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公开(公告)号：CN118803277B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411258882.1
申请日：2024-09-10
Applicant: 暨南大学
IPC: H04N19/70 , H04N19/46 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/098 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于信息解纠缠的协同非正交图像语义通信方法及系统，该方法包括下述步骤：获取目标的两视图图像，将随机高斯矩阵与图像像素矩阵相连接，得到图像拼接矩阵；构建并训练两视图分布式协作联合信源信道编码模型；基于训练后两视图分布式协作联合信源信道编码模型完成图像恢复、分类和聚类任务；图像拼接矩阵经联合信源信道编码器映射为语义信息，将私有信息和公共信息拼接得到编码信息，编码信息通过空中聚合得到空中聚合信息，联合信源信道解码器恢复得到两视图图像；将公共信息作为输入，基于KNN算法进行图像分类，基于k‑means聚类算法获得图像聚类结果。本发明能实现协同传输，提高频谱利用效率，减少传输信息的冗余。
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公开(公告)号：CN118013201B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410258967.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BERT融合对比学习的流量异常检测方法及系统，该方法包括下述步骤：获取流量数据并进行数据预处理；构建改进BERT模型，包括嵌入层和12个Transformer的编码器网络，对前6个Transformer的编码器和后6个Transformer的编码器网络分别进行权值共享操作；构建分类网络；基于交叉熵损失和对比损失构建总损失函数；改进BERT模型进行无监督预训练；改进BERT模型进行微调训练；通过反向传播更新模型参数，得到训练后的改进BERT模型；将待测试的流量数据输入训练后的改进BERT模型，得到流量检测结果。本发明能有效提升模型的泛化能力，同时保持稳定准确率。
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公开(公告)号：CN114429080B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111670548.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/23 , H04W4/40 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种车联网群智感知中提高数据可用性的激励方法，包括以下步骤：S1、TA初始化以及其他实体的初始化；S2、服务消费者根据需要感知任务的具体要求发送请求消息至服务提供者，服务提供者反馈服务信息后，服务消费者选择服务并发送需求消息；S3、服务提供者向数据收集者发布任务，由数据收集者负责收集；S4、服务提供者对收集的数据进行处理，并进行反馈；S5、TA根据声望反馈更新车辆声望信息，服务提供者根据数据收集量对策略进行更新。本发明方法基于斯塔克尔伯格博弈模型、Lloyd’s聚类算法和声望管理机制，在平衡参与者之间竞争关系的同时，根据优先级顺序处理数据，以提高数据收集量和激励参与者诚实提供数据以获得更多可用数据。
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公开(公告)号：CN114493970B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210107992.2
申请日：2022-01-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向图像实例级局部区域的图像鲁棒水印方法、系统及介质。本发明将水印信息嵌入到图像的局部实例语义区域，所生成的局部含密图与原始图像在观感上无显著差异。此外，本发明将图像修复领域的部分卷积运用到局部水印信息的扩散上，提高了模型的鲁棒性，有助于水印提取网络对水印信息的提取。相比较于传统水印方案或使用基于CNN的一般方案，本发明创造适用于图像像素级的一个或多个实例区域的图像水印信息的嵌入和提取，使得一副图像所能承载的水印信息的更为多样。
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公开(公告)号：CN114501427B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111675395.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/03 , H04W12/00 , H04W12/069 , H04W12/10 , H04W12/0431 , H04W12/63 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的出行乘车匹配方法，包括以下步骤：S1、TA初始化并为注册实体分配公钥、私钥、声誉证书以及假名身份；S2、乘客选择个性化旅行偏好需求并注入布隆过滤器，加密出行乘车请求并为出行乘车请求计算信息签名，RSU对乘客的声誉证书和信息签名的有效性进行验证，验证通过后广播信息给附近的车辆；S3、车辆将偏好属性集合注入布隆过滤器，加密出行乘车响应，并为出行乘车响应计算信息签名；S4、判断车辆是否满足乘客的个性化需求，将车辆和乘客进行出行乘车匹配。本发明方法基于布隆过滤器和隐私集合交集技术，并将其应用到出行乘车匹配中，保护了出行乘客的隐私，降低了计算开销和通信开销，提高了乘客的出行乘车体验。
