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公开(公告)号：CN112733111B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011634843.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的一种基于片段分割的阈值谓词加密生物特征认证方法，包括以下步骤：获取用户的生物特征，对每个用户的生物特征生成参考模板并存储在服务端；用户发起认证请求；服务端收认证请求，将向用户发送挑战；客户端收到挑战后将采集客户端新的生物特征样本，并得到生物特性向量，通过嵌入模块和质询模块计算处理，得到质询的生物特性向量，进而得到质询模板并发送至服务端；服务端收到质询模板，进行每个片段中检测向量的信号计算，运行提取模块进行验证，根据验证结果得到第一步认证结果；进行总相关值计算，得出最终认证结果；本申请不仅可以防止生物特征认证设备受到随机攻击，还可降低计算开销，实现便捷方便的生物特征认证。
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公开(公告)号：CN112651007B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011634886.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的一种基于数字水印的阈值谓词加密生物特征认证方法，包括以下步骤，获取用户的生物特征，对每个用户的生物特征生成参考模板并存储在服务端；用户发起认证请求；服务端收到认证请求，将向用户发送挑战；客户端收到挑战后将采集客户端新的生物特征样本，并得到生物特性向量，经过嵌入水印信息操作，进而得到质询模板并发送至服务端；服务端收到质询模板，进行每个片段中检测向量的信号计算，判断水印信息是否正确，根据水印信息的判断结果得到第一步认证结果；进行总相关值计算，根据总相关值和第一步认证结果得出最终认证结果；本申请可以防止系统受到欺骗攻击，且计算简单、效率高，可以使生物特征认证工作安全高效的进行。
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公开(公告)号：CN109685501B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811471842.X
申请日：2018-12-04
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链激励机制下可审计的隐私保护深度学习平台建设方法，解决了深度学习模型训练中的参数缺乏的问题，使得多个相似模型的训练者可以在保护隐私同时可审计共享参数正确性的情况下合作进行深度学习模型的训练。该发明取得的技术效果如下：首先，模型训练者使用的加密方法保证了参数的隐私性，且解密更新后参数的过程需要所有参与者协同，从而更进一步降低参数泄露的可能性；其次，加密后的参数以状态的形式存放于区块链中，只有参与者及授权的矿工才能访问；第三，基于区块链的激励机制的存在，保证了参数的有效性；参与者在提交参数时需要缴纳抵押金，如果参数无效，则抵押金会被没收，从而保证了共享参数的可审计性。
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公开(公告)号：CN113220651A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110452028.9
申请日：2021-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/174
Abstract: 本发明公开一种运行数据压缩方法，所述方法包括以下步骤：在目标运行数据中筛选满足预设条件的选定运行数据；利用预设压缩算法对所述选定运行数据进行数据结构的修改，以获得预处理数据，其中，一条选定运行数据对应一条预处理数据，所述预设压缩算法是利用冗余比特位数对Snappy算法进行修改获得，所述冗余比特位数基于所述目标运行数据中的参考运行数据的数据大小值获得；利用所述预设压缩算法，对所述预处理数据进行压缩，以获得压缩后的结果数据。本发明还公开一种运行数据压缩装置、终端设备以及计算机可读存储介质。利用本发明的运行数据压缩方法，提高了满足预设条件的运行数据的压缩效率。
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公开(公告)号：CN112733111A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011634843.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的一种基于片段分割的阈值谓词加密生物特征认证方法，包括以下步骤：获取用户的生物特征，对每个用户的生物特征生成参考模板并存储在服务端；用户发起认证请求；服务端收认证请求，将向用户发送挑战；客户端收到挑战后将采集客户端新的生物特征样本，并得到生物特性向量，通过嵌入模块和质询模块计算处理，得到质询的生物特性向量，进而得到质询模板并发送至服务端；服务端收到质询模板，进行每个片段中检测向量的信号计算，运行提取模块进行验证，根据验证结果得到第一步认证结果；进行总相关值计算，得出最终认证结果；本申请不仅可以防止生物特征认证设备受到随机攻击，还可降低计算开销，实现便捷方便的生物特征认证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118228131A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410650199.