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公开(公告)号：CN102447558B
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201110373499.7
申请日：2011-11-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 王勇
IPC: H04L9/08
Abstract: 针对现实中可能存在的多种攻击，发明了一种具有误导功能的加密方法，应用该方法加密可以很容易得到伪密钥，从而可以误导密码分析者，这种误导是决定于内层密钥的，为了可以进行任意的误导，采用长随机序列来产生子密钥，长随机序列可以由量子密钥分配产生。为了节省密钥，根据需要截取最短的密钥长度，解密时，获取相应的信息，也可以确定加密所截取的密钥长度，以保证同步。加密的时候需要有一个关键词数据库，其内层加密利用数据库进行关键词的扩充，外层加密采用了传统的加密方法。本发明在各种场合加密应用中均具有一定的使用价值，特别是军事上。
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公开(公告)号：CN102360414B
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201110301774.4
申请日：2011-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 王勇
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明针对密钥的窃取、对密钥持有人的挟持、软磨硬泡攻击和唯密文攻击等攻击，发明涉及一种具有误导功能的加密方法，应用该方法加密可以很容易得到伪密钥，从而可以误导密码分析者，这种误导是决定于内层密钥的，它包括产生密钥流的信息和修正信息，利用修正信息可以根据实际需要增强误导的有效性。对于文档中的标记采用特别的处理方式，使得即使规定的标记可能出现在文本中，依然不会混淆。加密的时候需要有一个关键词数据库，其内层加密利用数据库进行关键词的扩充，外层加密采用了传统的加密方法。本方法解密时无需数据库的支持，避免了数据库同步的问题。本发明在各种场合加密应用中均具有一定的使用价值，特别是军事上。
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公开(公告)号：CN103118124A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310056525.2
申请日：2013-02-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明为一种基于分层多代理的云计算负载均衡方法，云计算平台经网络连接的多个节点中2个节点为任务监测控代理和资源监控代理，任务监测控代理下任务代理层的1～n个节点为任务子代理，资源监控代理下资源代理层的1～m个节点为资源子代理，各代理共同为云计算平台的管理节点，各管理节点根据负载情况进行任务分配，不同的管理节点分别负责任务监控、资源监控、资源分配等，不同层次的管理节点具有不同的功能，上下层管理节点之间相互通报任务信息和资源信息，协调合作，并发而且高效地处理多个云计算任务，实现云计算平台的负载均衡，提升云计算平台的任务处理能力。
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公开(公告)号：CN103117948A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310057076.3
申请日：2013-02-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/869
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的分级并行高速网络TCP流重组方法，采用基于FPGA的分级并行结构，作为第一级的主节点对捕获网络数据包实现负载均衡调度，在保证流粒度的前提下，将高速网络数据流瞬时均衡地调度至作为第二级的从节点中；从节点先并发访问快表以及基于哈希的双向循环链表，若访问快表先找到流记录则结束哈希双向循环链表查找流记录，否则将依赖哈希双向循环链表查找结果，从而确定该TCP流的状态，再判定此次访问TCP流记录的数据包是否有序，对于乱序数据包才为其分配存储空间，并以静态链表维护该流中的乱序数据包来实现TCP流局部重组，在保证该TCP流数据包局部有序的前提下，实现该TCP流的数据包整体有序。
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公开(公告)号：CN103002575A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210392447.9
