公开(公告)号：CN112464291A

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN202011495037.8

申请日：2020-12-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 姚英彪 ,  周红 ,  徐欣 ,  姜显扬 ,  许晓荣

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F21/32 ,  G06F8/30

Abstract: 本发明公开了一种面向安卓智能终端的基于FPGA的数据解密与脱敏设备。本发明包括安卓智能终端模块和基于FPGA的数据解密与脱敏模块(FPGA模块)；所述的安卓智能终端模块由具有指纹采集功能的安卓智能终端及对应的应用程序组成；所述的FPGA模块包括处理器模块、解密模块、脱敏模块、密钥存储模块和指纹存储模块；所述安卓智能终端模块通过USB接口和FPGA模块连接，所述的秘钥存储模块和指纹存储模块通过QSPI接口与FPGA芯片连接。本发明最大程度上保证了数据的安全性。也就是说，即使在用户智能终端被控后，仍然能够保证关键机密数据以及密钥的安全性。

公开(公告)号：CN111352593A

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN202010132813.1

申请日：2020-02-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 姚英彪 ,  颜明博 ,  范金龙 ,  孔小冲 ,  徐欣 ,  姜显扬

IPC: G06F3/06 ,  G06F12/02 ,  G06F12/123

Abstract: 本发明提供一种区分快写和正常写的固态硬盘数据写入方法。当有数据需要写入时，通过热数据识别窗口将识别出的经常更新的热数据交给快写流程进行处理，以高于正常步进电压的方式快速写入到快写块中，并将快写次数wf增加1，其他冷数据发送给正常写流程进行处理，以正常步进电压的方式写入到正常写块中。采用先进先出(FIFO)策略管理快写队列，周期性触发方式，以固定时间间隔，依据快写策略带来的收益和因数据保留时间到期而重写的开销来动态调整热数据识别阈值；本发明能够提高基于NAND闪存的固态硬盘的性能，同时又能保证有效用户数据的安全性，同时由于快写带来的额外的垃圾回收开销并不会明显增大，因而对固态硬盘的寿命影响也不大。

公开(公告)号：CN119622718A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202510153415.0

申请日：2025-02-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 卢从慧 ,  范亦良 ,  徐欣 ,  章阳

IPC: G06F21/55 ,  H04L9/40 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2433 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种适用于物联网残缺数据的混合入侵检测方法，包括如下步骤：获取开源数据集并预处理；训练环境的配置；构建并训练多分类阶段算法模型，所述多分类阶段算法模型为将RF算法、类别型特征提升算法CatBoost、XGBoost算法和轻量级梯度提升机算法LightGBM四种集成学习算法进行加权聚合；构建并训练二分类阶段算法模型，所述二分类阶段算法模型为将自编码器、单类支持向量机和孤立森林算法输出异常分数进行加权求和得到聚合异常分数，通过与阈值比较得到最终的检测结果，该方法能够降低数据不平衡度，更好的适应类残缺的数据集，进而提供系统的自适应性，能够有效聚合多种算法的训练结果。

公开(公告)号：CN119519031A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411511370.1

申请日：2024-10-28

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王春雪 ,  姚英彪 ,  徐欣 ,  杨阿锋 ,  朱金龙 ,  刘晴 ,  曾嵘

IPC: H02J7/00 ,  H02J50/20 ,  H02J50/90

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机能耗最低的WRSN充电方法及系统，方法包括如下步骤：S1，以最小化无人机总能耗为目标，构建基于飞行‑悬停的充电问题，并将其分解为最小化飞行能耗和最小化充电能耗问题；S2，针对最小化充电能耗问题，基于飞行和悬停充电模式，提出自适应充电策略，对无人机执行充电任务时的充电模式、飞行速度和充电覆盖半径进行联合优化；S3，对于最小化飞行能耗问题，通过函数分解的方式，将其分解为最优的不充电飞行速度确定问题和最小化飞行距离问题；最优的不充电飞行速度通过切线法得到，最小化飞行距离问题通过遗传算法进行求解。本发明可以有效降低无人机执行充电任务时的总能耗，且具有较低的时间复杂度。

公开(公告)号：CN115297123B

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202210937214.6

申请日：2022-08-05

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 罗颢哲 ,  徐家卉 ,  姚英彪 ,  徐欣 ,  刘晴 ,  杨阿锋

IPC: H04L67/1023 ,  H04L67/1021 ,  H04L67/101 ,  H04L67/1008

Abstract: 本发明公开了一种基于全局费用最小化的雾计算任务卸载方法及系统，方法包括：S1，获取整个雾网络的信息；S2，根据S1获取的信息，判断各终端和雾节点的卸载可行性，并计算可行匹配的最优卸载比例和对应的费用；S3，根据S2得到的信息，计算各终端节点与雾节点之间的权重；S4，利用扩展Kuhn‑Munkres算法，根据S3得到的权重，以网络整体权重最大为目标，求解终端节点与雾节点之间的一对一匹配，得到任务卸载决策矩阵X；S5，以S4得到的决策矩阵X为索引，得到终端节点和对应雾节点的卸载比例、费用，以及系统总体的费用。本发明考虑多个终端节点和多个雾节点的场景，以全局的思想，保证最大化卸载成功率的前提下最小化网络的卸载费用，避免了局部最优的情况。

