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公开(公告)号：CN113033610A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110203458.7
申请日：2021-02-23
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/35 , G06F16/55 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 一种多模态融合敏感信息分类检测方法，包括步骤1、对文本和图片进行敏感性初级检测，步骤2、基于情感对文本敏感性进行判定，步骤3、图文融合的多模态敏感性检测，本发明结合文本和图片两种模态，检测和分类敏感信息。需要分别对文本和图片进行敏感性检测，结合情感极性和强度对敏感信息的影响，能准确判断出内容的敏感性。根据合适的融合方法解决图文敏感问题，具有较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN114500085B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202210156151.0
申请日：2022-02-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种面向多媒体边缘云安全的远程证明协议，通过引入终端与MMEC端及MMEC端与多媒体云端通信双方的平台身份认证、完整性度量与校验，全面保障多媒体边缘云和终端交互的数据安全、平台身份安全和完整性状态保持。安全性分析表明，本发明方法在隐私保护能力和抗攻击能力等方面均优于现有安全方案；性能仿真结果表明，本发明方法在处于非密集型多媒体资源请求量状态时，有效降低了计算开销。
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公开(公告)号：CN113051557B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110275639.0
申请日：2021-03-15
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测方法，包括：步骤1、构建基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测层次化架构；步骤2、将参与方分为主动方和被动方，对主动方和被动方样本数据在数据预处理层进行预处理操作，得到结构化数据；步骤3、经数据预处理层处理后的结构化数据，映射主动方和被动方共有的样本数据；步骤4、在机器学习的定义下协同训练一个全局模型，利用了同态加密对主动方和被动方数据进行加解密，完成联邦学习层训练；步骤5、主动方和被动方更新自身的本地模型训练参数，并将预测结果输出;步骤6、在数据应用层将联邦学习层得到的预测结果回传到各参与方，实现高质量的恶意用户检测效果。
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公开(公告)号：CN114500085A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210156151.0
申请日：2022-02-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种面向多媒体边缘云安全的远程证明协议，通过引入终端与MMEC端及MMEC端与多媒体云端通信双方的平台身份认证、完整性度量与校验，全面保障多媒体边缘云和终端交互的数据安全、平台身份安全和完整性状态保持。安全性分析表明，本发明方法在隐私保护能力和抗攻击能力等方面均优于现有安全方案；性能仿真结果表明，本发明方法在处于非密集型多媒体资源请求量状态时，有效降低了计算开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113051557A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110275639.0
申请日：2021-03-15
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测方法，包括：步骤1、构建基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测层次化架构；步骤2、将参与方分为主动方和被动方，对主动方和被动方样本数据在数据预处理层进行预处理操作，得到结构化数据；步骤3、经数据预处理层处理后的结构化数据，映射主动方和被动方共有的样本数据；步骤4、在机器学习的定义下协同训练一个全局模型，利用了同态加密对主动方和被动方数据进行加解密，完成联邦学习层训练；步骤5、主动方和被动方更新自身的本地模型训练参数，并将预测结果输出;步骤6、在数据应用层将联邦学习层得到的预测结果回传到各参与方，实现高质量的恶意用户检测效果。
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公开(公告)号：CN114978715B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210576394.X
申请日：2022-05-25
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社会情境访问控制模型的虚假信息传播控制方法，首先在访问控制模型中引入了社会情境四元组，提出了基于社会情境的访问控制模型；其次基于该模型，可根据用户的历史行为，对行为序列进行分析，然后推测用户是否具有传播虚假信息的意图，最后根据该方法中的应用安全访问策略对用户分等级进行控制。本发明解决了在线社交网络中无法根据情境变化动态的问题，能够及时的作出访问控制；使虚假信息的传播控制变得更主动，从传统的事后进行反应式的删帖变为事前和事中的访问控制，及时有效的遏制虚假信息的传播控制。
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公开(公告)号：CN113033610B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110203458.7
申请日：2021-02-23
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F16/35 , G06F16/55 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 一种多模态融合敏感信息分类检测方法，包括步骤1、对文本和图片进行敏感性初级检测，步骤2、基于情感对文本敏感性进行判定，步骤3、图文融合的多模态敏感性检测，本发明结合文本和图片两种模态，检测和分类敏感信息。需要分别对文本和图片进行敏感性检测，结合情感极性和强度对敏感信息的影响，能准确判断出内容的敏感性。根据合适的融合方法解决图文敏感问题，具有较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN114978715A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210576394.X
申请日：2022-05-25
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社会情境访问控制模型的虚假信息传播控制方法，首先在访问控制模型中引入了社会情境四元组，提出了基于社会情境的访问控制模型；其次基于该模型，可根据用户的历史行为，对行为序列进行分析，然后推测用户是否具有传播虚假信息的意图，最后根据该方法中的应用安全访问策略对用户分等级进行控制。本发明解决了在线社交网络中无法根据情境变化动态的问题，能够及时的作出访问控制；使虚假信息的传播控制变得更主动，从传统的事后进行反应式的删帖变为事前和事中的访问控制，及时有效的遏制虚假信息的传播控制。
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公开(公告)号：CN112527808A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011310063.9
申请日：2020-11-20
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种云存储服务中支持动态更新的数据完整性验证方法，包括初始阶段、挑战阶段、应答阶段和验证阶段，并且该验证方法支持数据的动态更新，具体方法为设置叶子节点为数组结构，有效降低了树的高度，减小了验证过程中的通信开销和计算开销。构造结构简单的DA‑MBT，简化了动态更新的过程，提高了动态更新的效率。采用随机掩码技术，防止验证过程中第三方窃取用户信息，实现了数据的隐私保护。最后，大量的实验结果表明，所提的DA‑MBT方案支持全动态操作，可以高效地对大量数据进行完整性验证，且有效减少了验证过程中的通信开销和计算开销。
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