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公开(公告)号：CN111669396B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202010539844.9
申请日：2020-06-15
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种软件定义物联网自学习安全防御方法及系统。方法包括(1)嗅探获取软件定义物联网节点发送的包含于介质访问控制层和网络层之间的数据包；(2)进行网络安全特征提取并编码；(3)对网络安全特征值的编码进行聚类；(4)将每一类别与已知安全网络安全特征编码集合、以及已知风险网络安全特征值编码集合中的元素进行比对自动判定并更新；(5)对于未知网络安全特征编码，由网络安全专家组成员鉴定并更新。系统包括：嗅探模块、分析模块、检测防御模块、以及知识库；本发明有效减轻了物联网管理员的物联网节点配置管理工作，并且自动更新软件定义物联网安全防御系统，对软件定义物联网网络环境的动态变化实现自适应。
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公开(公告)号：CN114528081A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210123545.6
申请日：2022-02-10
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘计算用户隐私保护的任务卸载优化方法。采用获取移动设备生成的任务量、当前无线信道增益状态，采用所述任务卸载策略决策神经网络，根据决策参数决策任务卸载优化策略，并按照所述任务卸载优化策略进行任务卸载；所述卸载策略决策神经网络，为马尔可夫决策模型，其训练时所采用的奖励为卸载任务时隐私保护带来的收益和能量消耗、计算延迟带来的成本之差。本发明不仅有效地保护了用户位置隐私和使用设备模式隐私，而且兼顾了任务卸载过程中的计算成本，从而综合考虑隐私和计算成本，并在两者之间取得平衡。
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公开(公告)号：CN114339884A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111610444.3
申请日：2021-12-27
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种两用户双向传输协作非正交多址接入方法和系统，所述方法包括：(1)在第一个时隙，近点用户接收基站发送给近点用户和远端用户的叠加信号，对其进行检测解调；(2)在第二个时隙，近点用户接收基站和远端用户发送的叠加信号，对其进行检测解调；(3)在第三个时隙，近点用户对基站发送的信号和远端用户发送的信号以及近点用户发送信号进行信号处理，处理后发送给基站和远端用户；(4)在第三个时隙，基站接收信号，对其进行检测解调；(5)在第三个时隙，远端用户接收信号，对其进行检测解调。本发明可以解决提高数据传输效率的同时，部署复杂以及成本高的技术问题。
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公开(公告)号：CN113407248A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202011456347.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于流量权重控制的传感边缘云内部DDoS攻击主动防御方法，包括以下步骤：(1)在防御周期内t，对于每一个待决策的协作防御边缘节点i、其他防御协作者集合{‑i}、采用动态随机博弈模型，获取纳什均衡状态下成本函数最小时的协作防御边缘节点的流量权重，并根据当前的协作防御边缘节点的流量权重，计算最优控制策略；所述成本函数考虑了边缘节点受内部DDoS攻击时，流量状态和任务卸载量阈值；(2)最优控制策略重新配置协作防御边缘节点端的流量权重实现纳什均衡状态。本发明考虑了由于内部DDoS攻击造成的计算任务高密度卸载连接中流量的不确定性和动态性，使用DSG来捕获内部DDoS攻击者和边缘节点交互过程。
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公开(公告)号：CN112202762A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011039611.9
申请日：2020-09-28
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感边缘云中受智能干扰攻击的博弈防御策略优化方法及系统。所述方法包括：(1)获取初始的传感器设备簇头节点集合的分配给所述计算任务传输功率向量；(2)按照斯塔克尔伯格模型，计算当最大化智能干扰攻击者的博弈效用时，所述智能干扰攻击者功率分配向量；(3)按照斯塔克尔伯格模型，计算达到纳什均衡点时，所述传感设备簇头节点的传输功率分配向量；(4)确定决策配置变量。所述系统包括初始化模块、智能干扰攻击者预测模块、防御策略决策模块、以及配置模块。本发明能有效的防御具有学习能力的智能干扰攻击者，提供了对抗智能干扰攻击的防御方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110519720B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910782896.6
