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公开(公告)号：CN116865989A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310505380.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本发明属于区块链威胁检测领域，提供了一种结构属性双感知区块链钓鱼欺诈检测方法及装置，主旨在于能够快速精准地检测区块链中潜在的钓鱼诈骗者。主要方案包括根据交易信息构建区块链交易模式网络图，提取其多阶邻居节点信息，以形成以该节点为中心的子图，作为结构属性双感知区块链钓鱼欺诈检测模型的输入。然后区块链交易模式子图结构提取器中，采用基于图坍缩的层次池化机制，通过与图神经网络的结合，聚合不同层次池化图的节点级表示，以生成子图的结构感知节点表示；最终使用基于多头自注意力的结构属性双感知transformer层，通过生成的结构感知节点表示，并结合训练阶段与原始子图信息，学习有效特征权重，完成区块链钓鱼欺诈检测。
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公开(公告)号：CN117395259A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311239200.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的PBFT改进方法及系统，涉及区块链的共识机制领域，所述方法包括：将节点划分为共识组和候选组，运行PBFT共识系统；每一轮共识采集共识组节点的共识前状态信息、共识过程中的交互信息、共识结果和共识时间信息，构建共识数据集；构建深度学习模型，使用共识数据集进行训练；使用训练后的模型选择共识组中贡献度靠前的节点继续留在共识组中，其余节点从候选组中随机选择节点进行替换，构建新的共识组，继续完成共识任务；每隔一段固定时间构建新的共识数据集，对模型进行再训练更新。本发明公开的方法充分利用深度学习动态选择共识节点，提高了共识的效率，保证了共识的公平性。
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公开(公告)号：CN116561761A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310505412.X
申请日：2023-05-06
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明一种基于智能合约字节码的漏洞检测方法及系统，属于智能合约安全领域，解决现有技术中模型构建的过程与漏洞类型相关，从而造成模型的通用性差的问题。本发明收集任意智能合约字节码构建智能合约操作码数据流图，再基于操作码数据流图构建预训练数据集；基于预训练数据集构建并训练、用于判断数据流图中两个基本块是否相邻的预训练模型；收集未标注的智能合约字节码构建操作码控制流图，再基于操作码控制流图构建智能合约漏洞数据集；基于训练好的预训练模型的参数和智能合约漏洞数据集构建并训练智能合约漏洞检测模型；使用训练好的智能合约漏洞检测模型对待测智能合约的控制流图进行漏洞检测。本发明用于智能合约的漏洞检测。
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公开(公告)号：CN113569275B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110653622.4
申请日：2021-06-11
Applicant: 电子科技大学 , 成都金融梦工场投资管理有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的证明材料隐私数据处理方法，包括1)电子证明材料存储步骤：用户将电子证明材料提交至可信数据平台，可信数据平台对电子证明材料进行添加噪声处理形成脱敏数据；可信数据平台分别计算原电子证明材料和脱敏数据的哈希值；区块链返回给事件处理平台对应材料编号；2)电子证明材料验证步骤：用户向验证平台发送电子证明材料及材料编号；3)脱敏数据查阅、验证步骤事件管理机构从数据库中得到事件证明材料的材料编号和脱敏数据，发送给验证平台。区块链技术可以保证数据不被篡改，差分隐私保护数据隐私，避免存储在数据库中的数据被攻击泄露，同时在事件处理时保证有效电子证明材料的采信。
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公开(公告)号：CN113449336B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110653620.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 电子科技大学 , 成都金融梦工场投资管理有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/176 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供一种在区块链中基于安全多方隐私保护的共享数据处理方法，利用了基于POW共识机制的区块链生成过程帮助分组，保证既能挑选出计算力强的节点能承担复杂的计算任务，也保证计算力强的节点能得到相应的奖励来补偿算力的消耗。在计算交集的过程中，使用的是加密数据进行求解，所以不会泄露其中的消息。这就保证了整个过程中参与方到最后只能得到所有数据的交集，而得不到其他参与方的数据。整个过程中都使用了区块链进行存储，所以利用区块链的不可篡改的特性可以防止数据被恶意的修改。本发明有效帮助各数据拥有方之间在保证隐私的前提下共享数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113449336A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110653620.