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公开(公告)号：CN110166466B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910448335.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L29/06 , H04L9/08 , H04L9/06 , G06F21/60 , G06F16/953
Abstract: 本发明公开了一种可高效更新权限的多用户可搜索加密方法，属于云计算存储和密码学技术领域。数据拥有者先确定查询用户对文件的权限，构建出访问控制列表，然后将数据加密生成对应的密文数据以及元数据，并将它们上传到云服务端。同时数据拥有者返回给查询用户相应的访问密钥，用来从向云服务端生成查询认证。用户检索时，发送相应关键字的查询密文标识以及由认证密钥生成的认证标识。服务端接收到这些信息后，先根据认证标识进行认证，确定有权查询后再进行密文上的检索。本发明一方面避免了数据拥有者和查询用户的实时交互；另一方面使数据拥有者可以高效地更新查询用户的权限且不影响其他用户；再一方面可扩展到大规模加密数据库中。
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公开(公告)号：CN110417745A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910593382.6
申请日：2019-07-03
Abstract: 本发明公开了一种支持ModbusTCP低延时处理的规则匹配方法，属于工业防火墙技术领域。本发明包括：接收ModbusTCP协议数据包，对该ModbusTCP协议数据包进行解析，并根据解析结果判断该ModbusTCP协议数据包是否包括有至少一个操作字段，如果是则使用预先构建好的决策树对得到的解析结果进行匹配处理，以得到最终的匹配结果。操作字段包括功能码字段、子功能码字段、访问类型字段、寄存器地址字段、以及寄存器值字段。本发明通过构造一棵决策树，将规则文件中的所有规则放入决策树中的对应位置，然后对ModbusTCP数据包进行过滤处理，从而解决了现有工控防火墙机制存在的匹配时间长的技术问题。
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公开(公告)号：CN110276054A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910405167.9
申请日：2019-05-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种保险文本结构化实现方法，包括如下步骤：建立实体信息模板，所述实体信息模板包括不同类型保险文本的保障责任所含实体信息及实体类型标签；选取分隔位置将原始保险文本进行语义拆分，得到文本块；基于SVM的文本分类器对所述文本块进行分类，预测其所属的实体信息模板；基于条件随机场概率图模型对分类后的所述文本块进行序列标注，并根据所述文本块所属实体信息模板抽取实体信息，形成结构化数据；融合多个所述文本块的结构化数据，得到所述原始保险文本的结构化结果。本发明提供的保险文本结构化实现方法抽取保险文本中的结构化数据信息，可以简化保险文本的内容，实现保险文本的快速阅读。
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公开(公告)号：CN110263825A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910461454.1
申请日：2019-05-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请涉及一种数据聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据待聚类数据的密度值、最近密度更高点距离和最近种子距离，从待聚类数据中确定聚类种子；基于聚类种子对待聚类数据进行均值聚类，得到聚类初始簇；根据待聚类数据在对应的聚类初始簇中的覆盖点数，和最近密度更高点距离，确定聚类初始簇的最终聚类中心；基于最终聚类中心对待聚类数据进行密度峰值聚类，得到数据聚类结果。采用本方法能够提高整体数据聚类效果。
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公开(公告)号：CN110224823A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910505648.7
申请日：2019-06-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种变电站报文安全防护方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：读取报文发送端的智能设备身份标识，并获取与报文发送端的智能设备身份标识对应的SCD文件，解析SCD文件，生成票据，根据票据对GOOSE报文进行安全处理，推送安全处理后的GOOSE报文至报文接收端，由于SCD文件中智能设备的身份标识、公私钥、预设密钥表以及映射函数，可以针对每个智能终端设备的密钥进行管理，再根据SCD文件生成票据对GOOSE报文进行安全处理实现双重安全防护处理，可以显著提高变电站报文收发的安全性，有利于变电站的安全运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110175158A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910431788.4
