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公开(公告)号：CN110581758B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201910868941.X
申请日：2019-09-16
Applicant: 鹏城实验室 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种应用于网络靶场的Json文件加密方法，包括以下步骤：S1、将Json文件转换成正方形或近似正方形的矩阵字符串块；S2、将步骤S1中的矩阵字符串块转换为ASCII码；S3、将转换后的ASCII码映射到RGB颜色谱中形成像素图形；S4、将步骤S3中的像素图形进行置乱加密处理后发送给接收端，与现有技术相比，本发明中通过将Json文件的内容整合形成矩阵字符串，并利用该矩阵字符串转换成图形的形式，通过置乱算法对该图形进行加密，因此，可以提高Jason文件加密的密钥空间，同时也能提高加密过程的复杂性，从而降低被破解的风险，有效提高Json文件加密的安全性。
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公开(公告)号：CN114567426A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202111665671.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种数据共享方法及系统，包括：第一用户端从云服务获取第二用户端的加密密文；将第一用户端的公钥与标识进行拆分，且与加密密文的元数据上传至多个的中心节点，并请求密钥；中心节点根据元数据，查询得到第二用户端的信息；每个中心节点向第二用户端发送元数据与部分第一用户端的公钥与标识，并请求密钥；第二用户端查询元数据中的密钥标识符得到密钥，将多个部分第一用户端的PKE公钥与标识对密钥进行加密，再分别返回发送请求的中心节点，多个中心节点将多个加密密钥返回至第一用户端；第一用户端使用私钥对多个加密密钥进行解密得到密钥，使用密钥解密加密密文。本发明解决了用户间的密钥分享问题，可安全地共享数据。
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公开(公告)号：CN114329588A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111619248.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62 , G06F21/64 , G06F16/901 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及数据储存技术领域，尤其是指一种云环境下多源融合的数据隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在数据即服务DaaS模式下，各云租户将原数据进行匿名化处理；步骤二、将各云租户匿名化处理之后的原数据进行多轮加细匿名算法，得到数据集，在满足数据匿名的条件下通过云租户多轮协作每轮采集信息增益最大的属性加细数据集；步骤三、将数据集上传至云端，云租房将数据集的最终控制器交给云服务提供商；本发明在对原数据进行匿名化处理的通过通过多轮加细匿名算法对数据进行合并保存，并且对云服务提供商的数据泄密情况进行监控，可有效的杜绝数据泄密。
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公开(公告)号：CN114298035A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111640408.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/117 , G06F21/62 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种文本识别脱敏方法及其系统，该方法包括：获取待识别文本，将待识别文本拆分为多个句子，再将句子分词为多个字词；将待识别文本的每个字词转换为对应的向量；将向量输入至Bert模型，Bert模型将向量转换为词表示向量，并对词表示向量进行分类标注；将标注后的词表示向量输入条件随机场，条件随机场基于标注之间的关联依赖关系进行计算，得到全局最优标注序列；对标注为敏感实体的字词进行脱敏操作。本发明能够做到并发执行，同时提取字词在句子中的关系特征，进而更全面反映句子语义，又能根据句子上下文获取词义，从而避免歧义出现，此外，能够针对不同类别的敏感实体进行不同的脱敏操作。
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公开(公告)号：CN114297714A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111654194.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/953
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，尤其是指一种云环境下数据隐私保护与安全搜索的方法，本发明在存在数据时对原始数据进行了多轮加细匿名算法处理，并将处理的数据通过云服务提供商进行二次加密储存，可防止原始数据的泄密，并且本发明采用授权用户访问制度，可防止数据的被盗，提供了数据的安全性，对原源数据属性进行的关联、聚合等操作，可能会产生潜在的融合隐私泄露风险，传统的数据隐私保护方案多是针对单源、静态数据提出的，无法抵御多源动态融合数据发布及搜索过程中面临的推理攻击，因此采用本发明数据储存与访问更加安全可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114297711A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111635134.7
申请日：2021-12-27
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明涉及数据储存技术领域，尤其是指一种基于云端服务器的数据安全保护方法，包括以下步骤：步骤一、以DaaS承载平台作为混合云，混合云包括私有云和公有云，私有云通过分割策略将原数据划分为若干个数据块；步骤二、然后将数据块进行匿名分割化处理；步骤三、私有云将匿名分割化处理之后的数据块发送至公有云；步骤四、公有云将接受的数据按照数据块的个数和大小进行储存，并向私人用户进行授权查询权限；本发明在进行数据储存时对数据进行了匿名分割化处理，之后再将数据进行储存，保证了数据的安全性和可靠性，还有本发明能够减少信息损失，提高算法的执行效率，从而提高数据的隐私保护的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN114253669A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111572611.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于虚拟机性能测试的技术领域，具体涉及一种文件系统性能测试方法，包括步骤一、在未打开CFWatcher监控的情况下，测试虚拟机的文件系统性能；步骤二、打开CFWatcher监控并监控不同数量的文件，测试虚拟机的文件系统性能；步骤三、将步骤二中监控的所有dentry对象都迁移到新创建的内存区域中，然后，运行CFWatcher，测试目标虚拟机的文件系统性能。本发明能够测试CFWatcher对目标虚拟机文件系统性能的影响。
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公开(公告)号：CN114201366A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111533435.9
申请日：2021-12-15
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明属于虚拟机文件监控的技术领域，具体涉及一种基于目标的虚拟机关键文件域外实时监管方法，包括步骤一、分析Linux文件系统的运行机制，寻找CFWatcher可利用的事件；步骤二、通过在域外监控虚拟机中目标文件对应的dentry对象的引用计数来监控针对目标文件的访问；步骤三、在监控的同时，通过CFWatcher保护被监控文件的dentry对象。本发明能够降低实时监控对虚拟机造成的负载，实现应用于云计算环境中。
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公开(公告)号：CN110581758A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910868941.X
申请日：2019-09-16
Applicant: 鹏城实验室 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种应用于网络靶场的Json文件加密方法，包括以下步骤：S1、将Json文件转换成正方形或近似正方形的矩阵字符串块；S2、将步骤S1中的矩阵字符串块转换为ASCII码；S3、将转换后的ASCII码映射到RGB颜色谱中形成像素图形；S4、将步骤S3中的像素图形进行置乱加密处理后发送给接收端，与现有技术相比，本发明中通过将Json文件的内容整合形成矩阵字符串，并利用该矩阵字符串转换成图形的形式，通过置乱算法对该图形进行加密，因此，可以提高Jason文件加密的密钥空间，同时也能提高加密过程的复杂性，从而降低被破解的风险，有效提高Json文件加密的安全性。
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公开(公告)号：CN119696934B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510206124.3
申请日：2025-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F18/15 , G06F18/2111 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于动态网络特征筛选的强化学习入侵检测方法及系统，方法包括构建基于Transformer框架增强的自适应奖励强化学习网络和结合小龙虾优化算法进行网络流量特征筛选，基于Transformer增强的自适应奖励强化学习网络架构，通过将Transformer机制与强化学习相结合，显著增强了在动态网络环境中的自适应学习和决策优化能力；结合小龙虾优化算法对高维网络流量进行特征萃取捕捉对入侵检测最有价值的特征集合，能够高效地从复杂多变的网络流量数据中提取出最具代表性的特征子集，提升了特征选择过程的自动化和精度；本发明方法有效克服了现有技术在样本不均衡、特征选择、动态适应性等方面的不足，提供一种更加智能、高效的入侵检测解决方案。
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