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公开(公告)号：CN117714177A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311752726.6
申请日：2023-12-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及入侵检测技术领域，具体涉及一种基于众测任务的异常行为检测方法，通过在测试平台与众测人员中间设置异常行为检测模块，获取人员操作流数据，再使用基于LSTM改进的众策行为检测算法对人员操作流数据中的行为进行检测，对人员行为进行跟踪和预处理，通过分析人员的行为轨迹和流量速率建立行为模型，设定判断条件，来检测是否存在发送恶意流量、恶意发起攻击等异常行为。如果检测为异常，会将该行为设置为恶意操作，并暂停人员部分操作权限，如果检测为正常，会将该行为设置为普通操作。本发明不需要增加过多组件，提高了恶意行为检测的速度和效果，同时也增加了众测任务的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN116861487A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310956965.7
申请日：2023-08-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习中基于扰动的隐私泄露防御方法，其特征在于，包括如下步骤：1）获取训练数据集与测试数据集；2）获得梯度值；3）得到新的梯度值；4）验证。这种方法能够在保持原始模型性能的同时防御攻击者采用DLG攻击窃取参与者隐私信息。
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公开(公告)号：CN116758329A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310487236.1
申请日：2023-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种训练样本被少量标记的违规图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤1）模型结构设计和训练；2）联合决策赋予伪标签与权重；3）对深度残差模型进行训练。这种方法能识别鉴定多种类型的违规图像、数据处理能力强，泛化能强，精度和鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN116542874A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310512154.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于改进CycleGAN的图像去雾方法，其特征在于，包括如下步骤：1）读取数据；2）数据预处理；3）定义改进CycleGAN中的生成器、判别器以及损失函数；4）训练模型；5）判断是否达到训练轮次；6）输出去雾后的清晰图像并归一化。这种方法不需要估计大气散射模型的参数，去雾网络也不需要同时提供雾化和清晰图像的成对数据，能够得到质量更好的去雾图像。
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公开(公告)号：CN116527279A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310570271.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种工控网络中安全数据聚合的可验证联邦学习装置及方法，所述方法基于工控网络中安全数据聚合的可验证联邦学习装置，包括获取初始化的公共参数；确定参与者与中心服务器公私钥部分密钥对；确定参与者与中心服务器会话密钥；确定三方协商密钥；获得加密的局部梯度；获得辅助验证标签及签名；获得证明信息、聚合结果和证明；获得验证结果。这种方法采用双重隐蔽技术和数据加密技术，能确保数据的机密性和完整性，采用轻量级的三方密钥协商方式生成服务器和参与者之间的协商密钥，能更好地实现轻量级安全数据聚合过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115438318A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210841988.9
申请日：2022-07-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及软件保护技术领域，具体涉及一种基于LLVM编译优化阶段的复杂控制流混淆方法，包括获取源码和与源码对应的编译参数；将源码翻译为源表达式；检查编译参数中是否有混淆参数，若没有混淆参数，则进行优化，若有混淆参数，则使用混淆PASS对源表达式进行混淆后基于二位混沌映射构造不透明谓词；对不透明谓词进行强化分支路径构造的控制流不可规约化混淆，得到变换结果；循环混淆步骤，直至循环次数到达预设值，得到初步结果；对初步结果进行控制流平展化混淆，得到最终结果；对最终结果进行表达式替换，得到最终表达式；使用优化层对中间表达式或最终表达式进行优化，得到对应的优化参数。
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公开(公告)号：CN115208563A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210818660.5
申请日：2022-07-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L67/12 , H04L67/141
Abstract: 本发明涉及安全访问技术领域，具体涉及一种智能电网的细粒度安全访问控制方法，包括用户和设备分别生成自己的私钥建立通信，且用户基于设备的身份生成重加密密钥存在云服务器内；用户通过消息代理服务器向电表进行订阅，得到服务器订阅请求；电表基于服务器订阅请求将用户的电表数据进行加密，得到原始数据加密包，并将原始数据加密包和原始数据加密包的归属用户信息发送给消息代理服务器；消息代理服务器将原始数据加密包和归属用户信息发送给云服务器；用户或设备向云服务器发送电量数据请求；云服务器向与归属用户信息对应的电量数据请求的来源对原始数据加密包进行发送，解决了现有的智能电网的安全性较差的问题。
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公开(公告)号：CN116909369A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310785029.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F1/20 , G06F21/62 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于AutoRec算法的差分隐私保护推荐方法及系统，在AutoRec算法上选择在训练过程中对其梯度加噪实现差分隐私保护，将AutoRec算法和差分隐私相结合设计DPAutoRec算法并在此基础上进一步优化，最后利用实验仿真验证DPAutoRec算法在满足差分隐私的同时也保证了模型的可用性。本发明基于经典的AutoRec算法，将差分隐私和AutoRec模型相结合，设计了DPAutoRec，在深度学习领域，使用Guaasian机制来扰动梯度数据比用Laplace机制来扰动梯度数据的性能更好，Rényi差分隐私也确实进一步优化隐私预算提高了扰动后的模型准确率。
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公开(公告)号：CN116739592A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310724054.1
申请日：2023-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可编辑区块链的数据修改和验证方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1）初始化区块链上的公共参数、生成公共参数和初始化RSA累加器的值；2）生成用户密钥对；3）生成群管理者秘钥对；4）委员会成员注册；5）生成陷门函数；6）生成哈希值；7）重建区块并更新累加器；8）区块正确性验证；9）恶意用户追踪及信息披露。这种方法修改方便、具备行为可溯源、能够验证修改数据，能提高系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN116566663A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310463402.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于工业控制系统的威胁数据动态处理与高效共享方法，包括如下步骤：1）定义数据共享系统模型；2）共享数据预处理；3）敏感关键词搜索；4）数据脱敏与共享。这种方法具有隐私保护、敏感关键词安全、陷门验证、敏感数据动态处理的功能。
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