-24
Applicant: 武汉大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于激励机制的车联网隐私感知数据调度方法，首先通过平衡源节点，转发节点和目的节点之间的收益来鼓励车辆承担不同的任务，同时使它们获得正收益。其次，车辆通过激励机制参与任务后，为了提升任务完成的效率，先完成关键任务。然后，为了使完成的关键任务信息能够安全的传输至目的车辆，通过数据干扰机制来实现车辆与云服务器之间的数据传输的安全性和私密性。最后，通过该激励机制，使车辆遵守加密方案。发明解决了车辆自私性的问题,使车辆参与到任务的执行中，从而使网络的效用最大化，同时，本发明提供了保护完成的关键任务信息的数据干扰机制，使得关键信息安全的传输至目的车辆，从而保护车辆隐私信息。
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公开(公告)号：CN111314883B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010111580.7
申请日：2020-02-24
Applicant: 武汉大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于激励机制的车联网隐私感知数据调度方法，首先通过平衡源节点，转发节点和目的节点之间的收益来鼓励车辆承担不同的任务，同时使它们获得正收益。其次，车辆通过激励机制参与任务后，为了提升任务完成的效率，先完成关键任务。然后，为了使完成的关键任务信息能够安全的传输至目的车辆，通过数据干扰机制来实现车辆与云服务器之间的数据传输的安全性和私密性。最后，通过该激励机制，使车辆遵守加密方案。发明解决了车辆自私性的问题,使车辆参与到任务的执行中，从而使网络的效用最大化，同时，本发明提供了保护完成的关键任务信息的数据干扰机制，使得关键信息安全的传输至目的车辆，从而保护车辆隐私信息。
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公开(公告)号：CN109981265A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910184267.3
申请日：2019-03-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于身份的不使用双线性对的密文等值判定方法，首先，KGC执行系统初始化算法生成系统相关参数；其次，用户向KGC发送注册请求，KGC产生用户的公私钥对并通过安全信道发送给用户；然后，用户A和B对分别明文MA和MB进行加密得到密文CA和CB，并根据自身需求选择相应的授权方式Authi，产生对应的陷门tdA和tdR，将密文CA，CB和陷门tdA，tdB分别发送给服务器；最后，服务器选择相应的测试算法Testi执行等值判定操作，若输出1，则表明MA和MB相同，否则不同。发明避免了使用计算性能较差的双线性对操作,大幅提高了协议的计算效率，同时，本发明提供了四种不同级别的细粒度的授权机制，使得用户具有更灵活多样的授权方式，从而保护用户隐私信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109981265B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910184267.3
申请日：2019-03-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于身份的不使用双线性对的密文等值判定方法，首先，KGC执行系统初始化算法生成系统相关参数；其次，用户向KGC发送注册请求，KGC产生用户的公私钥对并通过安全信道发送给用户；然后，用户A和B对分别明文MA和MB进行加密得到密文CA和CB，并根据自身需求选择相应的授权方式Authi，产生对应的陷门tdA和tdR，将密文CA，CB和陷门tdA，tdB分别发送给服务器；最后，服务器选择相应的测试算法Testi执行等值判定操作，若输出1，则表明MA和MB相同，否则不同。发明避免了使用计算性能较差的双线性对操作,大幅提高了协议的计算效率，同时，本发明提供了四种不同级别的细粒度的授权机制，使得用户具有更灵活多样的授权方式，从而保护用户隐私信息。
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公开(公告)号：CN113315716A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110592772.9
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 武汉大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/813
Abstract: 本公开提供了一种拥塞控制模型的训练方法和设备及拥塞控制方法和设备。所述拥塞控制方法包括：获取当前的第一网络状态信息和当前应用对网络传输性能的偏好；将获取的第一网络状态信息和所述偏好输入到拥塞控制模型，得到预测的需要执行的用于调整拥塞窗口大小的动作；执行预测的动作以重新设置拥塞窗口。
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公开(公告)号：CN113315716B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110592772.9
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本公开提供了一种拥塞控制模型的训练方法和设备及拥塞控制方法和设备。所述拥塞控制方法包括：获取当前的第一网络状态信息和当前应用对网络传输性能的偏好；将获取的第一网络状态信息和所述偏好输入到拥塞控制模型，得到预测的需要执行的用于调整拥塞窗口大小的动作；执行预测的动作以重新设置拥塞窗口。
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公开(公告)号：CN110581808B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910778639.5
申请日：2019-08-22
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/807 , H04L12/815 , H04L12/823 , H04L12/841 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的拥塞控制方法及系统，其中的拥塞控制方法，首先初始化网络的环境和模型参数，然后利用收集到的网络中的当前窗口、吞吐量、时延以及数据发送率等来对拥塞控制模型进行训练，根据训练结果选出模型损失函数值最小和奖励函数值最大的拥塞控制模型，然后将模型部署到网络中，进行拥塞控制。本发明的方法依据当前的网络吞吐量、往返时延以及数据丢包率动态的调整拥塞窗口的大小，从而控制数据的发送率，并提高网络的吞吐量，降低数据传输延迟和丢包率，从而降低网络拥塞的发生，达到优化网络性能的目的。
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公开(公告)号：CN111401941A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010151726.0
申请日：2020-03-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost推荐算法的车辆销量预测方法，首先，利用“0”值填充、均值填充、众数填充和XGBoost填充等实现对数据的精准填充；然后，基于填充好的数据，利用车辆产量和销量的滑窗技术，结合one_hot编码技术来进行车辆信息的特征值提取；最后，将提取的车辆信息特征输入到一种基于XGBoost算法的高精度车辆预测模型XFVS中，实现对车辆销量的精确预测。该方法依据车辆的历史销量数据，通过对缺失数据的填充和重要特征的提取，达到提高预测精度的目的。
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