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 电子科技大学 , 成都金融梦工场投资管理有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/176 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供一种在区块链中基于安全多方隐私保护的共享数据处理方法，利用了基于POW共识机制的区块链生成过程帮助分组，保证既能挑选出计算力强的节点能承担复杂的计算任务，也保证计算力强的节点能得到相应的奖励来补偿算力的消耗。在计算交集的过程中，使用的是加密数据进行求解，所以不会泄露其中的消息。这就保证了整个过程中参与方到最后只能得到所有数据的交集，而得不到其他参与方的数据。整个过程中都使用了区块链进行存储，所以利用区块链的不可篡改的特性可以防止数据被恶意的修改。本发明有效帮助各数据拥有方之间在保证隐私的前提下共享数据。
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公开(公告)号：CN109940651A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910329386.3
申请日：2019-04-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种机械手，属于机械机器人技术领域。本发明包括电机、圆盘支撑座、螺钉Ⅰ、联轴器、蜗杆、支撑侧板、蜗轮、蜗轮轴、连杆Ⅰ、连杆Ⅱ、销钉、顶部固定板、固定座、螺钉Ⅱ、夹板、螺钉Ⅲ、螺钉Ⅳ、轴承、电机输出轴。本发明能解决抓取规则的几何形状物体的问题，提高机械手在实际运用中的效率；机械手机械机构设计机构简单，易加工、成本低；可降低人的体力劳动，提高抓取效率；能改善依靠人工抓取物体时的繁琐性，节省劳动成本。
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公开(公告)号：CN105785326B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201610156725.9
申请日：2016-03-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种非正侧视阵雷达杂波谱配准的优化方法，其主要思路为：获取非正侧视阵雷达接收到的L个距离门杂波数据，分别计算所述L个距离门杂波数据各自对应的协方差矩阵，选取第k个距离门对应的协方差矩阵作为待检测的距离门对应协方差矩阵，并以所述待检测的距离门对应协方差矩阵为参考，计算第l'个距离门杂波数据Xl'的变换矩阵Tl'，利用所述Xl'的变换矩阵Tl'，对第l'个距离门杂波数据Xl'进行补偿处理，得到补偿后的第l'个距离门杂波数据Yl'；选取第k个距离门杂波数据Xk作为参考杂波，并根据补偿后的第l'个距离门杂波数据Yl'，计算得到补偿后的第k个距离门对应的协方差矩阵Rk；根据补偿后的第k个距离门对应的协方差矩阵Rk，计算空时自适应滤波处理后的非正侧视阵雷达杂波抑制改善因子。
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公开(公告)号：CN105572631B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510976270.0
申请日：2015-12-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多波位联合处理的最大似然目标DOA估计方法，包括以下步骤：(1)获取M个波位的雷达回波数据，并分别进行脉冲多普勒处理，得到M个波位的目标所在多普勒通道的数据；(2)分别估计M个波位的协方差矩阵；(3)将第个波位的主波束对应的角度范围均匀划分为K‑1份，得到K个目标方位角；计算第i个目标方位角θi的空域导向矢量S(θi)；(4)计算第m个波位关于第i个目标方位角的权矢量Wim；将所有M个波位关于第i个目标方位角的权矢量进行组合，得到第i个目标方位角的权矢量矩阵Wi，Wi＝diag{Wi1，...，Wim，...，WiM}；(5)计算第i个目标方位角的滤波输出功率；比较所有K个目标方位角的滤波输出功率，将其中最大的滤波输出功率值所对应的目标方位角作为最终的目标方位角。
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公开(公告)号：CN106842114A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611247927.0
申请日：2016-12-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S3/14
CPC classification number: G01S3/143
Abstract: 本发明公开了一种基于root‑MUSIC算法的目标波达方向获取方法，思路为：确定雷达包含N个阵元，并确定雷达检测范围内的波束形成矩阵B，所述雷达检测范围内的波束形成矩阵B中包含Ns个目标信号；然后确定雷达检测范围内的波束形成矩阵的空间频谱区域范围，并将所述空间频谱区域范围以间隔ε均匀划分为M个空间频谱区域，依次计算第1个空间频谱区域的窗矢量矩阵T和第1个空间频谱区域的窗矢量矩阵估计；计算雷达回波数据的采样协方差矩阵估计，对进行特征分解，并依次计算雷达回波数据的采样协方差矩阵估计的噪声子空间矩阵和雷达检测范围内的波束形成矩阵的噪声协方差矩阵V，进而得到雷达检测范围内的波束形成矩阵B内Ns个目标信号各自的波达方向。
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