公开(公告)号：CN116015753B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202211569049.X

申请日：2022-12-08

Applicant: 暨南大学

Inventor： 曾国强 ,  邵俊敏 ,  翁健 ,  耿光刚 ,  陈泯融 ,  李理敏 ,  张宇

IPC: H04L9/40 ,  G06F21/55 ,  G16Y10/25 ,  G16Y40/50 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  H04L67/12 ,  H04L67/01

Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构演化联邦学习的工业物联网入侵检测系统及方法。服务端将基于5种神经网络基础模块的联邦学习神经网络架构组合方式进行编码，下发到参与联邦学习的客户端，各客户端对本地IIoT设备的数据进行本地训练，服务端对各客户端模型中间参数聚合和适应度加权平均，通过种群演化操作，获得基于最优神经架构的联邦学习模型，并将其部署在IIoT在线入侵检测系统中，从而实现IIoT高效精准的在线入侵检测。本发明不仅可实现用于IIoT入侵检测的联邦学习模型的优化设计和自动生成，获得了易于在线部署的轻量化联邦学习模型，在保护IIoT设备隐私安全的同时，还提升了IIoT入侵检测的精确率、召回率、F1评分等性能指标。

公开(公告)号：CN119247760A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411159579.6

申请日：2024-08-22

Applicant: 暨南大学

Inventor： 张银炎 ,  招燕琼 ,  耿光刚 ,  吴永东 ,  刘东杰

IPC: G05B13/04

Abstract: 本申请公开了一种状态估计方法、装置、设备及存储介质，涉及系统安全技术领域包括：对目标系统进行建模，生成目标系统的线性高斯时不变模型；基于所述线性高斯时不变模型，通过卡尔曼估计器生成所述目标系统的局部状态估计值；基于所述局部状态估计值，通过基于弹性网络的加权最小二乘法，生成所述目标系统的全局状态估计值。本申请通过生成全局状态估计值，当目标系统遭受攻击，系统的状态监测受到破坏，通过全局状态估计值可以恢复系统状态，克服攻击导致的误差，有效提升系统的稳定性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117640582A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311667861.0

申请日：2023-12-06

Applicant: 暨南大学

Inventor： 刘东杰 ,  张银炎 ,  耿光刚 ,  涂菲帆 ,  刘林晖

IPC: H04L61/4511 ,  H04L41/0803 ,  H04L43/0823

Abstract: 本申请公开了一种大规模验证DNS递归服务器探测DNSSEC错误配置的方法及设备，其方法包括：基于在云服务器预先搭建的域名环境，对所述域名环境中的域名设置不同的DNSSEC错误配置；在所述云服务器上，通过DNS递归服务器对所述域名环境进行DNSSEC错误配置检测，并获取所述DNS递归服务器的检测结果；根据所述DNS递归服务器的检测结果，分析DNS递归解析服务器是否提供相应的错误提示，并得到分析结果；基于所述分析结果，确认所述DNS递归服务器对DNSSEC配置错误是否有效验证。本申请通过上述方法，提高检测DNSSEC错误配置的能力，以及DNS系统的安全性。

公开(公告)号：CN115412332A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211026383.0

申请日：2022-08-25

Applicant: 暨南大学

Inventor： 曾国强 ,  杨耀伟 ,  耿光刚 ,  翁健 ,  黄家承 ,  张宇

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/12 ,  G16Y40/50 ,  G16Y40/20 ,  G16Y40/10 ,  G16Y30/10 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型优化的物联网入侵检测系统及方法。从物联网系统历史数据库中采集生成过程的历史监控数据，经过数据解析和归一化后作为物联网入侵检测离线优化模块的输入数据集，设计基于离散粒子群优化技术的混合神经网络模型优化平台，获得物联网入侵检测特征库和混合神经网络最优模型，针对物联网系统实时数据库中的实时监控数据，从而实现物联网入侵检测的在线检测。本发明不仅可实现用于物联网入侵检测系统的混合神经网络模型的自动生成和优化设计，提高了物联网入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了物联网系统入侵检测的精准率、召回率和F1评分等性能指标。

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

Inventor： 张继连 ,  于欣宇 ,  唐蓉 ,  翁健 ,  耿光刚

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。

公开(公告)号：CN114629647A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210531525.2

