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公开(公告)号：CN109215751A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810910157.6
申请日：2018-08-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的医疗电子病历分布式管理系统及其建设方法，将病人的病历，处方等诊断过程以智能合约的形式写入区块链，使得相关医院无需依赖一个中心化的服务器来管理病人的病历信息，避免了中心化服务器常见的单点故障问题，并且存入区块链中的数据具有不可篡改性以及可追溯性，可以防止非法篡改。另外，病人的身体健康，病史，个人资料等一系列设计个人隐私的信息利用ABE加密算法进行有效保护。基于本发明，不仅可以避免单点故障引起的数据丢失，降低系统维护成本，而且能够防止医疗纠纷发生时病人诊断记录被非法篡改。
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公开(公告)号：CN111062036A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911200365.8
申请日：2019-11-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本实施例公开了恶意软件识别模型构建、识别方法及介质和设备，首先构建编码器网络和解码器网络，针对于构建的编码器网络和解码器网络进行训练，获取到生成器网络，同时构建鉴别器网络；并且通过训练样本对生成器网络和鉴别器网络进行训练；在发明中，鉴别器网络包括两个输出模型，一个单输出的标准置信度输出，一个多输出的分类器输出。本发明构建的恶意软件识别模型，通过鉴别器网络输出的标准置信度可以检测出未知新奇的恶意软件，而通过鉴别器网络的多分类器的输出可以检测出恶意软件具体所属类别，考虑了恶意软件的开集识别问题，有利于在现实世界中进行恶意软件的检测与分类。
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公开(公告)号：CN108898015A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810666533.1
申请日：2018-06-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的应用层动态入侵检测系统及检测方法，检测系统包括应用层网关、检测模块、判定与操作模块、样本数据库、更新模块，检测模块包含一个混合了卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络的检测模型。初始化后的检测模块用于对应用层数据包进行攻击性判定，过滤高于阈值的数据包并将数据包放入恶意样本数据库，同时对阈值下的数据包不作处理。更新模块使用样本数据库中的恶意样本和正常样本按一定比例训练新的模型，并且实时更新检测模块中的检测模型。本发明对应用层的攻击方法采取普适的检测方法，具有高检测率，低误判率的特点。同时，侵检测系统具有动态更新模型的特点，对未知的零日攻击有很好的过滤效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110019814B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810743949.9
申请日：2018-07-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/34 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘与深度学习的新闻信息聚合方法，使用爬虫对新闻门户网站在同一时间段进行数据抓取，获得新闻信息以及评论信息；然后通过应用向量空间模型、TF‑IDF权重计算方法、同义词词林方法以及cosin的距离测量，对新闻进行分类去重，将内容相同的新闻聚合在一起；通过文本概括的算法，实现对所有评论进行概括的功能；最后通过深度神经网络模型，自动生成文章的摘要。本方法可以方便读者高效快速地获取到各大新闻平台的内容及读者评论。
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公开(公告)号：CN109275122B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810874187.6
申请日：2018-08-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于服务证明的共识协议设计及其车联网应用方法，在该共识协议中，车辆可以通过提供服务证明而不依赖第三方可消息认证机构来获得激励(VPoSCoin，虚拟通证)。VPoSCoin可以通过激励车辆参与V2V通信，使得更多节点主动与其他车辆合作。在方案中，设计了基于服务证明(Proof of Services)的共识协议，整个区块链系统由车联网中的路侧单元、车辆维护，信息高度透明。
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公开(公告)号：CN108898015B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810666533.1
申请日：2018-06-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的应用层动态入侵检测系统及检测方法，检测系统包括应用层网关、检测模块、判定与操作模块、样本数据库、更新模块，检测模块包含一个混合了卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络的检测模型。初始化后的检测模块用于对应用层数据包进行攻击性判定，过滤高于阈值的数据包并将数据包放入恶意样本数据库，同时对阈值下的数据包不作处理。更新模块使用样本数据库中的恶意样本和正常样本按一定比例训练新的模型，并且实时更新检测模块中的检测模型。本发明对应用层的攻击方法采取普适的检测方法，具有高检测率，低误判率的特点。同时，入侵检测系统具有动态更新模型的特点，对未知的零日攻击有很好的过滤效果。
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公开(公告)号：CN109275122A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810874187.6
申请日：2018-08-03
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W4/44 , H04W4/46 , H04W4/12 , H04W4/06 , H04W12/02 , H04W12/06 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L29/06 , H04L29/08 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于服务证明的共识协议设计及其车联网应用方法，在该共识协议中，车辆可以通过提供服务证明而不依赖第三方可消息认证机构来获得激励(VPoSCoin，虚拟通证)。VPoSCoin可以通过激励车辆参与V2V通信，使得更多节点主动与其他车辆合作。在方案中，设计了基于服务证明(Proof of Services)的共识协议，整个区块链系统由车联网中的路侧单元、车辆维护，信息高度透明。
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公开(公告)号：CN110019814A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201810743949.9
申请日：2018-07-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘与深度学习的新闻信息聚合方法，使用爬虫对新闻门户网站在同一时间段进行数据抓取，获得新闻信息以及评论信息；然后通过应用向量空间模型、TF-IDF权重计算方法、同义词词林方法以及cosin的距离测量，对新闻进行分类去重，将内容相同的新闻聚合在一起；通过文本概括的算法，实现对所有评论进行概括的功能；最后通过深度神经网络模型，自动生成文章的摘要。本方法可以方便读者高效快速地获取到各大新闻平台的内容及读者评论。
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