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公开(公告)号：CN117768245B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410194540.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L9/08 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种全链路数据安全保护方法及系统，该方法包括下述步骤：在数据采集阶段构建数据安全标识，在数据传输存储阶段对密文文件分块并生成密文分量，计算虚拟索引和数据标签，将密文分量发送到DHT网络中，将虚拟索引、数据块和数据标签构成的元组上传至云服务器，在数据处理与数据交换阶段基于重加密密钥生成算法进行重加密，解密后得到标识符和秘密值，获取密文分量关联索引的元组，基于属性代理重加密实现云端存储的细粒度访问控制，在数据销毁阶段使用DHT网络自动更新功能实现数据自毁，本发明能实现数据生命周期全流程安全保护，能有效保障数据的保密性、数据完整性、实现细粒度访问控制，并保障数据的使用、流动和存储安全。
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公开(公告)号：CN117955752A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410356612.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，提出一种计算可控的数据隐私保护方法、系统及存储介质，其中，本发明结合加密算法、秘密分享技术和可信执行环境，实现了计算可控的隐私计算和结果发布；基于解密服务器的可信执行环境来实现对指定计算策略和用户访问策略下的结果密文的解密，能够有效保护计算策略和用户访问策略的隐私，确保只有密文解密方知道某一被解密的结果密文对应的计算策略和用户访问策略；利用秘密分享技术对解密私钥进行多份解密密钥份额的划分，从而抵御一定数量数据授权方合谋情况下也不能获取关于数据、计算结果、计算策略和访问策略的隐私，对各方数据隐私、计算策略和访问策略进行同时保护。
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公开(公告)号：CN117915312A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311672590.8
申请日：2023-12-06
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W12/00 , H04W12/03 , H04W12/122 , H04W12/069 , H04W4/44 , H04W12/041
Abstract: 本发明公开了一种云辅助车联网中隐私保护的声望更新系统及方法，该系统包括可信机构、云服务提供者、路侧单元、蜂窝基站以及车辆；可信机构包含时钟，用于负责车辆注册，为请求车辆生成并分发声望证书和秘密值，进行车辆声望值的存储和定期更新；车辆为具有始终与可信机构保持同步的时钟和可信平台模块的移动车辆，周期性地生成声望反馈并提交至云服务提供者；云服务提供者包含一个始终与可信机构保持同步的时钟，用于验证和聚合声望反馈，并将聚合声望反馈发送至可信机构；路侧单元和蜂窝基站用作车辆与可信机构以及车辆与云服务提供者之间通信的中继。本发明以隐私保护的方式大幅降低可信机构端的计算和通信开销并克服现有方案中的局限性。
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公开(公告)号：CN116994423B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310894676.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆编队中轻量级、隐私保护的领队车辆选择系统及方法，该系统包括可信机构TA，用于负责生成系统参数和维护车辆信息；服务提供者SPA，用于负责处理车辆编队的信息；服务提供者SPB，用于负责配合服务提供者SPA完成领队车辆的选择；路侧单元RSU，用于作为车辆与可信机构TA、服务提供者SPA的通信接口。本发明实现了高效的领队车辆选择和强隐私保护，能够降低可信实体的参与度，实现由半可信实体根据声望值大小选择领队车辆，且能够在较低的计算、通信与存储开销的情况下，确保车辆声望值隐私及身份隐私不被泄露。
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公开(公告)号：CN117768245A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194540.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L9/08 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种全链路数据安全保护方法及系统，该方法包括下述步骤：在数据采集阶段构建数据安全标识，在数据传输存储阶段对密文文件分块并生成密文分量，计算虚拟索引和数据标签，将密文分量发送到DHT网络中，将虚拟索引、数据块和数据标签构成的元组上传至云服务器，在数据处理与数据交换阶段基于重加密密钥生成算法进行重加密，解密后得到标识符和秘密值，获取密文分量关联索引的元组，基于属性代理重加密实现云端存储的细粒度访问控制，在数据销毁阶段使用DHT网络自动更新功能实现数据自毁，本发明能实现数据生命周期全流程安全保护，能有效保障数据的保密性、数据完整性、实现细粒度访问控制，并保障数据的使用、流动和存储安全。
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