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公开(公告)号：CN112270570A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011207345.6
申请日：2020-11-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于电商大数据推荐领域，特别涉及一种基于特征组合与表示学习的点击转化率预测方法，包括；获取书城电商平台销售数据和基础数据，包括用户数据和书籍数据；通过表示学习与特征组合的方法获取用户数据和书籍数据中的隐藏的属性特征；通过与特征组合与表示学习的联合训练建立预测模型，将获得的隐藏的属性特征作为输入，通过该模型得到点击转化率预测结果本发明针对文本等特征进行深度挖掘得到完整特征空间，通过分析图书营销活动的动态性来预测点击购买的转化率，本发明能够针对书城电商平台提升精准营销的效果。
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公开(公告)号：CN111586685A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010338100.0
申请日：2020-04-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于格的匿名漫游认证方法，本发明包含注册阶段、认证阶段、口令更改阶段和会话密钥更新阶段。在智能终端向本地代理注册成功后，智能终端在认证阶段中生成一个安全的匿名身份，并且使用NTRU加密算法对通信实体间的认证消息进行加密传输，认证成功后，智能终端将使用匿名身份向外地代理获取网络服务。在口令更改阶段，只需要向智能卡输入正确的用户名和密码即可完成口令更改。在会话密钥更新阶段，只有在智能终端和外地代理掌握旧的会话密钥的基础上才能进行会话密钥更新操作。本发明在抗量子攻击的同时，保证了极高的计算效率和极低的通信开销，并且具有较强的实用性和扩展性。
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公开(公告)号：CN111131148A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911093316.9
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向智能电网的隐私保护数据聚合方法及系统，可以实现保护单个用户数据隐私不被泄露，并且聚合一定区域内的数据之和，只有控制中心可以读取聚合结果。包括：系统初始化步骤、用户注册步骤、加密数据生成步骤、数据聚合步骤、数据解密步骤；本发明中智能电表与聚合器协商会话密钥，并且使用基于椭圆曲线的BGN加密算法对数据进行加密。本发明不依赖可信第三方，系统在智能电表缺失时依旧可以正常运行，具有更好的可靠性，且用户的身份是匿名的，攻击者无法获取用户的真实身份。本发明提高了计算效率，并且满足机密性、完整性、可认证等相应的安全需求，是可证明安全的。
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公开(公告)号：CN105141425B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201510500773.0
申请日：2015-08-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于混沌映射的可保护身份的双向认证方法，包括步骤：用户A和用户B向Tread进行用户注册；A首先计算匿名身份信息NA以及认证消息c1，并将c1发送给B，B先检查认证消息c1是否有效，有效则计算B的匿名身份信息NB以及认证消息c2，并将c1和c2发送给Tread；Tread验证用户A和B的匿名身份是否合法，合法则计算确认消息c3并发送给B；当B收到c3后，首先确认自己的身份，然后计算B与A的临时会话密钥并做hash运算处理，最后计算认证消息c4并发送给A；A收到c4后，验证A与B的会话密钥，验证成功则计算确认消息c5并发送给B，B收到c5后，计算H(KBA||NB)，验证c5的正确性，若正确则确认会话密钥。本发明降低了用户及可信第三方服务器的计算量、简化了密钥管理、加强了隐私保护。
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公开(公告)号：CN109284506A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811445401.2
申请日：2018-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的用户评论情感分析系统及方法。该发明为模块化设计，主要包括四个模块，即词嵌入模块，卷积模块，注意力模块以及分类器模块。其中词嵌入模块将评论文本使用低维向量表示，卷积模块通过卷积操作提取评论的局部特征，注意力模块通过比较相似度来决定局部特征的权重，并通过加权计算评论的最终特征表达，分类器模块根据最终特征表达进行情感分类。本发明通过将注意力机制加入到神经网络模型中，克服传统神经网络模型特征提取方法的不足。通过大量数据训练后，注意力机制可以判断评论中不同词语的重要程度，使得模型可以“注意到”评论中对情感影响最大的部分，提高模型情感分类的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104735163B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201510169727.7
