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公开(公告)号：CN119991129A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510055244.8
申请日：2025-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于金融业交易欺诈检测技术领域，涉及一种自适应标签感知的图神经网络信用卡欺诈检测方法，包括：获取信用卡交易数据并输入训练好的信用卡欺诈检测模型，得到欺诈检测结果；欺诈检测模型的训练过程包括：获取信用卡交易记录数据集构建初始多关系异质图；将初始多关系异质图输入依次串联的多层图聚合层；将最后一层图聚合层输出的节点特征输入分类模块，得到欺诈检测结果；根据欺诈检测结果更新模型参数直到得到训练信用卡欺诈检测模型；本发明在图聚合层中对每个关系使用图注意力机制聚合节点特征，并对不同类型的邻居使用转换模块进行进一步处理，使节点自适应地调整从其异性和同性邻居聚合的信息，提高了信用卡欺诈检测任务的能力。
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公开(公告)号：CN118134637A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410084727.6
申请日：2024-01-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q40/04 , H04L67/1097 , H04L9/40 , H04L9/00 , G06F16/27
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体涉及一种基于状态分片的区块链片间共识方法，包括构建基于状态分片的区块链系统，当交易发起者发起一笔交易时，区块链系统获取每个普通节点的节点评分，并根据节点评分计算每个分片的分片评分；根据分片评分计算每个分片获取该笔交易的概率，将该笔交易分配给最大概率所对应的目标分片；目标分片判断该笔交易是否为跨分片交易，若是，则基于Kademlia算法执行片间事务共识算法，若不是，则执行片内事务共识算法；当有新普通节点加入区块链系统时，执行片间节点重组方法更新所有分片；本发明实现了一种基于Kademlia算法以及修剪技术的片间共识机制，使得跨分片交易速度大幅增加，提高了吞吐量。
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公开(公告)号：CN118038238A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410187614.9
申请日：2024-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F40/35 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种视觉问答方法、装置及电子设备和存储介质，该方法利用多模态BERT结构的视觉问答网络得到问题答案，视觉问答网络包括特征提取网络、特征调制网络、多模态特征融合网络和前馈神经网络，该方法的具体步骤包括：获取问题的图像和与其对应的文本；对问题的图像和与其对应的文本进行数据处理，得到语言特征和视觉特征；将语言特征和视觉特征进行特征调制得到调制后的视觉特征；利用多模态特征融合网络对调制后的视觉特征和语言特征进行特征融合，得到融合特征；利用前馈神经网络对融合特征进行处理，输出问题的预测答案。采用本发明方法更大程度地保留数据有益特征，特征间融合更加充分，在视觉问答场景下提高预测答案的准确率。
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公开(公告)号：CN117056888A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311027228.5
申请日：2023-08-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/31 , H04L9/00 , H04L67/104 , H04L67/02 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及区块链技术和交易数据的跨链交易，具体涉及一种面向Web3.0的去中心化身份认证的数字资产跨链转移系统，包括用于存储和验证交易数据的元数据和所有权信息的主链网络；用于存储和验证交易数据的状态信息和交易记录的子链网络；用于在主链网络和子链网络之间实现交易数据的跨链转移的PoTS共识模块；用于提供给用户进行交易数据管理和跨链交易的界面的用户界面模块；本发明可以实现不同区块链网络之间的交易数据转移和交换，提高了交易数据的流动性和安全性，降低了跨链交易的成本和延迟，增加了跨链交易的可靠性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN116886315A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311020693.6
申请日：2023-08-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种web3.0下的基于生物特征和零知识证明的身份验证方法；该方法包括：系统获取用户注册信息和生物特征信息；系统根据用户注册信息和生物特征信息，基于零知识证明生成用户身份令牌，并将用户身份令牌返回给用户；用户向系统输入生物特征信息和用户身份令牌进行身份验证，得到身份验证结果；本发明结合生物特征和零知识证明，解决了现有的用户身份验证隐私性和账户控制人确定性相矛盾的问题，实现两方面的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109284506B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201811445401.2
