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公开(公告)号：CN105701418B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610028542.9
申请日：2016-01-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间序列数据分析的用户轨迹隐私保护方法，首先对每个移动用户的空间序列数据进行聚类分析，获得每个用户的兴趣点和兴趣区；然后，对指定区域内的全体用户的兴趣点和兴趣区按照时间进行迭代，得到不同时间范围内的用户公共兴趣区；最后，在每个公共兴趣区内，采用位置随机交换方法实现用户轨迹隐私的动态保护。本发明通过对轨迹数据进行时间维度和空间维度的分析处理，在隐私保护的同时确保统计特征、聚类特征不变，满足了空间大数据发布和共享时区域分析(区域对比分析、人口密度分析、交通状况分析等)的应用需求，达到了平衡隐私保护与数据可用性矛盾的目的。
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公开(公告)号：CN104750784B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510101056.0
申请日：2015-03-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于Merkle树结构的空间查询完整性验证方法，该方法在已有的自适应Hilbert曲线所生成的四分树节点上，提出了支持查询完整性验证的Merkle树结构的构建方法，并提出了范围查询与KNN查询的完整性验证方法，使得本发明所提供的完整性验证结果不存在误报与漏报的情况，进而使得服务提供者难以对用户的查询结果进行恶意更改。本发明方法可以在空间数据外包的服务模式下，为用户提供高效的验证结构生成功能，以及准确的范围查询与KNN查询完整性验证功能，从而保证空间查询服务的质量。
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公开(公告)号：CN104394202B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201410641555.4
申请日：2014-11-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种移动社会网络中的节点活跃度量化方法，包括：(1)构造移动节点间连接强度指数；(2)计算节点的介数中心度；(3)统计固定时间周期内，节点的平均接入时间比率和介数中心度，加权合成作为节点的协作指数；(4)计算并取链路信息熵的最小值作为节点对间链路信息熵；(5)取移动节点与网络中所有其他可达节点间链路信息熵的均值，作为移动节点活跃度的量化值。本发明在移动社会网络拓扑结构分析的基础上，引入若干社会因子作为补充，对移动社会网络中的节点活跃度进行合理量化，为相关应用提供科学、合理、真实的移动节点活跃度量化结果，提高移动社会网络中的服务节点选择准确率，保证移动社会网络服务的可靠，高效进行。
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公开(公告)号：CN107291816A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710365452.3
申请日：2017-05-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种针对时空序列数据的群体热点区域分析方法，首先考虑速度，距离等因素，在原始位置点的基础上得到了群体热点区域，但是得到的热点区域并不具有时间关联性，这样不能很好地满足研究者的要求，所以提出了一种动态调整合并的划分时间的方法进行时间相关的热点区域构建方法，即在扫描整合群体热点区域的时候，按照时间维度为基准维度，对每一个时刻进行人数统计，满足要求的则记录在表中，统计完之后，再使用线性时间就可以把当前热点区域划分为具有时间相关的热点区域。这样就能从更深层次研究群体用户的行为特征，分析出相关规律。本发明对时空多维数据进行数据分析，从而为空间大数据的隐私保护提供了基础支持，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN106503929A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611020846.7
申请日：2016-11-14
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/063
Abstract: 本发明涉及一种智能分析围标与串标行为的方法，利用关联分析和模糊推理等算法，计算涉嫌串标概率并进行聚类排序获得围标单位集合，辅助审计人员判断的招投标过程中的围标串标行为分析结果。该方法构建了中标单位分析模型、陪标行为分析模型和高风险公司分析模型等3个数据分析模型。该方法所提出的模型在真实项目投标数据上进行了验证，其结果能够提高审计人员的工作效率，为审计人员界定招投标过程涉嫌违法行为提供了可靠的事实依据。为招投标系统建立起准确可靠的诚信合法投标行为体系，同时招标过程也更加公正、公开、公平。因此本方法具有广泛的应用前景和现实意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104391889A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410631672.2