申请日：2015-04-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于混合云存储环境下多用户数据完整性验证方法，该数据完整性验证过程由验证第三方完成，包括以下两个阶段：初始阶段和验证阶段。初始阶段由每个用户分别执行，包含两个步骤，第一、在用户方运行密钥生成算法，生成用于对数据进行签名的公钥、私钥密钥对。第二、用户方运行标签生成算法生成外包数据块标签；验证阶段则是“验证第三方”，“组织者”以及“云服务提供方”之间的一个交互过程。为了简化算法，这里指定组织者为云服务提供方中特定的一个，而且是唯一能和验证第三方进行直接交互的云服务供应商。算法引入组织者带来的有益效果是，提高了验证效率，隐藏了外包数据在混合云中的具体位置，增强了对存储在云中数据的保护。
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公开(公告)号：CN105141425A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510500773.0
申请日：2015-08-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于混沌映射的可保护身份的双向认证方法，包括步骤：用户A和用户B向Tread进行用户注册；A首先计算匿名身份信息NA以及认证消息c1，并将c1发送给B，B先检查认证消息c1是否有效，有效则计算B的匿名身份信息NB以及认证消息c2，并将c1和c2发送给Tread；Tread验证用户A和B的匿名身份是否合法，合法则计算确认消息c3并发送给B；当B收到c3后，首先确认自己的身份，然后计算B与A的临时会话密钥并做hash运算处理，最后计算认证消息c4并发送给A；A收到c4后，验证A与B的会话密钥，验证成功则计算确认消息c5并发送给B，B收到c5后，计算H(KBA||NB)，验证c5的正确性，若正确则确认会话密钥。本发明降低了用户及可信第三方服务器的计算量、简化了密钥管理、加强了隐私保护。
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公开(公告)号：CN104615692A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510035076.2
申请日：2015-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30091 , G06F17/30106 , G06F17/30117
Abstract: 本发明请求保护一种支持动态更新、多关键字检索并且实现安全排序的可搜索加密方法，本发明采用红黑树作为索引结构，对文件集合生成未加密的索引，叶子节点存储文件向量，内部节点存储子节点的并运算结果。树中每个节点的向量用非对称标量积加密。在关键字检索时，客户端生成陷门，和红黑树的子节点进行匹配。根据叶子节点存储的词频进行计算，能够实现检索时返回top-k文件。在增加和删除文件时，客户端发送文件名和操作，服务器返回相关联的节点，同时在服务器实现结构更新。客户端进行解密和更新数据，发给服务器。服务器实现索引的部分更新。本发明能够较好地解决云存储数据的动态更新问题，并且能够通过多关键字检索和安全排序提高用户的体验。
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公开(公告)号：CN104468121A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410707289.0
申请日：2014-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于指定服务器的支持多密钥加密的公钥可搜索加密方法，可以实现指定服务器检索的功能，并使用不同的文件密钥对不同文件进行加密，具体是一种基于dPEKS(指定服务器的支持关键字检索的公钥加密方法)进行改进的公钥可搜索加密方法。本发明针对每一个不同的文件产生各自的，独立的文件加密密钥，并使用这些密钥对用户文件进行加密。并且在文件查询时，只有指定的相关服务器才能进行相应的密文检索并返回检索结果。本发明能够很好的解决特殊文件对高级别安全性能的需求，并且当所要查询的关键字涉及到多个由不同密钥进行加密的文件时，仍仅需发送一个查询请求，大大提高了检索的效率。
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公开(公告)号：CN120017329A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510076286.X
申请日：2025-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及汽车控制区域网络(CAN)安全技术领域，提出了一种基于汽车CAN良性流量的图神经网络多分类攻击检测方案。该方案旨在解决传统深度学习多分类攻击检测方案因缺乏真实攻击数据而导致的高运营成本问题。具体包括以下步骤：首先，从汽车CAN网络良性流量中提取正常CAN ID序列，并通过统计分析获取高频CAN ID及其频率信息；其次，针对每个高频CAN ID生成不同攻击版本的CAN ID序列(如欺骗、冒充和伪装攻击)及其标签；然后，将这些序列转换为无向无权图数据集；最后，构建带注意力机制的图卷积网络，动态赋权邻接节点，提取关键特征，实现攻击分类。本方案无需依赖大量真实攻击数据和人工参与，显著降低了运营和维护成本，提升了汽车CAN总线的安全性。
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