一种基于区块链和属性基加密的安全数据交易系统

    公开(公告)号:CN119067662A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202410998197.6

    申请日:2024-07-24

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明属于数据共享与交易领域,具体涉及一种基于区块链和属性基加密的安全数据交易系统,数据交易系统涉及数据提供者、存储运营商、数据交易平台、属性权威中心和数据消费者多个角色,并在数据交易平台上部署区块链以便交易审计。本发明利用区块链技术和可撤销的属性基加密实现一对多的细粒度的数据访问控制,提高数据交易效率,保障数据流通过程中数据隐私安全和交易的可溯源;利用Pedersen承诺检查数据完整性,保证数据交易的有效性。该系统可以解决数据交易与共享过程中的数据安全问题,保护用户隐私和数据隐私安全问题。

    一种基于四元特征融合图的轻量级Tor流量分类方法及系统

    公开(公告)号:CN114187485B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202111439393.2

    申请日:2021-11-30

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明公开一种基于四元特征融合图的轻量级Tor流量分类方法及系统,结合匿名网络Tor多路复用特性以及实际部署中对模型算力的要求,针对网络用户生成的Tor流量进行分类。首先从测试环境中抓取目标Tor流量集,然后将固定窗口内的流量转化为四元特征融合图,随后使用部分参数共享的堆叠式特征提取层提取融合图特征,并使用两种不同的池化策略分别对特征进行细化和降维,最后使用训练好的已知类别判别模型和未知类别判断模型,为特征向量分配类别标签。本发明能够实现Tor流量的高效分类与流量分类模型的轻量级部署,根据流量分布的不同将Tor流量转化为模式更加可分的图像格式提升分类效率,使用轻量级设计思路搭建的模型能运行在更多的低算力设备上。

    一种制备D-异抗坏血酸钙的方法

    公开(公告)号:CN102372686A

    公开(公告)日:2012-03-14

    申请号:CN201110394889.2

    申请日:2011-12-02

    Abstract: 本发明提供了一种以D-异抗坏血酸为原料制备D-异抗坏血酸钙的方法。该方法包括以下步骤:将D-异抗坏血酸溶解于水中,采用0.4~0.5倍于D-异抗坏血酸摩尔量的CaCO3、CaO或Ca(OH)2中和D-异抗坏血酸,反应温度5℃~60℃;过滤除去中和液中不溶性杂质,减压浓缩滤液至浆状;将无水甲醇或无水乙醇加入到浆状物中,使无水甲醇或无水乙醇的体积占混合液总体积的90%以上,缓慢搅拌至结晶析出,经过滤得到D-异抗坏血酸钙湿品,再经过干燥处理得到D-异抗坏血酸钙成品。采用该方法制备的D-异抗坏血酸钙的收率83%以上,纯度98%以上。

    一种小麦抗氧化肽及其制备方法

    公开(公告)号:CN102250215A

    公开(公告)日:2011-11-23

    申请号:CN201110169370.4

    申请日:2011-06-22

    Abstract: 本发明公开一种小麦新型抗氧化肽及其制备方法,属于农产品精深加工技术领域。本发明以小麦面筋蛋白(谷朊粉)为原料,通过酸性蛋白酶水解、不同截留分子量膜滤、凝胶色谱柱分离、反向高效液相色谱纯化等,获得一种具有细胞保护活性的新型小麦抗氧化肽产品。所公开抗氧化肽的相对分子量范围为1746Da,结构分别为丝氨酸-甘氨酸-丙氨酸-天氨酸-赖氨酸-赖氨酸-脯氨酸-异亮氨酸-赖氨酸-丙氨酸-天冬酰胺-组氨酸。本发明所制备的产品纯度高,具有较强的清除自由基能力,可以有效修复细胞破坏和组织损伤,在化妆品、功能食品或药物中具有巨大的应用前景。

    一种针对目标网站动态增长的自适应指纹攻击方法和系统

    公开(公告)号:CN114500071B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202210125891.8

    申请日:2022-02-10

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明公开一种针对目标网站动态增长的自适应指纹攻击方法和系统,首先创建容量固定且存储内容动态更新的容器为所有目标网站分配训练集空间和校正集空间,并通过修改指纹攻击模型结构增加其可预测的网站数量,以获得待训练的新模型。然后利用容器中保存下来的训练集和新目标网站的流量样本一起训练新模型,同时旧模型利用动态调整损失率的知识蒸馏向新模型传授旧目标网站中的复杂模式。克服存储开销和计算开销快速增长的缺点。最后在新模型上添加校正层,校正训练新模型时由于新旧流量样本的不平衡从而导致对新目标网站的预测偏向性,实现在固定的存储空间以及与新增目标网站数量线性相关的时间里有效识别所有目标网站。

    一种基于流量前域对抗混淆的网站指纹防御方法

    公开(公告)号:CN116015969A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202310021965.8

    申请日:2023-01-07

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明公开一种基于流量前域对抗混淆的网站指纹防御方法,针对网络用户产生的网络流量,基于对抗学习方法,在网络流量前域填充虚拟数据包,生成网络流量对抗样本,混淆网络流量模式信息,成功抵御了基于深度神经网络的网站指纹攻击。首先采集网络用户的非敏感网站访问流量作为目标流量集,然后随机选取目标流量集中某个非敏感流量,针对敏感流量,基于对抗学习技术在流量前域填充虚拟数据包,让敏感流量和非敏感流量无法被判别器分辨出来,使得敏感流量模式趋向于非敏感流量,以此来混淆深度网站指纹攻击分类器。本发明能够实现网站流量的智能混淆,解决了匿名网络中网页访问的隐私保护问题。

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