申请日：2018-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的用户评论情感分析系统及方法。该发明为模块化设计，主要包括四个模块，即词嵌入模块，卷积模块，注意力模块以及分类器模块。其中词嵌入模块将评论文本使用低维向量表示，卷积模块通过卷积操作提取评论的局部特征，注意力模块通过比较相似度来决定局部特征的权重，并通过加权计算评论的最终特征表达，分类器模块根据最终特征表达进行情感分类。本发明通过将注意力机制加入到神经网络模型中，克服传统神经网络模型特征提取方法的不足。通过大量数据训练后，注意力机制可以判断评论中不同词语的重要程度，使得模型可以“注意到”评论中对情感影响最大的部分，提高模型情感分类的准确率。
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公开(公告)号：CN116707825A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310773975.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/08 , H04L67/06 , H04L67/1097
Abstract: 本申请属于网络安全技术领域，涉及一种基于联盟链的抗量子攻击的数据加密方法。所述方法包括第一客户端节点产生交易内容，使用基于哈希函数的抗量子签名算法签名；使用私钥对交易内容、签名后的交易内容以及公钥一并签名，发送给第二客户端节点；使用基于哈希函数的抗量子验证算法验证交易内容，将验证结果返回第一客户端节点；满足背书策略的验证结果后，传输给排序服务并将交易内容加入到交易块中；向第三客户端节点广播交易块；使用基于哈希函数的抗量子验证算法对交易块进行验证，若验证同意的第三客户端节点数量超过预设阈值，则将交易块写入区块中。本发明提高了在区块链中应用的可能性和通信效率，同时还保证了应有的抗量子水平。
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公开(公告)号：CN116614216A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310578674.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于区块链信息安全技术领域，具体涉及一种基于格和零知识证明的区块链数据隐私保护方法；该方法包括：监管者生成公钥和私钥，将公钥广播给证明者和验证者；证明者根据公钥对交易明文数据进行全同加密计算，得到交易证明；将交易证明广播给验证者和监管者；证明者根据交易证明和验证者进行交互式零知识证明，验证通过后，证明者和验证者完成交易；监管者监测交易过程，当出现非法交易时，监管者根据私钥对交易证明进行解密，得到交易明文数据；监管者广播非法交易信息以阻止非法交易；本发明保证了区块链用户的数据证明的完备性、合理性和零知识性，使得恶意节点无法通过用户提供的证明来获取到用户真正的隐私数据，提高系统的安全性。
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公开(公告)号：CN111078787B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201911093335.1
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于随机数映射的区块链共识方法，用于高效、公正的选取记账节点，算法包含监督节点的选取，均匀分布随机数的产生与计算，记账节点的选取这三个步骤；所述监督节点负责计算链上每个参与记账的节点产生的随机数，然后选出记账节点，随后向其他节点发送广播，公布哪个节点是下一个记账节点；所述均匀分布随机数的计算结果对应参与记账的节点的id，即为下一个记账节点的id；所述记账节点负责链上数据的记录与维护；本发明基于随机数映射，对传统共识算法中记账人的选取方式进行改进，提出一种基于随机数映射的共识机制，能够更加高效、更加公正的选取记账节点，改善现在区块链中的社会分层现象，大幅度提高共识效率，抵制中心化的趋势。
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公开(公告)号：CN116010960A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211568137.8
申请日：2022-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/57 , G06F16/951 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及智能合约安全技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的以太坊智能合约漏洞检测方法，包括多线程爬虫技术、源代码转操作码并转化词向量模块、深度学习检测漏洞模块；所述多线程爬虫技术是一种网络爬取代码的技术，为智能合约检测提供大量数据集的一种技术；所述源代码转操作码模块是采用以太坊虚拟机将源代码进行编译得到的操作码，然后将操作码通过转化用于满足智能合约检测的需求；所述漏洞多标记分类模块是一种将智能合约中存在的漏洞进行分类，把所有的数据集分成6类漏洞；所述深度学习漏洞检测模块是利用深度学习双向GRU算法对源代码进行分类预测的模块；本发明可以通过该系统来有效检测智能合约是否存在上述的6类漏洞，准确率高。
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