基于区块链与代理重加密的可信基因检测及数据共享方法

    公开(公告)号:CN108063752B

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201711062477.2

    申请日:2017-11-02

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链与代理重加密技术的可信基因检测及数据共享方法,应用在基于依次连接的应用管理层、区块链层以及分布式数据存储层的应用系统。该方法建立基于区块链技术的检测机构和医院的信誉度管理方案,解决第三方机构随意给出检测结果的问题。同时,基于公钥加密方案,保护个人用户的隐私数据,使得个人对自己的基因数据有完全的控制权和所有权。最后,在区块链智能合约中实现一种可撤销的代理重加密方案,保证科研机构在得到个人用户授权之后获取基因组数据。

    一种基于对抗学习的车辆图像优化方法及系统

    公开(公告)号:CN110458060A

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201910694429.8

    申请日:2019-07-30

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习的车辆图像优化方法及系统,该方法的步骤为:收集不同角度拍摄的车辆图像,将车辆图像划分为标准场景图像和非标准场景图像;对非标准图像进行图像预处理后作为低质量数据集;构建基于生成对抗网络的车辆图像优化模型,模型由生成器、判别器和特征提取器构成;训练基于生成对抗网络的车辆图像优化模型,设置损失函数,采用反向传播计算网络权重梯度并更新车辆图像优化模型参数;车辆图像优化模型训练完成后,保留生成器作为最终的车辆图像优化模型,输入多场景车辆图像,输出优化的标准场景图像。本发明实现复杂场景车辆图像到标准场景车辆图像迁移,达到优化图像质量目的,提升车辆检测识别准确率。

    一种将以太坊智能合约转换成超级账本智能合约的方法

    公开(公告)号:CN108595185A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810322171.4

    申请日:2018-04-11

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种将以太坊智能合约转换成超级账本智能合约的方法,包括:使用机器学习方法训练得到一个转换模型;输入Solidity源代码,对以太坊上使用Solidity编写的智能合约代码进行预处理;使用训练好的数学模型进行高级识别工作,包括对象的识别、算法的识别、模块的识别、接口的识别等,将Solidity语言的智能合约转换成超级账本上的Java语言的智能合约。本发明方法可以实现以太坊智能合约到超级账本智能合约的快速转换,节约开发人员的开发时间和开发成本。

    一种基于安卓平台的界面劫持应对方法

    公开(公告)号:CN107992745A

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201711226580.6

    申请日:2017-11-29

    Applicant: 暨南大学

    Inventor: 翁健 梁天擎 张悦

    CPC classification number: G06F21/554 G06F21/577 H04L63/1466

    Abstract: 本发明公开了一种基于安卓平台的界面劫持应对方法,步骤如下:S1、获取当前程序的界面栈,通过活动栈顶获知活动类:S2、根据界面类获知包名并显示在用户界面;S3、检查该包名是否是一个正确的包名,如果该包名为当前程序内部的包,则返回步骤S1,否则,转至下一步骤S4;S4、判断当前用户界面为遭到界面劫持,创建一个新的可信任界面,准备进行覆盖操作;S5、使用该可信任界面对当前用户界面进行覆盖,返回步骤S1。该方法当检查到劫持行为时,则通过安卓内置的接口,创建一个新的可信任界面覆盖原界面。通过覆盖界面,恶意劫持的界面将会被隐藏,保证用户的隐私信息不会因为界面劫持而泄露。

    基于机器学习和区块链技术的预测以太坊上交易的燃料限制的方法

    公开(公告)号:CN107967539A

    公开(公告)日:2018-04-27

    申请号:CN201711227857.7

    申请日:2017-11-29

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和区块链技术的预测以太坊上交易的燃料限制的方法,步骤如下:首先是获取在以太坊上已发布所有智能合约的URL;其次根据URL获得已验证过的智能合约代码及其相对应的交易的信息;然后对获取到的信息进行处理,建立与函数相关的燃料限制特征集;再其次采用机器学习方法预测以太坊交易燃料限制;最后用户只需要输入智能合约代码就可以得到每个函数预测燃料限制。该发明预测结果更加精确合理,大大减少偏大或者偏小的情况出现;用户操作更加方便,只需要用户提供智能合约就可以给出调用合约函数交易的燃料限制。