申请日：2022-05-17

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李琦 ,  蔡东洪 ,  刘志全 ,  耿光刚

IPC: H04L9/08 ,  H04W12/041 ,  H04W12/0431 ,  H04L25/02

Abstract: 本发明公开了一种基于信道估计的物理层密钥一致性协商方法及系统，该方法包括下述步骤：用户Alice和Bob互发导频序列并进行多轮信道双向探测，获得信道估计值；基于信道估计值并利用最小均方误差方法得到信道系数矩阵；将每一个信道估计值的实部、虚部以及幅度分别进行均匀量化，最终对所有信道估计值的量化结果进行拼接，用户Alice和用户Bob得到各自的比特位流，用户Bob根据用户Alice发送的协商信息对量化得到的第二比特位流进行k‑grams一致性协商，对其中出错的位进行检错纠错；得到的完全一致位流作为的用户Alice和Bob的对称密钥，本发明解决了密钥生成率低的问题，可实施性强、密钥生成率高。

公开(公告)号：CN113591078A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110886083.9

申请日：2021-08-03

Applicant: 暨南大学

Inventor： 曾国强 ,  黄家承 ,  翁健 ,  陆康迪 ,  耿光刚 ,  谭武征 ,  张宇

IPC: G06F21/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络架构优化的工控入侵检测系统及方法。从工控系统历史数据库中采集生成过程的历史监控数据，经过数据解析和归一化后作为工控入侵检测离线训练模块的输入数据集，设计基于离散群体演化方法的卷积神经网络架构优化平台，获得工控入侵检测特征库和最优架构的卷积神经网络模型，针对工控系统实时数据库中的实时监控数据，从而实现工控入侵检测的在线检测。本发明不仅可实现用于工控入侵检测系统的卷积神经网络架构的自动生成和优化设计，提高了工控入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了工控系统入侵检测的精准率、召回率和F1评分等性能指标。

公开(公告)号：CN118587553A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410623748.0

申请日：2024-05-20

Applicant: 暨南大学

Inventor： 曾国强 ,  张宇 ,  陆康迪 ,  耿光刚 ,  陈泯融 ,  翁健 ,  李理敏

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/006 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于后门特征提取优化的SAR图像抗后门分类方法与系统，该方法包括：构建基于网络块的后门特征提取子网络和分类子网络，对由上述两个子网络组成的SAR图像抗后门分类模型的神经网络架构参数、后门特征选择参数及剪枝位置参数进行粒子位置和速度编码，将SAR图像抗后门分类模型的参数量、后门攻击成功率和对正常样本的分类精度作为优化目标，设计基于三目标粒子群优化方法的离线优化平台，获得兼顾轻量化、高精度和强后门鲁棒性的SAR图像分类在线部署模型。本发明实现了SAR图像抗后门分类模型的自动优化设计，构建的后门特征提取子网络拓展了后门特征的处理方式，提升了模型轻量化、分类精度和后门鲁棒性。

公开(公告)号：CN115396198B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202211025573.0

申请日：2022-08-25

Applicant: 暨南大学

Inventor： 曾国强 ,  黄家承 ,  耿光刚 ,  翁健 ,  陆康迪 ,  张宇

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/04 ,  H04L43/08 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN架构与参数并行优化的电网入侵检测系统及方法，从智能电网的量测数据管理系统中采集电网运行状态的历史监控数据，解析数据获取各传感器的读数信息并进行基于标准分数的标准化处理，作为智能电网入侵检测离线优化训练模块的输入数据集，将CNN模型拓扑架构、卷积模块参数和训练参数进行编码，设计基于遗传算法的CNN模型架构与参数并行优化平台，获得最优CNN模型的架构与参数信息。针对智能电网的量测数据管理系统采集到的电网实时监控数据，在线部署最优CNN模型，从而实现智能电网入侵检测的在线检测。本发明不仅提升了智能电网入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了智能电网入侵检测的准确率和F1评分等性能指标。

公开(公告)号：CN117828216A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311669809.9

申请日：2023-12-07

Applicant: 暨南大学

Inventor： 耿光刚 ,  黄衍铭 ,  张继连 ,  冯丙文 ,  刘志全

IPC: G06F16/958 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种多模态Web信息检索静态排序学习方法、系统、设备及介质，方法包括获取目标网页的网页截图与网页信息并基于截图与信息得到网页文本信息、HTML文本、HTML标签以及网页统计特征信息；分别对网页文本信息、HTML文本信息、HTML标签信息以及网页统计特征信息进行映射并进行特征提取，分别得到文本特征向量、HTML标签特征向量、HTML文本特征向量以及网页统计特征向量；将得到的4个特征向量进行特征组合，得到组合特征向量；根据组合特征向量进行评价与等级划分，生成网页的预测评价等级。本发明从多维度深入地探索网页信息的内在特征，更准确、客观与合理地对目标网页的Web内容质量进行评价，提高了评价准确度，且不易受各种作弊方法影响。