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公开(公告)号：CN110177383B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201910428013.1
申请日：2019-05-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算中基于任务调度和功率分配的效率优化方法，包括：接收所有的移动设备发来的数据信息，包括待处理数据量及单位数据工作量，将所有的移动设备以随机的方式平均分配给所有MEC服务器，针对每台MEC服务器，根据来自各台移动设备的数据信息计算分配给该MEC服务器的各台移动设备对该MEC服务器使用的每个子信道的偏好程度，将该移动设备加入最大偏好程度对应的子信道的请求列表中，针对每台MEC服务器的每个子信道，计算该子信道对其请求列表中各台移动设备的偏好程度，并使该子信道与得到的多个偏好程度中最大偏好程度对应的移动设备匹配。本发明适用于多个MEC服务器、多用户、单任务的移动边缘计算系统，且优化效率高。
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公开(公告)号：CN111083105A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911070467.2
申请日：2019-11-05
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的云数据持有性验证方法及系统，方法包括：区块链包括数据持有者US、存储服务提供商C；数据验证过程包括：SS1.数据持有者US将需要存储的待存数据块通过非区块链通道发送给存储服务提供商C；SS2.所述数据持有者US和所述存储服务提供商C分别以预设的第一参数为哈希参数，对所述待存数据块按照预设的哈希算法计算得到的散列值，分别记为第一散列值和第二散列值；SS3.所述存储服务提供商C通过所述区块链通道对所述第一散列值和所述第二散列值进行一致性验证，所述第一散列值和所述第二散列值相等时存储所述待存数据块，并将所述待存数据块的散列值发布到区块链。具有可靠、安全等优点。
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公开(公告)号：CN110602034A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910609621.2
申请日：2019-07-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO-SVM检测S7协议异常通讯行为的方法，包括：从工业控制网络获取连接，该连接包括多个S7协议通讯数据包，对每个S7协议通讯数据包进行解析，以获取其对应的功能码或子功能码，每个连接所包括的所有S7协议通讯数据包对应的多个功能码和子功能码构成该连接对应的功能码序列，将该连接对应的功能码序列输入训练好的S7协议异常检测模型中，以得到该连接的检测结果。本发明能够解决现有异常通讯行为识别方法中无法对工业控制网络中S7协议异常通讯行为进行检测、以及由于没有考虑同一连接中多个数据包之间的关联性导致的识别率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN110231984A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910490702.5
申请日：2019-06-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 上述多工作流任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质，首先，通过将包含大量数据量的多阶段工作流任务拆分为数据量小的多阶段子任务集，能够实现多阶段工作流的并行处理，提高数据处理速度，其次，通过引入边缘计算节点间的博弈处理的理论，按照预设博弈要求，对各边缘计算节点提交的任务选取策略进行调整，使得各边缘计算节点能够实现利润最大化，最后，通过迭代优化奖励分配机制，对任务选取策略集进行反馈调节，能够得到最佳任务选取策略集，综上，通过上述方案能够在保证多阶段子任务集的任务选取率的前提下，保障了任务分配的公平性并提高了任务处理的效率。
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公开(公告)号：CN110162400A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910421598.4
申请日：2019-05-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂网络环境下实现MAS系统中智能体合作的方法，包括：获取复杂网络拓扑图，从复杂网络拓扑图中确定多个初始关键节点，获取每个初始关键节点的追随节点数量，按照追随节点数量的大小将所有初始关键节点进行排序，并对排序结果进行筛选，筛选结果构成初始关键节点集合，对得到的初始关键节点集合中的每个关键节点，将其和复杂网络拓扑图中所有与其连接、且不在初始关键节点集合中的节点组成初始联盟，所有初始联盟作为当前联盟构成当前联盟集合。本发明不仅能够根据拓扑结构上的关键节点形成相关的合作联盟，并且能够根据动态拓扑结构的改变对当前联盟进行调整，从而形成新的更高合作水平的联盟以带来更高的合作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492851B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210102303.9