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2413 , G06F17/18 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种面向KNN缺失值填充模型的数据投毒检测方法，属于机器学习、缺失值填充技术领域，包括：设置阈值系数并计算异常阈值，其次使用改进的局部密度异常因子算法计算计算数据集中不同缺失样本的局部密度异常因子，随后通过对比不同缺失样本的局部密度异常因子更新每个缺失样本的异常计数器，而后再检查每个缺失样本的异常计数器是否异常阈值来确定攻击者意欲攻击的目标缺失样本，最后再通过清除目标缺失样本的K个邻近进而清除数据集中的有毒样本。该检测方法可以通过灵活设定阈值系数进而选择检测强度。为防御面向KNN模型的针对性投毒攻击提供了参考依据，具备现实意义。
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公开(公告)号：CN116112976B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211640127.0
申请日：2022-12-20
Applicant: 暨南大学 , 云浮市物联网研究院有限公司
IPC: H04W28/06 , H04W28/08 , H04W72/566
Abstract: 本发明公开了一种设备计算迁移方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将待卸载的计算任务的任务计算信息广播至边缘服务器，边缘服务器根据任务计算信息反馈任务迁移的时间耗费信息；基于时间耗费信息确定各边缘服务器的优先级；基于预设贪心策略和优先级确定目标边缘服务器，并发送任务迁移请求至目标边缘服务器，以使目标边缘服务器反馈是否承接计算任务；在目标边缘服务器承接计算任务时，将计算任务卸载后迁移至目标边缘服务器。本发明基于边缘服务器的优先级和预设贪心策略确定目标边缘服务器，在目标边缘服务器承接计算任务时将计算任务迁移至目标边缘服务器，从而可以在移动设备中选出局部最优的边缘服务器进行计算迁移。
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公开(公告)号：CN117408891A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311714540.1
申请日：2023-12-14
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及计算机视觉的图像分析技术领域，特别是涉及一种基于Cycle‑GAN的图像加雾方法，包括：获取待加雾图像；将所述待加雾图像输入预设的图像生成模型中，输出加雾后的目标图像，其中，所述图像生成模型由训练集训练获得，所述训练集包括无雾的图像数据和文本数据、有雾的图像数据和文本数据，所述图像生成模型采用Cycle‑GAN网络构建。本发明通过输入待处理的图像，将图像与文本信息特征融合，输入在多模态扩散文本语义约束下的Cycle‑GAN网络中生成目标图像，提升图像雾气效果，生成更符合实际效果和目标需求的图像。
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公开(公告)号：CN116703108A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310740495.0
申请日：2023-06-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06N5/025 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种基于top‑k结构洞的众包问题选择方法和系统，方法包括：获取众包问题集合并设置对应的初始收益；根据问题集合构造概率传播图；根据概率传播图计算图中的top‑k结构洞，获得top‑k结构洞集合；在问题集合中随机选择一个众包问题，遍历top‑k结构洞集合，若所选的众包问题为top‑k结构洞集合中的问题，则对所选的众包问题附加定量权重；计算每个所选问题的收益增量；将每个收益增量与初始收益最大的众包问题的收益增量进行比较，若大于，则将对应问题加入结果集合；重复上述步骤，将迭代更新后的结果集合作为最终的众包问题选择结果；本发明能够降低评估成本和提高准确度，同时提高众包效率，显著改善众包工作者的工作体验。
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公开(公告)号：CN115129978A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210597197.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2457 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种偏好查询方法、用户终端、服务器及存储介质，偏好查询方法应用于用户终端，偏好查询方法包括以下步骤：获取用户的初始偏好向量，以及获取标准数集；对标准数集中的各个标准数进行排列得到扰动偏好向量；将扰动偏好向量发送至服务器，以供服务器采用扰动偏好向量对数据库中各个存储对象的属性进行加权求和处理得到存储对象对应的偏好分数，根据偏好分数确定查询结果，将查询结果发送至用户终端。本发明实现了在偏好查询的过程中，保护用户的隐私信息不被泄露。
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