    用于智能移动端的区块链结构、生成方法及交易验证方法

    公开(公告)号:CN107612973A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710714142.8

    申请日:2017-08-18

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于智能移动端的区块链结构、生成方法及交易验证方法,首先创世区块生成者生成创世区块,并通过给定规则向P2P网络传播创世区块或Hash值,使得整个网络中一半以上节点持有创世区块,另一半持有该区块的Hash值;节点在此基础之上进行共识运算,并在达成新的共识;通过不断地进行循环共识,最终得到部分节点存储部分区块链区块的区块链结构。本发明具有占用存储空间小,兼容所有共识机制的特点。

    一种基于区块链及专家系统的艺术品流通及鉴定登记方法

    公开(公告)号:CN107194587A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710373308.4

    申请日:2017-05-24

    Applicant: 暨南大学

    CPC classification number: G06Q10/06 G06Q30/0185 G06Q30/0609

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链及专家系统的艺术品流通及鉴定登记方法,该方法首先由鉴定市场智能合约完成对艺术品鉴定结果的登记,再允许其在交易市场智能合约流通并记录,本发明利用鉴定市场智能合约中积累的区块信息,在区块链外对鉴定信息的机器学习获取知识,建立专家系统,通过对询问专家系统的艺术品提供鉴定意见,满足对于商品鉴定有效性与鉴定结果核查的需求。另外交易市场智能合约在保护交易者身份隐私免遭泄露之下,结合鉴定市场智能合约,建立文物登记,以具体记载文物的流通状况与鉴定结果。最终凭借着上述方法共同确保在艺术品交易过程中实现了去中心化,同时,达到了可信、便捷、低成本的增益效果。

    一种将以太坊智能合约转换成超级账本智能合约的方法

    公开(公告)号:CN108595185B

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN201810322171.4

    申请日:2018-04-11

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种将以太坊智能合约转换成超级账本智能合约的方法,包括:使用机器学习方法训练得到一个转换模型;输入Solidity源代码,对以太坊上使用Solidity编写的智能合约代码进行预处理;使用训练好的数学模型进行高级识别工作,包括对象的识别、算法的识别、模块的识别、接口的识别等,将Solidity语言的智能合约转换成超级账本上的Java语言的智能合约。本发明方法可以实现以太坊智能合约到超级账本智能合约的快速转换,节约开发人员的开发时间和开发成本。

    一种Android系统应用程序漏洞检测方法

    公开(公告)号:CN106919844B

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201710078479.4

    申请日:2017-02-14

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种Android系统应用程序漏洞检测方法,可用于渗透测试和APK安全性测试。本发明方法首先分析待检测的APK包,确定其可能存在的漏洞种类;然后寻找APK包的早期版本,并按照发布时间顺序排序;循环遍历早期版本的APK包,对其进行APK可用性测试;对于存在网络连接的APK包,逐一进行网络抓包嗅探分析测试,寻找漏洞;对于不存在网络连接的APK包,进行解包逆向工程操作,分析是否存在漏洞;利用找到的漏洞进行攻击,试探攻击是否成功,如果成功,则确定为漏洞。

    一种基于数据挖掘与深度学习的新闻信息聚合方法

    公开(公告)号:CN110019814A

    公开(公告)日:2019-07-16

    申请号:CN201810743949.9

    申请日:2018-07-09

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘与深度学习的新闻信息聚合方法,使用爬虫对新闻门户网站在同一时间段进行数据抓取,获得新闻信息以及评论信息;然后通过应用向量空间模型、TF-IDF权重计算方法、同义词词林方法以及cosin的距离测量,对新闻进行分类去重,将内容相同的新闻聚合在一起;通过文本概括的算法,实现对所有评论进行概括的功能;最后通过深度神经网络模型,自动生成文章的摘要。本方法可以方便读者高效快速地获取到各大新闻平台的内容及读者评论。

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