申请日：2022-01-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的模型迁移联邦学习方法，包括如下步骤：S1.服务器在区块链上向设备发布全局模型；S2.设备通过本地数据对本地模型进行训练；S3.设备通过区块链将本地模型上传至服务器；S4.服务器从中选择满足预设选择条件的本地模型作为目标模型，提取目标特征提取器并发布；S5.设备接收特征提取器，并以特征提取器替换设备的本地模型的本地特征提取器，并继续通过本地数据对本地模型进训练；S6.设备完成本轮训练，向服务器上传本轮训练后的本地模型；S7.服务器根据本地模型更新全局模型；并判断全局模型是否满足预设条件，是则结束学习过程，否则跳转至步骤S1，进行下一轮训练。本发明具有速度快、效率高、安全性好等优点。
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公开(公告)号：CN118211674A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410312429.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 基于线性区块链的联邦学习在异构环境受到区块链性能瓶颈的限制，导致训练效率低下。目前的解决方案引入了有向无环图区块链来解决上述问题，但它们牺牲了区块链的可验证性，难以处理过时的模型，并且收敛速度较慢。本发明公开了一种基于树图区块链的半异步联邦学习框架，其底层区块链结构设计是以块为中心的有向无环图，以支持可验证和半异步的训练。为了促进快速收敛，本发明设计了一个主干链生成算法，对半异步的训练过程进行拓扑排序，引导客户端采样适当的模型。除此之外，本发明还将共识机制与联邦学习紧密结合，确保能够有效抵抗对针对模型和区块链系统的攻击。
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公开(公告)号：CN116743358A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310593403.0
申请日：2023-05-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种可否认的多接收者认证方法及系统，包括：S1、初始化需要使用的公共参数、哈希函数、密钥生成机构以及使用成员；S2、每个使用成员分别通过公共参数、密钥生成机构及身份信息获得身份密钥对，将私钥本地保存，公钥发送给其他使用成员；S3、发送者从使用成员中选择多个接收者，分别针对每个接收者及要发送的信息构造中间参数，并利用中间参数及每个接收者的身份公钥生成对应的密文信息后发送给每个接收者；S4、每个接收者接收发送者传输的对应密文信息，利用接收者的身份密钥对来解密密文信息并验证。本发明发送方只需封装一次消息，就能够让多个接收者解密，避免了发送者对发送消息进行重复加密，同时保护信息的机密性和安全性。
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公开(公告)号：CN110231984B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910490702.5
申请日：2019-06-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 上述多工作流任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质，首先，通过将包含大量数据量的多阶段工作流任务拆分为数据量小的多阶段子任务集，能够实现多阶段工作流的并行处理，提高数据处理速度，其次，通过引入边缘计算节点间的博弈处理的理论，按照预设博弈要求，对各边缘计算节点提交的任务选取策略进行调整，使得各边缘计算节点能够实现利润最大化，最后，通过迭代优化奖励分配机制，对任务选取策略集进行反馈调节，能够得到最佳任务选取策略集，综上，通过上述方案能够在保证多阶段子任务集的任务选取率的前提下，保障了任务分配的公平性并提高了任务处理的效率。
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公开(公告)号：CN112884488A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110198608.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的防欺诈众筹方法及系统，方法包括：S1.众筹者在区块链上创建众筹项目；S2.智能合约为众筹项目确定审计委员会；S3.审计委员会对众筹项目进行审计，得到审计结果；并生成哈希值；审计委员会的审计员分别向区块链发布哈希值；在审计委员会的所有审计员发布哈希值之后，按照与发布哈希值相反的顺序，审计委员会的审计员公布审计结果和随机参数；S4.智能合约根据哈希值验证审计员所公布的审计结果和随机参数是否正确，并根据审计委员会的每个审计员所公布的审计结果生成最终结果，当最终结果满足预设的通过标准，则通过众筹项目，否则不通过众筹项目。本发明具有安全、可靠等优点。
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