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公开(公告)号：CN115346634A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210987580.2
申请日：2022-08-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G16H15/00 , G16H30/20 , G16H50/30 , G06F40/284 , G06F40/205
Abstract: 本发明公开了一种体检报告解读预测方法、系统、电子设备和存储介质，属于医疗服务技术领域，包括接收用户体检报告、创建用户对象以及元数据对象、对从体检报告各项目检查结果中提取的元数据进行统一化处理、根据医学知识库标准数据、用户历史体检数据及当前体检数据预测体检者未来身体健康状况、生成体检报告解读预测文件等步骤。本技术方案突破了现有技术中仅对体检者当前指标数据进行分析和预测的局限，综合了体检者当次体检之前的体检数据，分析其变化趋势，使体检者更容易通过体检报告了解到自己身体存在的疾病隐患，以及这些隐患在未来的发展趋势，进而让体检者对自身的健康问题引起足够重视。
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公开(公告)号：CN109819437B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201811637370.0
申请日：2018-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及WSN中基于Sink和网格的源节点位置隐私保护方法。传统方案中利用源节点泛洪确定幻影节点所引起的通信开销过大的缺点。本发明方法首先进行网络初始化，对网络中的节点进行预部署，然后源节点接收到幻影节点集，如以能耗低为第一目标，使用单幻影节点方案，如以安全性高为第一目标使用双幻影节点方案，根据不同方案，选择幻影节点并进行路由传输。本发明中源节点从Sink节点确定的幻影节点集中选择幻影节点，再通过幻影节点将采集到的信息用多跳的方式传输给Sink节点。本发明产生的幻影节点位置分布在整个网络中，具有随机性和多样性，提高了WSN中源节点位置隐私的安全性，同时降低了节点成本，减少了通信开销。
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公开(公告)号：CN110647505A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910773833.4
申请日：2019-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于指纹特征的计算机辅助密点标注方法。本发明方法首先利用已进行密点标注的文件中的密点构建密点库，对密点库中的密点计算密点指纹，并存入密点指纹库，然后计算待进行密点标注的文件的指纹特征，计算待标密文件的每个指纹特征和密点指纹库中的每个密点指纹的相似度，最后根据密点指纹的相似度，按照相似度从高到低进行排序，分别进行处理。本发明方法实现定密工作的规范化、精准化、细粒度标密，减轻人工定密的负担，提高了定密工作效率和定密准确度。
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公开(公告)号：CN110517008A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910672439.1
申请日：2019-07-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种国家涉密文件信息统计方法。目前很多机关、单位对自身产生的涉密文件或从其他单位收到的涉密文件没有进行定期统计和报送，使得各国家保密行政管理部门无法了解涉密文件情况。本发明具体包括：各级机关、单位在产生涉密文件时，详细记录涉密文件信息，定期统计本单位的涉密文件信息，并向同级保密行政管理部门报送本机关、本单位的涉密文件信息情况；各级保密行政管理部门收到所辖区域的同级各机关、单位所报送的涉密文件信息情况后，进行统计汇总，并采用逐级报送的方式报送至上级保密行政管理部门。本发明方法解决了当前保密行政管理部门统计国家涉密文件信息难的问题，实现了涉密文件信息情况定期统计。
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公开(公告)号：CN109842614A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811637319.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L29/06 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及基于数据挖掘的网络入侵检测方法。现有技术中存在样本权值更新缺陷所造成的分类准确率降低，冗余弱分类器造成的分类速度慢、计算开销大等问题。本发明方法在弱分类器训练阶段，采用改进权值更新方法的Adaboost算法进行弱分类器训练，根据各个样本在前t次训练中的加权平均正确率来更新样本权值，抑制了噪声样本权值的无限扩大，令所有样本的权值更新更均衡。在弱分类器组合阶段，提出一种新的弱分类器间相似度度量方式，并基于该相似度度量方式和层次聚类算法进行选择性集成，将相似度超过阈值的弱分类器归入一类，取每类中分类准确率最高的弱分类器组合成强分类器，从而剔除冗余弱分类器，提高了分类速度，减少了计算开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109600222A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910080352.5