公开(公告)号：CN117640650A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311392197.3

申请日：2023-10-24

Applicant: 杭州电子科技大学 ,  中国人民解放军93216部队

Inventor： 李合计 ,  王明阳 ,  徐欣 ,  刘涛 ,  梁军学 ,  姚英彪 ,  韦博 ,  杨阿锋 ,  张权

IPC: H04L67/104 ,  H04L9/32 ,  H04L9/00 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于推荐信誉模型和聚类分析的改进拜占庭容错方法及系统，方法如下：步骤1，对所有节点平均分配初始全局信任值；步骤2，将节点的全局信任值从高到低进行排序，根据节点的全局信任值将节点划分为共识组和非共识组；步骤3，在共识组中选取节点全局信任值排名靠前的节点成为主节点备选组，即主组；步骤4，进行一轮共识；步骤5，计算节点的全局信任值；步骤6，判断是否正常达成共识，若未达成共识，则从主组中重新选择主节点，并转到步骤2；若达成共识，则转到步骤7；步骤7，根据节点之间的通信行为，使用聚类分析并更新节点的全局信任值。本发明解决现有PBFT算法存在通信复杂度高、主节点作恶对系统影响较大的问题。

公开(公告)号：CN112712480B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202011635056.6

申请日：2020-12-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 逄博 ,  李文涛 ,  徐欣 ,  韦博

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/20 ,  G06T5/30 ,  G06V10/28 ,  G06V10/772 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于各向异性和字典学习的SAR图像降斑方法，通过各向异性扩散滤波对图像进行滤波，该种处理方式可以将弱散射区中的相干斑噪声减弱，将有用信息和和噪声进行初步划分，再计算图像在东南西北四个方向的梯度，通过扩散系数和设定阈值来得到二值图，之后运用形态学获得连通区域并去除小面积区域，然后对范围内的图像进行各项异性扩散滤波，最后通过优先级的字典学习算法进行深度去噪。

公开(公告)号：CN117411625A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311387003.0

申请日：2023-10-24

Applicant: 中国人民解放军93216部队 ,  杭州电子科技大学

Inventor： 王明阳 ,  罗震宇 ,  刘涛 ,  徐欣 ,  梁军学 ,  姚英彪 ,  张权 ,  施靖 ,  王榛华 ,  李合计

IPC: H04L9/08

Abstract: 本发明公开了一种基于KZG多项式承诺的分布式密钥管理方法及系统，方法如下：S1.可信第三方生成公共参数；S2.配置授权密钥管理节点集群，载入公共参数，集群内通过安全多方计算完成密钥管理初始化设置；S3.用户加入网络，载入公共参数；用户向管理节点发送密钥生成请求，收到不少于门限阀值个通过验证的密钥分片，重建用户私钥；S4.用户间通信，发送消息使用对方公钥加密，使用自身私钥解密接收消息。本发明实现了高度安全的密钥生成和管理，同时降低了系统的复杂性和开销。

公开(公告)号：CN117155537A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311250884.1

申请日：2023-09-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 徐智纬 ,  吴伟 ,  徐欣 ,  姚英彪 ,  刘晴

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/06 ,  H04L9/18 ,  H04N1/44

Abstract: 本发明基于混沌系统和流密码的并行图像加密方法：将灰度图像作为原始图像，提取灰度值矩阵；将哈希密钥和共享密钥合并；将密钥进行分段，构造混沌系统初始值，以该初始值，迭代得到混沌序列，以该混沌序列，迭代得到混沌序列，构造出的随机序列，变换为用于像素置乱的矩阵；根据混沌序列构造出密钥流及置乱矩阵；生成伪随机序列；将灰度值矩阵平均分，对区域进行置乱；提取每个区域的位平面；根据置乱矩阵对每个区域的位平面进行位面置乱；将置乱后的位平面同一分区的位平面合并，按行优先方式转换成序列；将密钥流与序列进行异或操作得到新的序列，构造出第一加密序列，并构造出第二加密序列，和伪随机序列构造出第三加密序列，转换成密文图像。

公开(公告)号：CN115797970B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202211511629.3

申请日：2022-11-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘晴 ,  汪旭升 ,  杨阿锋 ,  刘兆霆 ,  姚英彪 ,  徐欣

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，具体涉及基于YOLOv5模型的密集行人目标检测方法及系统。方法如下：S1，对行人数据进行采集形成数据集，并对数据集进行数据预处理；S2，根据硬件设备的参数以及需要达到的识别效果，配置YOLOv5模型参数；S3，对原YOLOv5模型进行修改，获得修改后的YOLOv5模型；S4，将预处理后的数据集分成训练集，验证集和测试集；使用训练集和验证集对修改后的YOLOv5模型进行训练；S5，训练结束后的YOLOv5模型生成权重文件，导入训练好的权重与待检测的图片，得到检测后的图片，比较识别效果和检测精度是否达到预期要求。本发明具有能增加检测速度，保持检测精度，提升模型泛化力且能解决因密集行人造成的错检漏检问题的特点。