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公开(公告)号：CN105721157B
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201610029124.1
申请日：2016-01-18
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种以纠缠态为量子载体的节点可信接入模型的建立方法，采用以纠缠态为量子载体的量子身份认证技术认证待接入节点的身份；身份认证后，接入控制中心通过以纠缠态为量子载体的量子授权管理技术与授权管理中心进行交互，验证入网权限；节点接入受保护网络后，接入控制中心采用信任值来认证其可信性，并决定是否断开网络连接；当节点退出受保护的网络后，接入控制中心将节点入网情况记入日志，上报授权管理中心。本发明实现了未来量子通信网络中节点的安全可信接入，防止了量子通信网络环境下节点接入的假冒、恶意行为等问题，确保了量子通信网络的安全性和可控可管性；丰富了量子通信网络相关理论与技术的研究。
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公开(公告)号：CN108173654A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810205038.0
申请日：2018-03-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明属于基于量子技术的安全通信领域，公开了一种基于半量子技术的两方密钥协商方法及系统，有三个用户参与本协议的执行，两个协商密钥的用户，一个半可信的第三方，两个用户只需具备两个基本的量子功能，具体为：测量：使用经典基{|0>,|1>}测量量子，生成一个新的量子|0>或|1>，并发送出去；反射：收到的量子后，不做任何修改，直接发回给发送者；而第三方具有高级的量子功能，可以制备量子态、可使用各种基测量量子态、具有量子存储功能；本发明同时公开一种基于半量子技术的两方密钥协商系统。本发明提出的协议是一个基于量子技术的两方密钥协商协议，在保证密钥绝对安全的前提下，还满足协议的公平性。
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公开(公告)号：CN107070664A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710212276.X
申请日：2017-04-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EPR对和纠缠交换的量子授权管理方法，Bob资源所有者先验证Alice用户的合法性；然后再与Alice共享用于资源访问的权限密钥；权限划分为细粒度的权限划分。本发明的协议在不需要半可信第三方的情况下实现了身份认证和细粒度的权限划分。此外，由于窃听检查阶段CHSH不等式违背的检查，即使Eve控制或提供量子载体源和测量设备，Eve也得不到任何秘密信息，因此可以抵御来自Eve的侧信道攻击。本发明将授权划分扩展到了细粒度的权限划分。本发明不仅实现了身份的认证，还为合法用户授予访问某些资源的权限。本发明的协议还可以抵御来自Eve的侧信道攻击。
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公开(公告)号：CN107070651A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710212239.9
申请日：2017-04-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EPR对的设备无关量子隐私查询方法，所述基于EPR对的设备无关量子隐私查询方法在设备无关密钥分发思想的基础上，利用EPR纠缠对提出设备无关的量子隐私查询协议；通过计算CHSH不等式违背，判断Bob是否制备了真正的纠缠对，乃至数据库拥有者Bob和用户Alice是否共享了纠缠对。即使Eve可以提供或者控制量子态制备源或者测量设备，数据库的信息也不会泄露给Eve。与已有的量子隐私查询协议相比，本发明的协议，在用于分发密钥的量子态制备源或测量设备不可信任的条件下仍然是安全的。
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公开(公告)号：CN106789083A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710021571.7
申请日：2017-01-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L9/32 , H04L12/42 , H04L12/437
Abstract: 本发明公开了一种基于可信第三方的环状量子信任评估模型，所述基于可信第三方的环状量子信任评估模型根据环状的性质可知环状结构决定路径选择的唯一性，信任信息按照环的形式进行单向传递；引入备用桥TTP机制，当环状结构中的某条路径被破坏，此时就会立即启动备用TTP；将具有相似偏好或相同属性的节点归到同一个域内，并将被评价过节点的信誉值保存在节点所属的本地数据库中；归类并添加根TTP、子TTP和新的节点。本发明以确保具有可信第三方TTP的节点信任评估的安全可靠，避免了具有单一TTP的节点信任评估给量子通信网络带来的负担。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106778287A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710021804.3