申请日：2012-10-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法的水下无线传感器网络节点定位方法，首先根据GPS定位系统确定部署在水面的锚节点的坐标，再确定待定位节点的三维坐标。待定位节点坐标确定如下：首先利用水深与压强的关系求出节点的水深；然后将水下三维定位问题等效转换为二维定位。待定位节点的二维坐标确定如下：普通节点收集各锚节点的位置与距离信息，保存在一张表List上，然后广播给各锚节点；各锚节点根据表List独立的运行粒子群算法，分别求得各自的最优粒子，并把结果发给待定位节点；待定位节点检测锚节点所求的最优粒子，确定出节点的二维坐标。本发明可以显著减少待定位节点的能量和计算消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102799433A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210228306.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及残疾人使用软件的实现方法。为了解决残疾人使用软件的不便，它通过语音提醒代替显示器的显示，通过语音输入和语音控制代替键盘和鼠标操作。为了让盲人知道鼠标所在位置，当鼠标在软件界面内拖动、鼠标移出界面时，软件会发出适当的语音提醒，并且提示用户进行一定的操作。软件有针对残疾人的操作指南，以树形的结构进行语音提醒，提示残疾人做出选择。残疾人可用语音做出选择，直到以语音形式播放帮助具体内容。具有键盘提醒功能，在软件操作过程中的按键操作，可以被转变为对应的语音进行提醒。可以采用语音控制焦点切换，并且可以用语音命令控制处于焦点状态的控件的执行。软件可以将语音输入变成语音对应的文本，录入输入框。
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公开(公告)号：CN102638344A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210073859.6
申请日：2012-03-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明属于信息安全领域，特别是密码学领域，涉及一种基于压缩函数的哈希函数的加固方法。该方法对hash函数的关键性环节进行加固，即对第一个分组和最后一个分组的压缩函数进行加固，针对现有hash函数大多数运算以单个bit为基础，增加多bit的运算，或者利用已有的安全分组密码算法。加固以抗击现有的差分密码分析等方法为主，同时考虑一些其他的攻击，比如第二原像攻击，在最后一个分组的压缩函数的输入中，还增加了一个输入变量，即所有分组信息的一个简单压缩。这种加固的方法的优势在于，在关键性的分组进行加固，随着明文长度的增加，计算量的增加不大，并且通过在最关键的位置设置破译障碍，可有效抗击原像攻击，碰撞攻击，第二原像攻击等。
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公开(公告)号：CN119854795A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510019372.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/122 , H04W84/06 , H04L43/04 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2132 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及网络安全与卫星互联网技术领域，提出了一种基于CNN和RWav‑KAN的卫星网络异常检测方法。针对卫星网络数据(包括通信数据、遥测数据及控制数据)的规模大、维度高、时间相关性强及动态非平稳等复杂特性，首先，本发明利用卷积神经网络(CNN)提取空间信息特征，捕捉局部模式。随后，通过残差小波科尔莫戈洛夫‑阿诺尔德网络(RWav‑KAN)提取频域特征，采用小波变换捕捉多频率成分，增强复杂流量模式识别能力。最后，通过双通道RWav‑KAN结构融合多尺度特征，并结合Softmax分类器，显著提升了模型的泛化性能和检测准确性。本发明通过融合CNN的空间特征提取能力与RWav‑KAN的多尺度频域分析能力，有效解决了卫星网络异常检测中的特征提取与多尺度分析难题，为卫星网络安全防护提供了新的技术手段。
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公开(公告)号：CN119211241A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411267087.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/1004 , H04L41/142 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开一种基于元强化学习的双决策者任务卸载方法，通过设定两个卸载决策者，分别从不同角度学习和优化任务卸载策略，其中一个决策者负责决定是否以及在何处卸载任务，另一个则专注于资源分配细节，即开发基于元强化学习的双决策者卸载模型(MA‑DDTO模型)，共同基于任务特性、设备状态等信息生成最优动作，并根据实时反馈不断调整策略以实现边缘计算环境下的高效任务执行。本发明可以解决因任务规模较大而导致时延高和耗能大的问题。
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公开(公告)号：CN115865804B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202211496598.9
申请日：2022-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L45/76 , H04L45/00 , H04L45/12 , H04L41/147 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于链路流量预测的SDN路由优化方法，基于注意力机制和多图视角图神经网络设计了网络链路流量预测模型，可以直接在原始的基于图形的网络拓扑中处理链路流量数据，有效地捕捉动态时空特征，提高链路流量预测的准确性。本发明通过预测模型减小控制器获取网络状态的时延带来的影响，从而让控制器的路由决策更加准确。
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