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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115913987B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211300594.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明属于边缘计算领域，公开了一种边缘计算环境下的智能公交服务卸载方法，包括步骤A：建立三层系统模型；步骤B：建立网络通信模型，步骤C：建立任务时延计算模型，步骤D：问题建模，通过计算单个车机的总时延可以求出整个系统的综合时延；步骤E：通过深度强化学习算法DQN结合长短期记忆网络选择最优卸载决策。本发明通过将边缘服务器部署在靠近车辆的位置，大大降低了传输延迟。同时，对于车辆行驶过程中所遇到的各种问题，利用深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，再加入LSTM网络对环境状态的整合能力，逐渐收敛到我们想要的最优决策，从而生成服务卸载决策。
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公开(公告)号：CN112671543A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011568809.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的公开可验证外包属性基加密方法，不仅追踪恶意用户的秘密密钥，而且还撤销恶意用户，同时，还可以及时更新密文，可公开验证外包解密，提供了机制的前向安全性。本发明包括如下步骤：A、系统初始化；B、加密；C、密钥生成；D、解密；E、外包密钥生成；F、外包转换；G、外包解密；H、追溯用户身份。
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公开(公告)号：CN115913987A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211300594.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明属于边缘计算领域，公开了一种边缘计算环境下的智能公交服务卸载方法，包括步骤A：建立三层系统模型；步骤B：建立网络通信模型，步骤C：建立任务时延计算模型，步骤D：问题建模，通过计算单个车机的总时延可以求出整个系统的综合时延；步骤E：通过深度强化学习算法DQN结合长短期记忆网络选择最优卸载决策。本发明通过将边缘服务器部署在靠近车辆的位置，大大降低了传输延迟。同时，对于车辆行驶过程中所遇到的各种问题，利用深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，再加入LSTM网络对环境状态的整合能力，逐渐收敛到我们想要的最优决策，从而生成服务卸载决策。
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公开(公告)号：CN112671543B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011568809.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的公开可验证外包属性基加密方法，不仅追踪恶意用户的秘密密钥，而且还撤销恶意用户，同时，还可以及时更新密文，可公开验证外包解密，提供了机制的前向安全性。本发明包括如下步骤：A、系统初始化；B、加密；C、密钥生成；D、解密；E、外包密钥生成；F、外包转换；G、外包解密；H、追溯用户身份。
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公开(公告)号：CN114219433A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111507223.3
申请日：2021-12-10
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明属于云计算、云存储安全、区块链技术领域，公开了一种面向低性能终端设备的基于区块链的代理云存储公共审计系统及方法，包括密钥生成中心、数据所有者、代理和云服务器；本发明引入了一个由数据所有者授权的可信的代理。代理为数据所有者的文件生成对应的认证标签，最后将文件和认证标签一起上传到云服务器。这种方式减少了数据所有者在标签生成阶段的大量计算开销。本发明设计了一种基于区块链的智能合约平台，在审计阶段，数据所有者不需要与云服务器进行交互，云服务器会定期将证明信息发送给智能合约。由智能合约代替中心化的第三方审计师执行审计操作，并生成审计结果。减少了数据所有者在审计阶段的大量通信和计算开销。
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