申请日：2019-08-23
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感云环境下突发数据流映射负载容量优化方法，其特征在于，包括：(1)将所有传感器根据信号强度划分为传感器簇；(2)按照接收信号强度越大，一个轮询周期分配的时间槽越多的原则进行时间槽分配；(3)在特定的时间槽内：使得传感器尽可能多的与所述边缘节点建立连接；当发生足够大的突发数据流请求时，估算信道资源分配区间，并采用Q‑learning学习算法优化更新后的信道资源分配策略，更新下一时刻相应传感器簇的信道资源分配；将空闲的信道资源映射突发数据流。本发明使用Q‑learning学习算法学习出优化策略，实时动态配置负载资源，从而有效减少数据包映射冲突和提高数据流的映射容量。
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公开(公告)号：CN114501457B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210089932.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04W12/122 , H04W40/32 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种传感边缘云卸载链路的隐形干扰攻击防护方法及系统，其目的在于通过动态调节传感簇中传感设备的信道资源来响应隐形干扰攻击者的行为，从而实现自适应隐形干扰攻击者的入侵。由于单个传感设备节点计算资源有限以及隐形攻击者的分布式非线性干扰攻击特性，无法高效地实现对隐形干扰攻击者的探测和防御，必须通过整个传感设备簇与隐形攻击者的集体交互来协作防御。本发明从过去的历史经验中学习出卸载链路的工作模式去优化信道分配来响应隐形干扰攻击，以便更快速地排除隐形干扰攻击带来的卸载链路阻塞，并形式化此过程为使用马尔科夫决策过程的强化学习问题，自动发现最优的方式并激活空闲信道来抗隐形干扰攻击。
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公开(公告)号：CN115842672A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211484709.4
申请日：2022-11-24
Abstract: 本发明公开了一种边缘虚拟机受隐形DDoS攻击的防护方法及系统本发明为抵抗隐形DDoS攻击者对边缘虚拟机的模糊攻击，考虑边缘虚拟机环境的不确定性，引入模糊数来量化虚拟资源的状态，将观测到隐形攻击者的虚拟资源消耗的不确定信息表征为模糊数，建立模糊博弈模型，并利用模糊逻辑对其进行分析和处理。受隐形DDoS攻击的动态虚拟机环境中，由于在观测空间中获得不确定的博弈效用，不能直接用于虚拟机资源的抢占决策，本发明通过模糊推理获得虚拟机调度优先权，进而进行虚拟机资源的抢占决策，从而提出了具有较高鲁棒性的模糊学习算法。
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公开(公告)号：CN115633062A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211241860.5
申请日：2022-10-11
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明涉及一种端边协同环境下联邦学习任务可信卸载方法及系统，本发明优化可信的双侧协同卸载策略，提高边缘联邦学习任务卸载的服务质量。本发明针对卸载链路和边缘缓存所受到的双侧智能DDoS攻击，建立卸载链路信道攻击感知模型和边缘缓存受攻击感知模型，并形式化双侧智能DDoS攻击下，任务卸载分发延迟和能量约束的服务质量保证模型。本发明为模型化多个智能设备的任务卸载链路和多个边缘节点缓存受双侧智能DDoS攻击时，协作卸载的演化行为，本发明设计演化博弈模型来捕获智能设备任务分发策略和边缘节点的模型数据缓存策略的动态性，通过分析演化稳定策略，从而获得在能量约束和缓存约束下自适应的可信卸载策略。本发明在双侧智能DDoS攻击下，通过在双侧节点部署IDS共享可信状态空间信息，估计可信状态和协作博弈效用，提出基于演化博弈的双侧协作卸载优化算法。
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公开(公告)号：CN112887272B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110033976.9
申请日：2021-01-12
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感边缘云任务卸载中挖矿攻击面控制装置和方法，包括设置于微云服务器和合法传感设备之间的攻击面控制器，按照攻击面控制向量和资源配置矩阵组合微云服务器空闲的边缘虚拟机的虚拟资源防御挖矿攻击，使得为合法传感设备提供的服务效用总和的预测范围下限最大化。方法包括(1)观察微云服务系统状态，当时延超过预设的时延阈值时，进入步骤(2)，否则重复步骤(1)；(2)将微云服务系统状态输入根据强化学习模型获取的最优策略获得行动值；(3)配置微云服务其中相应的边缘虚拟机资源。本发明联合优化攻击面和虚拟资源分配问题，以此来实现最大化微云服务的可信服务效用，同时保证合法传感设备计算任务卸载的服务质量。
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