申请日：2014-11-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明提供了一种面向有向-加权网络的社区结构发现方法，包括以下步骤：基于节点间社会关系权值和方向构造有向-加权网络；将有向-加权网络转换为无向-加权网络；对网络拓扑结构进行初始化，构造权重矩阵；矩阵归一化，计算社区发现决策因子，具体包括：节点活跃度、社区关系强度、社区密度和社区耦合度；基于社区发现决策因子，划分网络社区；本发明方法可以在移动、异构、动态环境下快速发现和构造网络社区，为用户提供可信服务链路，实现移动感知服务的可信交互，进而提高移动感知服务效率，并最终为用户提供高质量、多样性、可定制的群智感知服务。
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公开(公告)号：CN102880834B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210319909.4
申请日：2012-09-03
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开一种保持数据数字特征的隐私信息保护方法，数据库表格T包含两列敏感信息，X与Y，对X和Y的数据进行混淆变换，生成X’和Y’，使X’、Y’与X、Y的数字特征相同；按属性值的不同对X和Y进行分类统计，同样使每类的数字特征不变，包括下列步骤：步骤一：将X和Y的数据划分为小组，首先按指定属性对X，Y进行第1级分组，然后再按照距离细分每个1级分组，得到{(X1,Y1),(X2,Y2),...,(Xn,Yn)};步骤二：对每组(Xk,Yk)，利用标准正态分布产生高斯随机数并经变换，生成(X′k,Y′k)；步骤三：将X和Y的数据分别替换为对应的X’和Y’的数据。该方法降低对分类和聚类结果的影响，从而克服了传统混淆变换只能保证单组数据总体期望、方差不变的缺陷，具有更好的科学性和更高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN102880834A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210319909.4
申请日：2012-09-03
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开一种保持数据数字特征的隐私信息保护方法，数据库表格T包含两列敏感信息，X与Y，对X和Y的数据进行混淆变换，生成X’和Y’，使X’、Y’与X、Y的数字特征相同；按属性值的不同对X和Y进行分类统计，同样使每类的数字特征不变，包括下列步骤：步骤一：将X和Y的数据划分为小组，首先按指定属性对X，Y进行第1级分组，然后再按照距离细分每个1级分组，得到{(X1,Y1),(X2,Y2),...,(Xn,Yn)};步骤二：对每组(Xk,Yk)，利用标准正态分布产生高斯随机数并经变换，生成(X′k,Y′k)；步骤三：将X和Y的数据分别替换为对应的X’和Y’的数据。该方法降低对分类和聚类结果的影响，从而克服了传统混淆变换只能保证单组数据总体期望、方差不变的缺陷，具有更好的科学性和更高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN101754205A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910254533.1
申请日：2009-12-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明属于无线网络中组通信数据认证和保密领域，具体涉及一种并行化多接收方签密方法，包括以下步骤：1、设定系统参数；2、产生密钥；3、发送方并行地对多个消息分别计算签密文，并对所产生的多个部分签密文聚合成一个总体签密文数据包；4、发送方通过广播信道向接收方群体广播总体签密文数据包5、各接收方获取与其相关的部分签密文，并用自己的私钥和发送方的公钥进行验签。在多个部分签密文的计算上采用了并行的逻辑结构；具有同时向多个接收方发送不同的消息的能力；在确保安全性的前提下通过重用随机数减少了总体签密文的数据量。克服了其它多接收方签密方法只能广播同一则消息、只能串行运行的缺陷，从而具有更高的传输能力和计算效率。
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公开(公告)号：CN101442824A
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200810236423.8
申请日：2008-12-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于不可靠信道的无线传感器网络信誉值计算方法，针对无线传感器网络的可信管理方案，特别适合于丢包率过大、隐藏节点问题严重的不可靠信道情况。该方法根据指导大众认知的海德平衡理论思想，针对实际不可靠信道，提出了基于海德理论的信誉架构HRFSN，使交互双方的公共邻居节点直接参与到对被观测节点的观测活动中，以优化在不可靠信道下直接信誉值的计算，从而增强了信任值的可靠性。该方法改变了已知无线传感器网络的可信管理方案中的直接信任值观测方式与计算方法，能够得到更精确的直接信誉值，进而得到更可靠的信任值。该方法的运用，能够在传感器节点协作过程中为其提供更准确的信任依据，具有较好的科学性和更高的应用价值。
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