一种安全高效动态的UANETs数据传输方法

    公开(公告)号:CN120034933A

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202510494434.X

    申请日:2025-04-21

    Abstract: 本发明公开了一种安全高效动态的UANETs数据传输方法,涉及数据传输技术领域。首先,获取并分析UANETs网络中无人机各通信节点的状态信息,以评估其稳定性;接着,基于状态稳定评估值对无人机进行分簇并选定簇头,进而分配广播频率;最后,监测分析各无人机簇的数据传输过程,根据评估结果动态调整分簇,通过实现了分簇的灵活调整与簇头的优化选择,从而有效提升了数据传输的效率和安全性,对数据传输过程的持续监测与分析,有助于增强UANETs网络的稳定性和可靠性,从而提高数据传输的效率和质量,还为无人机网络的自主管理和智能优化提供了有力支持。

    面向医疗供应链的链上链下数据高效处理与安全追溯方法

    公开(公告)号:CN119785991A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411848468.6

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明涉及供应链数据处理技术领域,具体公开面向医疗供应链的链上链下数据高效处理与安全追溯方法,该方法通过供应链所属链下数据验证平台对医疗信息进行验证,获取医疗信息所属验证参数以及链下数据验证平台所属网络特征信息分析得到医疗信息验证合规度,由此判定是否将医疗信息直接上传至区块链所属数据处理平台,供应链所属链上查询平台接收医疗信息查询信号,同时查询区块链所属数据处理平台的医疗信息,由此获取医疗信息所属查询参数,并评估出医疗信息查询正确度,由此判定是否对医疗信息进行安全追溯,若出现查询正确结果较低的行为,则可以快速定位出问题节点,实现高效的安全追溯,从而提高了医疗供应链数据处理的准确性和可信度。

    用于车辆自组织网络的数字签名验证方法

    公开(公告)号:CN118174881B

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410588729.9

    申请日:2024-05-13

    Abstract: 本发明公开了用于车辆自组织网络的数字签名验证方法,涉及区块链车载自组织网络领域。该用于车辆自组织网络的数字签名验证方法,通过计算得到车辆的临时公钥,判断认证索引表中是否存在车辆的临时公钥,获取临时公钥对应的随机数,计算车辆签名验证消息的相关值,验证车辆签名验证消息是否合法,确保车辆身份和消息的真实性和完整性,避免车辆伪造身份或篡改消息的情况发生,提高车辆自组织网络的效率和性能,通过对车辆的注册信息和车辆产生的交通信息分别由道路侧试装置的操作节点和RSU进行验证,以验证共识,并将索引表链起来,在认证开销和吞吐量方面都取得了较好的效果,能够较好地满足vanet对网络安全性、时效性和稳定性的要求。

    用于车辆自组织网络的数字签名验证方法

    公开(公告)号:CN118174881A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410588729.9

    申请日:2024-05-13

    Abstract: 本发明公开了用于车辆自组织网络的数字签名验证方法,涉及区块链车载自组织网络领域。该用于车辆自组织网络的数字签名验证方法,通过计算得到车辆的临时公钥,判断认证索引表中是否存在车辆的临时公钥,获取临时公钥对应的随机数,计算车辆签名验证消息的相关值,验证车辆签名验证消息是否合法,确保车辆身份和消息的真实性和完整性,避免车辆伪造身份或篡改消息的情况发生,提高车辆自组织网络的效率和性能,通过对车辆的注册信息和车辆产生的交通信息分别由道路测试装置的操作节点和RSU进行验证,以验证共识,并将索引表链起来,在认证开销和吞吐量方面都取得了较好的效果,能够较好地满足vanet对网络安全性、时效性和稳定性的要求。

    一种基于粒度粗糙熵的改进k-Medoids聚类方法

    公开(公告)号:CN118312817A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410729844.3

    申请日:2024-06-06

    Abstract: 本发明涉及粒度粗糙熵改进技术领域,具体公开一种基于粒度粗糙熵的改进k‑Medoids聚类方法,该方法包括:粒度粗糙熵评估、最小距离比对以及聚类质量反馈,首先得到各需聚类数据样本对应的粒度粗糙熵,并筛选出各需聚类数据样本与对应的初始簇之间的最小距离,若该最小距离均小于设定的距离界定值,则进行聚类质量反馈;通过对粒度粗糙熵的分析,能够降低噪声和异常值对聚类结果的影响,并结合函数分析可以减少计算配置在运算时的运算工作量,提高计算配置的运行效率和数据处理的准确度,减少存储设备的存储负担,由此提高k‑Medoids聚类算法的聚类质量和准确性。

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