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公开(公告)号：CN110460604A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910754778.4
申请日：2019-08-15
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种云存储加密、解密和验证方法及系统，应用于数据上传终端，包括：预先利用系统公共参数中用于加密的加密参数生成临时密文；利用系统公共参数中用于验证数据完整的验证参数、临时密文、明文数据和访问结构，生成外包密文；发送外包密文至云服务器；本申请在数据上传终端能源充足的情况下，预先利用系统公共参数中用于加密的加密参数生成临时密文，将加密过程中耗能过多的利用系统公共参数进行加密的部分过程提前进行预处理，这样在即使在能源不充足的情况下，减少了加密数据时的计算量和能源消耗量，可以直接利用临时密文、验证参数、明文数据和访问结构，生成外包密文，缩短加密时间，减少计算量和能耗。
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公开(公告)号：CN110458684A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910556616.X
申请日：2019-06-25
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向长短期记忆神经网络的金融反欺诈检测方法，包括下述步骤：步骤一，由于原始数据中可能存在缺失值、重复值或者异常值，则需要对原始数据进行预处理；由于不同数据维度所包含的信息可能存在交叉冗余，则需要对原始数据维度进行统计分析处理和关联性分析处理，然后获得能够用于建模的数据；本发明在保证数据完整性的情况下，更好的利用数据本身的特性，检测出数据中的异常数据，且神经网络算法的性能更加的高效，最终实现金融欺诈识别，得到最优的分析结果，提高了分析结果的准确率，降低了金融风险。
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公开(公告)号：CN110378430A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910667229.3
申请日：2019-07-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多模型融合的网络入侵检测的方法，包括：获取公开数据集；对公开数据集中的数据进行预处理，得到训练数据集和待测数据集；利用训练数据集对预设融合模型进行训练，直至预设融合模型收敛；利用收敛后的预设融合模型对待测数据集进行基于多模型融合的网络入侵检测，得到基于多模型融合的网络入侵检测结果。本申请减少了不相关特征和冗余信息对检测结果的影响，与传统的机器学习方法相比，节省了人工挖掘关联规则的成本，更有效的利用了数据特征，提高了基于多模型融合的网络入侵检测率。本申请同时还提供了一种基于多模型融合的网络入侵检测的系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN110378151A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910532493.6
申请日：2019-06-19
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种支持国密算法的教育区块链的成绩管理方法，可应用于教育管理部门及各类教育机构的重要选拔考试的成绩管理。本方案基于区块链的框架，方法包括：教育管理工作人员将考生成绩上传至区块链主结点，主结点对成绩进行验证和区块打包，由从结点将区块写入区块链中。由于区块链技术的分布式、无法篡改这两大特点，本方案设计能够保证考生成绩在上链之后不可能被任何人篡改，有力的维护了教育行业的公平性和公正性。且本方法支持国家密码管理局发布的国产密码算法，符合当前密码算法国产化的要求，有利于区块链应用在国内的实施。
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公开(公告)号：CN110362997A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910482547.2
申请日：2019-06-04
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的恶意URL过采样方法，首先采集原始的恶意URL数据，通过结合生成对抗网络获得额外的人工数据样本，以此扩充并平衡了原始URL数据集，然后使用K-Means方法对生成的人工数据样本进行聚类，从而对人工数据样本进行筛选进一步减少数据的不平衡，使得生成的人工数据样本在分布特征上和原始数据样本具有相似性，不会带来过大的分布偏差。本发明方法解决了现有对于少数样例的恶意数据过采样的数样本存在分布偏差以及不平衡等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106603228B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201611191962.5
申请日：2016-12-21
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Rabin加密的RFID密钥无线生成方法，解决RFID系统中读写器与标签之间的共享密钥易泄露问题，并且提高标签与读写器之间密钥生成的安全性。本发明中的方法利用Rabin算法加密传输信息和生成共享密钥，提高了信息的保密性，同时在生成密钥后及时更新标签假名，有效隐藏了标签的身份，保护标签的隐私信息。经过安全性分析，该方法能够抵抗重放攻击、假冒攻击、拒绝服务攻击、中间人攻击、去同步化攻击、被动攻击等多种恶意攻击。另外，标签端不需要随机数发生器，只需要通过简单的数据运算即可生成随机数，有效地降低了对标签的硬件要求，从而进一步降低了标签的成本。
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公开(公告)号：CN110264434A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910420295.0
申请日：2019-05-20
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供一种基于低秩矩阵补全的单幅图像去雨方法，包括以下步骤：S1)、利用雨线的两个物理特征，建立准确的检测雨模型，通过检测雨模型对图像进行雨标记，得到雨候选标记矩阵B1(i,j)，并利用方向算子对雨候选标记矩阵B1(i,j)中的错误检测进行纠正，得到雨候标记矩阵B2，最终得到的雨标记矩阵B(i,j)，即B(i,j)＝B1(i,j)*B2(i,j)；S2)、利用低秩矩阵恢复算法，对被雨像素破坏的区域进行高质量恢复，本发明相对于现有技术的去雨方法，具有去雨效果好、计算量小的优点，同时，本发明能够在保持图像细节，尤其是背景图像的轮廓边缘的同时，可以有效去除单幅图像中的雨线，能够最大限度的保证图像的细节。本发明利用稀疏和低秩矩阵的属性降低了计算量，同时提高了图像的处理效果。
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公开(公告)号：CN110248315A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910334425.9
申请日：2019-04-24
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双锚点的位置隐私保护方法，该方法通过构造k个用户的匿名区，使用匿名区代替用户真实位置提交查询请求给位置服务器，使攻击者无法区分匿名区中的k个用户，保证用户的位置安全；并根据在路网环境下兴趣点的分布估算出合适的锚点，即能满足用户的查询请求，又能保证通信开销可控；通过使用基于双锚点的查询方法，使得查询结果既能保证满足用户的匿名请求，又能使得查询结果更均衡，提高查询效率和准确率。该方法是一种更安全、服务质量更高的位置隐私保护方法，使得攻击者无法确认用户的位置的同时，提高查询的准确率。
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公开(公告)号：CN110099097A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910203822.2
申请日：2019-03-18
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种抵抗侧信道攻击的数据去重方法，包括下述步骤：步骤一，用户对文件F按固定大小进行分块，得到由n个数据块构成的数据块集合{c1,c2,…,cn}，每个数据块ci大小为s，若最后一个数据块cn的大小不等于s，则生成虚拟字节补充到cn中，使得该数据块大小为s；检查n是否为偶数，若不是，则生成一个大小为s的虚拟数据块cn+1并加入到数据块集合中，使得数据块的个数总是为偶数；本发明无需第三方服务器协助，只涉及云存储服务器和用户两个实体，不需要借助任何可信第三方(网关或服务器等)来保证数据的安全和隐私，大大减少了额外的通信开销。
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公开(公告)号：CN110096013A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910440140.3
申请日：2019-05-24
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本申请公开了一种工业控制系统的入侵检测方法，在现有技术的基础上，还额外将从响应数据包和对应请求数据包中提取到的TTL值加入用于判别是否存在入侵现象的特征参数中，由于TTL会随着数据包在数据网络中各交换机间的转发而发生变化，且一旦因入侵而对数据包进行篡改或其它操作，往往会影响数据包在整个数据网络中的正常走向，其TTL值也会区别于未被入侵时的，因此本申请通过基于包含有TTL值的特征参数进行检测，让传统只能应用在静态网络框架下的入侵检测方案拓展到了动态网络框架的应用场景下，适用范围更广。本申请还同时公开了一种工业控制系统的入侵检测装置，具有上述有益效果。
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