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公开(公告)号：CN115567938A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211532452.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: H04W12/06 , H04W12/122 , H04L9/32
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链认证5G网络中关键设备的方法，属于信息安全技术领域。该方法基于区块链来完成关键设备和AUSF/ARPF之间的认证，并且，在该方法中，通过对关键设备和AUSF/ARPF的双向认证方式，提高了认证的安全性高，同时能够缩短操作过程。进一步，本发明采用关键设备和AUSF/ARPF将用户假名身份信息和公钥消息注册到区块链，然后通过区块链进行安全的认证并建立会话密钥，由于使用了区块链，认证过程中不存在单点故障，可以应用于分布式场景。并且该方法能够抵抗DoS攻击、重放攻击等多种攻击，并支持相互认证，同时能够提供完美的前向保密。
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公开(公告)号：CN114550016B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210424063.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于上下文信息感知的无人机定位方法及系统，属于无人机识别领域，该方法包括：构建无人机检测网络，无人机检测网络包括特征表示生成网络、局部信息表示路径、全局信息表示路径和尾部预测结构；采用无人机检测数据集训练无人机检测网络；特征表示生成网络用于输出各尺度特征图对应的第一无人机特征表示；局部信息表示路径从各尺度特征图中截取区域特征图后进行卷积与第一无人机特征表示进行拼接获得第二无人机特征表示；全局信息表示路径对最小的尺度特征图进行全局平均池化后依次经过两个全连接层输出全局信息表示图，全局信息表示图与各第二无人机特征表示进行矩阵相乘输出第三无人机特征表示。本发明提高了无人机的定位精度。
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公开(公告)号：CN112680623A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110027937.8
申请日：2021-01-08
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司 , 山东万里红信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于合金材料技术领域，具体涉及一种低辐射高强高导铜合金线材及其制备方法和应用。本发明提供了一种低辐射高强高导铜合金线材，以质量百分含量计，包括以下元素：Cr 0.3~0.6%，Ag 0.1~0.2%，P 0.01~0.03%，余量的Cu以及不可避免的杂质。实施例测试结果表明，本发明提供的低辐射高强高导铜合金线材室温下抗拉强度为605~625MPa，屈服强度为584~601Mpa，延伸率为7.5~8.5%，导电率为80.5~83.6%IACS，具有良好的力学性能、导电性能和低的电磁辐射。
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公开(公告)号：CN111815053B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010654676.8
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种针对工业时序数据的预测方法及系统。该方法包括：获取生产过程中所监测到的历史记录数据；建立由预测网络和滤波算法组成的预测矫正模型，并利用获取到的历史记录数据以对所述预测网络训练；通过训练好的预测网络预测当前时刻的目标变量的近似高斯分布；根据生产过程中当前时刻目标变量的监测值以及监测误差分布，结合上述目标变量的分布，通过扩展卡尔曼滤波算法计算此时刻目标变量的后验分布，并将矫正结果作为修正数据放回预测网络进行下一时刻的预测，迭代进行目标变量的预测以及矫正。本发明所不依赖于精确数学模型，可以针对传感器监测值存在误差问题进行滤波矫正，为之后时刻的预测提供了更好的数据支撑。
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公开(公告)号：CN111835454A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010654663.0
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于蜂窝网络电磁干扰系统的环境识别方法及系统。该方法包括：获取天线阵列的探测数据和环境中基站的射频数据；对所述探测数据和射频数据进行预处理；基于预处理后的探测数据，利用环境识别分类模型识别所述探测数据所处的环境类型；基于预处理后的射频数据，利用基站信号强度回归模型识别所述射频数据所处环境的基站信号强度。本发明可以实现对环境的实时分析，进而为蜂窝网络电磁干扰过程提供自适应调整的基础，降低功率损耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111816403A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010654741.7
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: H01F13/00
Abstract: 本发明公开了一种用于消磁的目标位置确定方法及系统。该用于消磁的目标位置确定方法包括：获取目标介质感应信号强度；将目标介质感应信号强度输入至采用机器学习算法确定的介质定位模型中，得到目标磁性存储介质的所处位置；将目标磁性存储介质的所处位置输入至采用机器学习算法确定的消磁线圈选择模型中，得到目标磁性存储介质的线圈选择信息；线圈选择信息包括参与消磁的消磁线圈的编号；基于目标磁性存储介质的线圈选择信息，控制对应编号的消磁线圈产生对目标磁性存储介质消磁所需的强磁场，以实现消磁。本发明能够实现对磁性存储介质的精确消磁。
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公开(公告)号：CN115277260A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211186099.X
申请日：2022-09-28
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种物联网云平台脆弱性检测方法及系统，属于信息安全领域，该方法包括：根据获取的MQTT数据报文各部分构建MQTT协议报文空间，获得MQTT协议报文空间中所有部分取值的可能排列情况，构建输入空间集合并构建MQTT报文进行发送，获得元素e对应的返回报文r，将返回报文r相同的e和r组成有序对放入集合Ser并将集合Ser放入集合Spdr，将MQTT协议报文空间中各元素与对应集合Spdr加入输出集合，从而确定攻击类型和攻击位置，实现了从云平台角度切入的通信脆弱性检测。
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公开(公告)号：CN114550016A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210424063.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于上下文信息感知的无人机定位方法及系统，属于无人机识别领域，该方法包括：构建无人机检测网络，无人机检测网络包括特征表示生成网络、局部信息表示路径、全局信息表示路径和尾部预测结构；采用无人机检测数据集训练无人机检测网络；特征表示生成网络用于输出各尺度特征图对应的第一无人机特征表示；局部信息表示路径从各尺度特征图中截取区域特征图后进行卷积与第一无人机特征表示进行拼接获得第二无人机特征表示；全局信息表示路径对最小的尺度特征图进行全局平均池化后依次经过两个全连接层输出全局信息表示图，全局信息表示图与各第二无人机特征表示进行矩阵相乘输出第三无人机特征表示。本发明提高了无人机的定位精度。
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公开(公告)号：CN113987451B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111606869.7
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种笔记本终端设备的安全认证方法及系统。该方法包括引入假名保证笔记本终端的身份安全性，并且笔记本终端认证完成后，都会更新秘密参数，保证了认证的安全性。笔记本终端设备通过向服务器进行注册生成对应的秘密参数和PUF秘密值，然后通过三因素认证方式并且引入双线性映射算法和PUF进行加密，这种方式的加密可以达到更高的安全级别。并且该方法是基于秘密值以及更新的秘密值生成的会话密钥，会话密钥分别由笔记本终端设备和服务器生成，这样既保证了会话密钥的安全性，又可以解决会话密钥前后向安全性的问题。本发明能够提高笔记本终端设备通信的安全性，保证用于的隐私安全。
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公开(公告)号：CN113850242A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111437250.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习算法的仓储异常目标检测方法及系统，该方法包括：构建基于深度学习算法的仓储异常目标检测网络；以数据增加处理后的仓储视频监控图像为训练集，训练仓储异常目标检测网络，获得仓储异常目标检测模型；利用仓储异常目标检测模型对待检测仓储视频监控图像进行异常目标检测；仓储异常目标检测网络包括依次连接的骨干网络、多尺度特征融合网络和预测层；骨干网络为改进的ResNet34残差网络，改进的ResNet34残差网络的激活函数为Mish激活函数，改进的ResNet34残差网络包括批量标归一化层。本发明提高了仓储异常目标检测的效率和准确性。
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