一种基于生物特征和地理信息的身份认证系统及方法

    公开(公告)号:CN116260638A

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202310117527.1

    申请日:2023-02-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于生物特征和设备指纹的身份认证系统及方法,主要解决现有技术未能防止攻击者在身份认证过程中伪造生物特征和地理信息的问题。该系统包括身份认证客户端和身份认证服务器;身份认证服务器完成系统初始化,设置系统参数并存储,为身份认证客户端和用户提供注册服务,接受身份认证客户端的身份认证请求,完成对用户的身份认证并向身份认证客户端返回认证结果;身份认证客户端发送身份认证请求给身份认证服务器,并接受身份认证服务器返回的身份认证结果。本发明能够防止攻击者利用技术手段来伪造身份认证过程中的生物特征和地理信息,可用于提供基于生物特征和地理信息的身份认证服务。

    一种分布式融合通信系统和跨域互通方法

    公开(公告)号:CN116055251A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211552688.5

    申请日:2022-12-06

    Abstract: 本发明涉及融合通信技术领域,具体涉及一种分布式融合通信系统和跨域互通方法,提供了一种有线专网与无线网络相结合的分布式融合通信平台,实现各级中心与园区之间的音视频通话、音视频会议、即时消息、群组管理、联系人管理等富媒体融合通信,包括分布式部署于企业自建的有线专网的多级融合通信系统及独立园区融合通信系统,一级融合通信系统与二级及以下融合通信系统通过专用独立有线网络建立数据通信,一级/二级及以下融合通信系统与独立园区融合通信系统通过运营商VPDN专线互通,各级融合通信系统可通过一级融合通信系统协同工作,也可以独立提供融合通信服务。本发明还提供了一种分布式融合通信系统跨域互通方法。

    一种面向任务的无人集群拓扑控制方法

    公开(公告)号:CN115802285A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211504244.4

    申请日:2022-11-29

    Abstract: 本发明本发明涉及无人机集群拓扑控制领域,主要研究了一种面向任务的无人集群拓扑控制方法,主要流程是节点接收到任务后判定任务等级,决定任务在哪一层级执行;簇内控制主要包括簇中心选择与低等级任务执行,簇间协同控制主要包括簇间协同控制中心选择以及中级别任务执行,网内总控主要包括网络中心选择以及高级别任务执行。最终形成一种簇内判定、簇间协同、网内总控的一种面向任务的无人集群拓扑控制方法。本发明节点选取采用地理中心+位置中心的双标准选择方法,可以保障执行通信任务的效率和质量,且网络可以自适应各种通信保障任务。

    异构网络中基于弦图着色的联合干扰对齐与资源分配方法

    公开(公告)号:CN112954806B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202110102281.1

    申请日:2021-01-26

    Abstract: 本发明提出了一种异构网络中基于弦图着色的联合干扰对齐与资源分配方法,旨在充分考虑网络中子信道资源的差异化需求,设计干扰对齐簇的选取及资源分配方案,提升用户满意率。实现步骤为:根据用户的子信道数目需求和资源冲突关系,构造冲突图;基于最大势搜索算法构造弦化冲突图;对每一个干扰对齐簇,构造转化冲突图;使用最大加权子图算法计算弦化冲突图以及转化冲突图的满意用户数,选取干扰对齐簇;使用最大势算法得到弦化冲突图的完美消除序列,并基于完美消除序列为每个链路分配子信道;本发明比现有技术的适用场景更广,复杂度更低,用户满意率更高。

    一种大规模节点高效共识方法

    公开(公告)号:CN114928446A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210649912.6

    申请日:2022-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种大规模节点高效共识方法,涉及信息安全技术领域,网络中的节点划分成多个分组,每个分组并行地处理不相交的数据,在每个组内运行改进的可扩展PBFT共识算法,处理并存储区块信息。各分组将节点划分为上下两层,并为各层节点计算聚合公钥和成员密钥等,在共识过程中启用多重BLS聚合签名。上层节点先进行共识的预准备和准备过程,然后下层节点依次进行预准备、准备和确认过程,最后上层节点完成确认过程,结束两层共识。本发明能够用于大规模节点间进行高效共识,相较于传统的PBFT类共识方法,更加安全和高效。

    一种面向样本不均衡的网络流量数据增强方法

    公开(公告)号:CN114781492A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210325598.6

    申请日:2022-03-30

    Abstract: 本发明涉及流量数据增强领域,针对网络流量数据难于获取且大部分数据往往彼此间差异性很小,因而时常出现数据类别严重不平衡的难题,提出了一种面向样本不均衡的网络流量数据增强方法。本发明对网络流量数据集进行聚类后划分少数类样本集合和多数类样本集合,通过计算聚类后数据中少数类样本的稀疏度和差异度,为少数类样本赋予初始权重后,基于SMOTE合成新样本并生成新的数据集。通过本发明提出的过采样数据增强方法,可以更有效地选择出数据集中分布稀疏处样本和边界处样本,提升生成数据的质量。本发明提供的方法为类别不平衡数据集提供了快速、有效的数据增强方案,适用于输入为网络流量数据集的分类模型执行前的数据增强过程。

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