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信道特征的密钥生成方法，解决现有密钥生成方法无法适用于静态无线环境以及不抗主动攻击的缺陷。本发明方法首先进行随机信号传输，合法通信双方终端A和B各自产生随机信号，并发送给对方；终端A和B收到来自对方随机信号后，生成用于产生共享密钥的初始随机密钥源；终端A和B对生成的初始密钥序列和进行一致性协商，去除或纠正初始密钥序列中的不一致比特，获得一致的密钥序列；最后终端A和B利用保密增强协议，对得到的一致密钥序列进行处理，得到高度保密的最终密钥。本发明在不需要双方信道估计的条件下，提高了密钥的生成速率和密钥的安全性，既适用于静态网络环境，也适用于动态网络环境。
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公开(公告)号：CN105245525B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510676710.0
申请日：2015-10-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种WSN中基于hash算法的抗共谋组密钥分发方法。本发明中树莓派和协调器共同组成网关，树莓派生成合成此次组密钥所需的两组密钥数据，并将密钥数据通过串口传送给协调器，由协调器以广播包的形式向整个无线传感网络进行数据广播。路由器作为转发装置将网关的广播数据广播给各节点，并将节点的上传数据转发给网关。节点将通过获取网关向整个无线传感网络广播的内容来获取生成组密钥的两组数据并通过相应多项式对数据进行处理并生成组密钥,并以此组密钥作为安全通信凭证。本发明保证了密钥的前向安全性和后向安全性，从而达到抗共谋的目的；提高了组密钥分发的安全性和WSN下系统的抗共谋能力，降低恶意攻击成功的可能性。
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公开(公告)号：CN104469767B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201410587878.X
申请日：2014-10-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一套移动办公系统中集成式安全防护子系统的实现方法。本发明包括手机客户端三重身份认证、后台管理系统登陆的三重安全防御、紧扣业务逻辑数据安全防护；手机客户端三重身份认证包括口令认证、人脸识别认证、图案密码认证；后台管理系统登陆的三重安全防御设计有：基于模拟发送键盘信息技术的防键盘记录、基于RSA的透明式一次一密的管理员登录身份信息加密传输方式、基于云推送的动态口令与静态用户名/口令相结合的双因素认证方式。本发明在透明地应用多种保密技术，提高数据安全性的同时，实现多重身份认证安全防御，强化访问控制能力，集成式的信息安全防护子系统，使企业通知发布和新闻浏览安全、高效。
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公开(公告)号：CN118015676A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410003154.X
申请日：2024-01-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了基于双先验人脸增强的无透镜人脸识别方法及系统。首先利用编码掩膜无透镜成像系统获取人脸场景光的测量值，然后利用吉洪诺夫正则化复原方法将图像传感器测量值恢复为物体的原始光强分布，得到校准后的图像；利用双先验人脸增强DPFE算法进行人脸增强。最后利用多任务卷积神经网络MTCNN算法将增强后的人脸图像进行人脸区域检测以及人脸对齐，并将其大小进行裁剪；利用人脸识别算法对裁剪对齐后的人脸图像进行人脸识别。本发明提出了双先验人脸增强算法，有效地提升了无透镜人脸图像的视觉质量，并丰富了图像中包含的人脸细节信息。这解决了无透镜成像系统在图像质量方面的困难，并显著提升了人脸识别模块的人脸识别性能。
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公开(公告)号：CN117390187A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311331159.7
申请日：2023-10-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/10 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/22 , G06F40/268 , G06F18/23213 , G06F16/332 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于对比学习和迭代优化的事件类型归纳方法及系统，该方法首先构建训练数据集，再剔除其中的多事件类型样本。其次对训练数据集进行触发词选取，并进行事件编码，再训练得到事件类型感知模型。然后使用得到的事件类型感知模型对未知事件数据集进行编码，再进行聚类，得到的每个簇各代表一个事件类型。最后对得到的事件类型聚类簇，通过构造prompt引导大语言问答模型进行事件类型命名，并进行迭代优化优化。该系统包括多事件样本去除模块、模型训练模块、聚类模块和命名模块。本发明有效剔除多事件样本，提升未知事件类型发现效果，解决了由于未知类型事件标签缺少，导致模型训练效果差的问题。
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