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公开(公告)号：CN118944865A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410918409.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于物联网身份验证领域，涉及基于区块链的相互认证密钥协商方法。包括以下步骤：S1)初始化，先由设备制造商选择参数、创建包含配置参数的创世纪文件并发布公共系统参数；S2)由设备和服务器发送注册请求，制造商将生成信息上传至智能合约以便后面进行查询和撤销；S3)身份验证由注册的设备和服务器交互运行，将零知识证明和签名相结合；S4)信息泄露时，可以请求密钥更新。若发现设备的可疑行为，可以直接撤销。本发明提出一种基于区块链的物联网匿名相互认证方法，能实现安全和效率之间的平衡，降低计算成本并提高抵御攻击的能力，能有效应用于身份验证的场景。
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公开(公告)号：CN118885966A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410932681.9
申请日：2024-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种面向入侵检测特征分析的多解释融合算法。针对不同的解释方法基于各自独特的机制来阐释模型的预测，它们往往关注不同的方面，并可能导致提供差异化的重要特征解释，解释结果的这种不一致性也为评估模型的解释能力带来了困难。本发明采用三种评价解释方法性能的指标作为权重值，融合了SHAP、LIME和PFI三种事后解释方法。有效的提取不同解释方法视角的优点并互相弥补不足，解决了不同的解释方法给出的观点不尽相同的问题，更好地提高入侵检测系统的透明性。
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公开(公告)号：CN118921189A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410918406.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于网络流量数据增强领域，涉及基于生成对抗网络的物联网恶意流量数据增强方法。该方法包括以下步骤：S1)将一维(1D)时间序列轨迹转换为二维(2D)GADF图像；S2)采用MFFECA生成模型对GADF图像进行生成；S3)使用二分类器对生成的数据集进行分类实验.本发明提出一种结合MFFECA生成模型，GADF图像转换以及GADF图像增强算法的物联网流量数据增强方法，该方法通过生成高质量的物联网恶意流量，最终有效地对物联网流量数据集进行增强，解决物联网领域攻击数据不足的问题。最后使用CNN分类器在扩充后的数据集上进行分类，用来评价物联网恶意合成流量生成的效果。
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公开(公告)号：CN118865442A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410911258.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于行人重识别领域，涉及基于双流Transformer框架的图像文本行人重识别方法。该方法包括以下步骤：S1)对数据集进行预处理包括图像数据增强以及文本随机掩码；S2)对预处理后图像文本数据分别输入到双流Transformer网络中进行特征提取；S3)对于掩码文本特征向量，与图像向量间进行跨模态交互编码；S4)对于未掩码的文本特征向量，将其与图像向量进行特征共享学习；S5)对上述步骤训练的模型，在测试数据集上进行实验，得到最终结果。本发明提出一种结合双流Transformer模型，充分提取文本辅助信息和图像信息的全局特征和细粒度特征，然后融合文本信息和图像信息分别进行注意力的交互以及特征共享学习，最后通过合适的损失函数的计算，从而实现高性能的行人重识别方法。
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