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公开(公告)号：CN116132192B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310171045.4
申请日：2023-02-27
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于FP‑growth算法的认知物联网共谋SSDF攻击检测方法，涉及物联网安全技术领域，本发明基于以边缘为中心的认知物联网(Ec‑CIoT)架构，公开了一种使用关联规则挖掘算法来检测共谋SSDF攻击，基于CIoT中存在的大量设备，利用BIRCH算法进行聚类，将某区域内的物联网设备划分成若干个子集群，基于子集群内的物联网设备，将感知报告发送到位于边缘层的子融合中心(S‑FC)，在S‑FC执行FP‑growth算法识别出共谋恶意物联网设备(C‑MIDs)并过滤其感知报告，基于融合中心(FC)对接收到的感知报告进行数据融合并做出全局决策，实现对CIoT中不同类型的共谋SSDF攻击均达较好的检测，该基于FP‑growth算法的认知物联网共谋SSDF攻击检测方法。
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公开(公告)号：CN116647358A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310171043.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，首先，融合中心对接收的能量感知数据进行均值漂移聚类，将数据按照数据值相近程度划分不同聚类，因为同一聚类中数据值之间较为相近，根据本发明创新性地提出的诚信概率值概念，通过诚信概率值筛选出可信度较高的能量数据，然后，根据数据变动程度评分和信任度评分，对同一聚类中筛选后的数据进行评分，为各感知数据分配合适权重，获得可信度更高的融合能量，最后，根据融合能量与能量阈值进行比较，以判断是否存在恶意攻击，仿真结果表明，在3种不同的攻击场景下，本发明具有较高的检测概率，能够更有效地抵抗SSDF攻击。
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公开(公告)号：CN116204925A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310232566.6
申请日：2023-03-13
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种强鲁棒性智慧城市边缘计算数据安全系统及方法，通过使用来自一个或多个数据所有者/源的数据训练全局模型来规避由于数据孤岛而带来的挑战，针对利用平行网络对不同模型提取的特征进行多模态加权融合提升边缘节点算力，利用同态加密技术来保护边缘计算设置中的数据和模型的隐私，此外，在边缘节点进行梯度异常检测时发现有异常的梯度，边缘节点上传梯度的时候会附加一个信号告诉云中心当前边缘节点所上传的参数是否可用，通过多次数据集分配比不同的实验评估验证，本发明能有效减少总体训练时间并提升模型的鲁棒性和高精度，并在安全性，效率和准确性之间实现最佳权衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119254527A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411527620.0
申请日：2024-10-30
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的物联网安全方法，包括：构建联邦学习模型，所述联邦学习模型包括服务器和客户端，基于服务端和客户端对生成对抗网络进行训练，获取训练结果，其中，对所述基于服务端和客户端对生成对抗网络进行训练包括：S1、获取服务器端初始参数；S2、对所述初始参数进行选择，获取客户端特征数据；S3、利用客户端特征数据对客户端本地模型进行训练，获取训练结果；S4、对所述初始参数和所述训练结果进行联邦聚合，获取合成特征；S5、基于所述合成特征对服务器端分类器进行训练，获取当前全局模型参数；S6、对所述当前全局模型参数进行选择，重复步骤S2‑S5，直至全局模型参数满足预设条件，则终止迭代。
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公开(公告)号：CN116321343B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310172216.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种油气物联网自适应阈值能量管理方法，具体为设置自适应阈值来自主决策节点的工作模式，通过自主设定节点的工作模式来节约不必要的能耗成本进而节约能量。通过设置簇头的选择机制来选择簇头可以保证簇头的正常运行，进而确保整个网络的正常通信。
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公开(公告)号：CN118033588A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410326673.X
申请日：2024-03-21
Applicant: 无锡学院
IPC: G01S7/41 , G01S13/91 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种雷达目标识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于目标识别的技术领域；该方法先提取了训练集和测试集目标的高分辨一维距离像HRRP；接着提取训练集目标的距离Rav_train和距离像的特征{Fi_train}；将雷达探测范围0～Rmax分为M个区域{Ri}，再创建M个分类器Ci，Ci对应{Ri}范围内的目标的分类器；根据距离Rav_train选择分类器Ci，利用目标特征{Fi_train}训练分类器Ci；对测试集的目标进行识别时先提取目标的距离Rav_test和距离像的特征{Fi_test}，根据距离Rav_test选择分类器Ci，利用特征{Fi_test}和分类器Ci进行目标识别，得到目标识别的结果。本发明采取利用距离信息进行多分类器的雷达目标识别方法降低HRRP方位和强度敏感性对目标识别的影响，提高了毫米波雷达在交通监测中目标识别的准确率。
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公开(公告)号：CN117473308A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311268694.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种物联网边缘计算数据污染检测方法、系统及介质。方法包括：获取初始样本数据；初始样本数据包括原始数据集S以及不同噪声比例的高斯噪声产生的数据集G；构建基线模型，基线模型包括残差网络和基础网络；基于初始样本数据进行训练，直到预设的基线模型的复合损失函数收敛，得到训练好的基线模型；使用数据集G和预设的污染样本数据集F对训练好的基线模型进行检测，使用残差网络提取原始数据集S的样本特征得到第一特征图，使用基础网络对数据集G的样本特征进行卷积得到第二特征图，将第一特征图、第二特征图进行数据融合，输出数据污染检测结果。通过本发明解决物联网边缘计算面临的数据安全问题，减少训练和学习的数据量。
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公开(公告)号：CN116321343A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310172216.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种油气物联网自适应阈值能量管理方法，具体为设置自适应阈值来自主决策节点的工作模式，通过自主设定节点的工作模式来节约不必要的能耗成本进而节约能量。通过设置簇头的选择机制来选择簇头可以保证簇头的正常运行，进而确保整个网络的正常通信。
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