申请日：2017-01-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F21/57
CPC classification number: G06F21/577
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型推理的移动用户行为可信评判模型及评判方法，可信评判模型为移动用户行为评判标准集为C＝{C1,C2,...,Cn}，其中表示移动用户ui(i＝1，2，...,n)的评判标准集的数字特征。所述评判方法包括：评判主体根据实际情况设置容忍度，容忍度用R表示；以评判标准集为依据得到评判该移动用户行为的数字特征，由正向云发生器，正向云发生器是将定性概念转换成定量的描述，得到代表移动用户行为的云滴，并经过转换得到表征移动用户行为的云模型和移动用户行为评判的云模型；最后经过云模型推理及云模型综合评判。本发明建立移动互联网环境下基于云模型推理的移动用户行为可信评判模型，确保移动用户行为可信评判和移动互联网应用环境的安全可信。
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公开(公告)号：CN105721157A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610029124.1
申请日：2016-01-18
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: H04L9/3226 , H04L9/0852 , H04L63/083
Abstract: 本发明公开了一种以纠缠态为量子载体的节点可信接入模型的建立方法，采用以纠缠态为量子载体的量子身份认证技术认证待接入节点的身份；身份认证后，接入控制中心通过以纠缠态为量子载体的量子授权管理技术与授权管理中心进行交互，验证入网权限；节点接入受保护网络后，接入控制中心采用信任值来认证其可信性，并决定是否断开网络连接；当节点退出受保护的网络后，接入控制中心将节点入网情况记入日志，上报授权管理中心。本发明实现了未来量子通信网络中节点的安全可信接入，防止了量子通信网络环境下节点接入的假冒、恶意行为等问题，确保了量子通信网络的安全性和可控可管性；丰富了量子通信网络相关理论与技术的研究。
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公开(公告)号：CN119204014A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411252989.5
申请日：2024-09-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及命名实体识别技术领域，公开了一种文本命名实体识别模型及方法。其中模型包括嵌入层、多层感知机、全局上下文增强模块、词对相对位置编码注意力模块、分层特征融合模块和预测层；嵌入层用于根据文本数据生成文本嵌入表示；多层感知机用于将文本嵌入表示转换为二维词对矩阵；全局上下文增强模块用于根据二维词对矩阵生成全局上下文增强表示；词对相对位置编码注意力模块用于根据二维词对矩阵生成词对相对位置编码注意力表示；分层特征融合模块用于根据全局上下文增强表示、词对相对位置编码注意力表示和二维词对矩阵生成得分矩阵；预测层用于根据得分矩阵输出命名实体预测结果。本发明实现提高文本命名实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118509152A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410540468.3
申请日：2024-04-30
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于图像加密技术领域，公开了一种基于量子漫步和混沌映射的量子经典混合图像加密方法，本发明方法无需对图像进行编码，也不需要多次执行量子漫步操作等。相反，本发明方法直接利用明文信息作为量子漫步、Henon map和Catmap的参数。因此，即使使用相同的初始条件来加密多张图像，量子漫步生成的随机矩阵和混沌系统使用的初始参数也几乎完全不同，实现了近似“一次一密”的效果。本发明方法只需要进行一次量子漫步，提升了加密效率。数值模拟和性能分析显示本发明加密方案具有以下特点：相邻像素点相关性弱，对明文图像微小变化敏感度高，密钥空间大，密文直方图均匀。这表明本发明方案能够抵抗各种噪声攻击和差分攻击。
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公开(公告)号：CN117171744A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311066368.3
申请日：2023-08-22
Applicant: 四川省智慧城乡大数据应用研究会 , 成都信息工程大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于恶意应用检测技术领域，公开了一种Android恶意应用检测模型、构建方法及存储介质，对Android APK文件进行反编译，提取恶意应用中的调用方法的操作码序列，其中每个方法都以.method开头并以.end method结束，对每一个方法片段进行模糊哈希处理并连接每一片；联合Android恶意应用权限计算模糊哈希值，对这些模糊哈希值进行融合处理；进行特征优化处理，对模糊哈希特征整数编码并转换成5‑gram特征放入随机森林模型进行分类训练。本发明相比传统的模糊哈希特征提取方式，有更丰富的语义特征，使得所生成的特征向量更能表现出恶意代码与正常代码的差异。
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