公开(公告)号：CN116189874B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202310202417.5

申请日：2023-03-03

Applicant: 海南大学

Inventor： 欧嵬 ,  李宁 ,  黄子琳 ,  张佳宁 ,  杨佳煜 ,  邵羊飞 ,  郑希萌 ,  陈可

IPC: G16H40/67 ,  G06N3/098 ,  G06N3/047 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习和联盟链的远程医疗系统数据共享方法，本发明根据数据提供者参与远程医疗系统中联邦学习任务以及联邦学习的任务数量、其他数据提供者的信誉值以及最近信誉值等，提出了一种数据提供者的信誉值评估方法，鼓励数据提供者共享高质量的远程医疗数据，降低了投毒攻击的影响。其次，利用联盟链将数据提供者的信誉值与模型输出的软标签存储在联盟链中，降低了通信开销，保证了数据的可溯源和不可篡改，为联邦学习的任务发布者提供了一个安全且高效的数据共享方法，降低了远程医疗系统中的数据泄露的风险。

公开(公告)号：CN116189874A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310202417.5

申请日：2023-03-03

Applicant: 海南大学

Inventor： 欧嵬 ,  李宁 ,  黄子琳 ,  张佳宁 ,  杨佳煜 ,  邵羊飞 ,  郑希萌 ,  陈可

IPC: G16H40/67 ,  G06N3/098 ,  G06N3/047 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习和联盟链的远程医疗系统数据共享方法，本发明根据数据提供者参与远程医疗系统中联邦学习任务以及联邦学习的任务数量、其他数据提供者的信誉值以及最近信誉值等，提出了一种数据提供者的信誉值评估方法，鼓励数据提供者共享高质量的远程医疗数据，降低了投毒攻击的影响。其次，利用联盟链将数据提供者的信誉值与模型输出的软标签存储在联盟链中，降低了通信开销，保证了数据的可溯源和不可篡改，为联邦学习的任务发布者提供了一个安全且高效的数据共享方法，降低了远程医疗系统中的数据泄露的风险。

公开(公告)号：CN119652557A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411582151.2

申请日：2024-11-07

Applicant: 海南大学

Inventor： 欧嵬 ,  邝依蕊 ,  杨佳煜 ,  庞梦雪 ,  邵羊飞 ,  张佳宁 ,  韩文报

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于用户行为分析的网络态势感知方法及系统，该方法包括以下步骤：实时采集网络数据包，并对采集的网络数据包进行预处理，提取出流量数据和日志数据；从所述流量数据和日志数据中提取行为特征，并构建组织图；将所述组织图输入预先训练好的图卷积网络模型，输出得到网络安全态势感知结果；所述图卷积网络模型集成有第一生成对抗网络。通过实施本发明基于用户行为分析的安全态势感知技术，有效提升了对大规模网络环境中复杂安全威胁的识别、分析和响应能力。图卷积网络模型能够自我学习和适应新的威胁模式，自动调整检测策略，提高了威胁检测的准确性及识别能力，自动化检测也提高了检测效率。