申请日：2019-05-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/18 , G06F16/2458 , G06F17/22 , G06F17/24
Abstract: 本发明公开了一种基于向量化的日志模板提取方法，其结合了离线日志模板提取和在线日志模板提取两个过程，离线日志模板提取先将所有的日志记录向量化后映射到一个高维向量空间，然后对所有向量进行聚类以实现对日志记录的分类，最后从每个类中提取出其中所有日志记录的最长公共单词子序列并用通配符替代不同的部分以作为该类的模板，在线日志模板提取基于离线提取的结果，对随着时间推移新产生的日志记录逐条进行处理，计算其向量化后的结果与已知各模板向量化后的结果的距离。本发明能够解决现有日志模板提取方法存在的不适合处理大量日志、普适性差、复杂性比较高的技术问题。
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公开(公告)号：CN110149401A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910427986.3
申请日：2019-05-22
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种用于优化边缘计算任务的方法，包括：移动设备接收来自边缘服务器的数据交互请求，并根据该数据交互请求获取该边缘服务器的任务到达率和CPU处理速度；移动设备根据其自身参数获取其待发送任务传输到边缘服务器的传输时间和发射功耗，移动设备处理该待发送任务的时间和能耗，以及边缘服务器对该待发送任务的处理时间，移动终端获取边缘计算系统中与该移动终端相邻、且具备边缘计算能力的空闲移动设备，移动设备根据其自身参数获取其待发送任务传输到空闲移动设备的传输时间和发射功耗。本发明能够解决现有方法由于没有充分利用边缘计算系统中空闲且具备边缘计算能力的移动终端，从而导致边缘计算系统的整体工作效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN110138619A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910448351.1
申请日：2019-05-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种实现影响力最大化的初始节点选取方法，其针对社交网络中多种影响同时传播的场景，将从众意识引入传播过程中，针对从众意识的传播模型提出了逆向采用采样方法、初始节点选取方法和初始节点估计方法，首先对影响网络进行逆向采用采样，随后根据逆向采用采样的样本，迭代地计算初始节点，直到采用估计方法判断采用收益满足精度要求为止，否则加倍采样规模，重复以上步骤。从众意识的传播模型更加科学和真实地建模传播过程，初始节点选取方法能够准确、高效地选取初始节点，并能够适应大规模网络结构，提高了初始节点选取方法的时效性。
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公开(公告)号：CN120011601A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510088606.3
申请日：2025-01-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06T1/20 , G06T1/60
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU加速的可达性查询方法，包括：接收来自用户的图数据，对该图数据进行压缩预处理，以获取压缩处理后的图数据，获取来自用户的查询点，其包括源顶点和目标顶点，配置GPU的环境，在配置好的GPU环境中将压缩处理后的图数据以及查询点复制到GPU的内存中，计算图数据的平均出度，并判断该平均出度是否大于预先设置的阈值，如果是则获取复制到GPU的内存中的图数据，并使用两阶段BFS算法在该图数据中查询获取的查询点是否可达作为查询结果，然后将查询结果复制到CPU内存并输出。本发明能够解决现有基于索引的可达性查询算法由于构建用于可达性查询的索引需要消耗大量的存储资源，无法处理大规模图数据的技术问题。
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公开(公告)号：CN119888350A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510042044.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例提供了一种多模型不平衡节点分类方法和装置。该方法包括：获取图数据集，所述图数据集包括训练集和测试集；基于所述训练集中的各节点信息，生成合成节点，以使得所述训练集中每个类别的节点数达到均衡分布；将生成的所有合成节点加入到所述训练集中形成新的训练集，并将所述新的训练集分成多个训练子集分别输入到图神经网络模型中的多个子模型中进行训练，直到所述图神经网络模型的性能收敛；将所述测试集输入至所述性能收敛的图神经网络模型中进行节点分类。本申请实施例的方法和装置，能够提高节点分类的性能。
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