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公开(公告)号：CN118233190A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410387088.0
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/098 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种联邦推荐无目标投毒攻击防御方法、装置和系统，其中方法包括：服务器随机初始一组用户嵌入以近似良性用户嵌入分布；服务器依据近似的用户嵌入组及不同用户上传的更新信息，依次计算项目的推荐评分、评分变化速度、项目统计频数，并由此推断可能的流行项目；服务器采用“多轮综合评价”原则，依据用户与全局模型近次在流行项目上的评分行为一致性共同量化其在本轮的贡献值；服务器计算动态阈值并据此剔除贡献小于这一阈值的异常用户；服务器将剩余用户上传的梯度作为正常梯度参与后续聚合更新，并将聚合更新后的结果作为新一轮参数发送至用户；重复该过程直至模型收敛。本发明有效提高了联邦推荐模型对无目标投毒攻击的抵抗能力。
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公开(公告)号：CN117997640A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410270196.X
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于跨链技术的物联网设备跨域认证方法及系统，其中，方法包括：初始化全局参数，并为各个域的中心化机构生成域内长期身份；域内设备基于所述域内长期身份生成匿名身份，并在域内区块链进行匿名身份的注册；当进行跨域认证时，通过身份认证发起方根据匿名身份生成跨域认证注册信息，并在全局区块链上登记，通过所述全局区块链基于跨链交互确认身份的有效性；通过身份认证发起方生成跨域认证请求，并发送给目标设备，通过所述目标设备在域内区块链上登记所述跨域认证请求，并验证全局区块链中是否存在有效的跨域认证注册信息；所述目标设备基于验证结果，决定是否接受身份认证发起方的身份认证请求。
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公开(公告)号：CN117668871A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311564421.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V40/20
Abstract: 本发明提供一种家庭安防场景下基于全同态加密的深度学习卷积神经网络人体动作识别系统，使用实数域格密码近似计算全同态加密将视频监控收集到的信息转换为密文，实现了加密状态下的数据处理与分析，通过终端用户设备收集数据用于训练神经网络，然后将训练好的模型进行快速全同态卷积和结构化剪枝优化，降低模型的时间空间开销，使神经网络模型能够快速处理密文数据。为了确保数据机密性的同时提供行为异常监控服务，使用实数域格密码近似计算全同态加密将视频监控收集到的信息转换为密文，实现了加密状态下的数据处理与分析，保证了卷积运算与传输过程的隐私安全，实现判断人体动作行为的功能。
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公开(公告)号：CN117194028A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311171642.3
申请日：2023-09-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种单片机上可靠多任务并发调度的方法及系统，属于单片机技术领域，本发明物理内存保护机制的引入，给单片机上运行程序的栈空间的动态分配和回收提供了可能；使得开发人员不再需要预先估计每个任务所需要的栈空间，基于栈空间的动态分配与回收机制，在系统根据时间片切换任务时，便能够在运行该任务之前预先估计任务要使用的栈空间和堆空间，若剩余的空间不足以支撑该任务的运行时，便可以延后该任务的运行，直到其它任务的栈空间和堆空间被动态回收以后，再重新调度该任务的运行，由此便提升了系统的并发度；通过精细的利用物理内存保护机制，系统在调度到一个任务运行时，禁止该任务访问其它任务的内存区域。
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公开(公告)号：CN116992973A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310522838.6
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06N20/00 , G06F16/29 , H04L67/104 , H04L67/52 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供了一种基于节点分割的动态车联网联邦学习方法。基于服务器和车辆终端的地理位置分布形成节点分布地图，车辆终端节点选择节点分布地图中离自己最近的服务器节点构成客户端‑服务器架构的联邦学习；对于未与服务器有连接的车辆终端节点，利用最小生出树算法进行分组。与服务器有连接的客户端进行客户端‑服务器架构的联邦学习，其余节点分组进行对等架构的联邦学习。本发明方法将地理位置上分布不均的节点被就近分组进行联邦学习，提高了在地理位置下车辆终端对联邦学习的参与度，并通过分组降低节点过多造成的响应时间过长的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116431474B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310226345.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于静态分析的程序源码的安全配置项约束提取方法。该方法包括：将程序的代码文件转换为中间表示；使用过程内、流敏感的字符串常量传播算法对中间表示进行分析，得到各个方法中每条语句的字符串常量集；使用字段敏感的数据流分析每条语句的字符串常量集，定位安全配置项的读取点；对安全配置项的读取点进行流不敏感的污点传播，得到程序中每个变量的污点集；根据变量的污点集进行流敏感、路径敏感的控制流分析，得到每条语句所受到的配置项约束集，构建代码文件中安全配置项相关的约束集。本发明采用了路径敏感的数据流分析方法，为每个语句分别维护一个约束集，为每一个配置项构建配置项的约束集，可以为用户提供配置值推荐。
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公开(公告)号：CN116628002A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310775481.2
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/23 , G06F16/29 , G06F18/214 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于模仿学习的智能自适应CSI指纹地图更新方法。该方法包括：采集一定数量的初始真实CSI指纹数据，拟合多元高斯回归模型来预测其它采样点的CSI指纹数据，构建初始CSI指纹库并搜寻最优采集路径；使用状态空间模型获取真实数值的变化范围作为误差波段，使其对初始指纹库进行校正；通过模仿学习对样本CSI指纹数据进行分割和分段训练，提取CSI数据分布的回归精度；利用回归精度对状态空间模型校正后的初始的CSI指纹库中指纹数据的分布进行调整，构建细粒度CSI指纹库。本发明将人工智能与物联网技术相结合，提升定位指纹库精度和降低人工构建指纹库的工作量。
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公开(公告)号：CN116126680B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211474627.1
申请日：2022-11-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供的一种软件系统配置错误诊断方法和系统，通过对程序执行数据构造频谱信息，计算卡方检验数快速定位导致配置错误的配置选项。同时，对配置选项的控制流和数据流抽象为向量，进行向量距离计算，判断配置选项之间是否存在关联关系。解决了多配置错误的诊断难题，同时指出了配置选项之间是否存在约束和关联关系。避免了由于模式匹配造成的漏报，同时使用频谱、卡方检验数和距离度量的方法不局限于特定的软件程序，具有普适性和广泛性，适用于更多的软件程序。
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公开(公告)号：CN116366241A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310111345.3
申请日：2023-02-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种去中心化的以太坊定时交易隐私保护执行方法。该方法包括：领导者计划定时交易，在本地创建代理合约和补充合约，使用定时交易资金部署代理合约；追随者发送其定时交易有效负载和交易资金到所述代理合约，通知代理合约有新的追随者加入，追随者等待定时交易；领导者招募的委员会成员在积极模式和消极模式下利用代理合约和补充合约执行追随者的定时交易。本发明方法保护定时交易的私有元素，保证了其在设定的未来时间段前不会被披露，该方法在指定的未来时间段前利用在区块链网络中招募的委员会维护定时交易的解密密钥的不同片段，并调用代理智能合约在指定的时间段内执行计划交易，以在所需的时间段触发区块链状态的更改。
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公开(公告)号：CN116305238A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211662084.6
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种联邦学习后门攻击检测方法及系统，属于网络数据安全技术领域，在联邦学习系统中，攻击者向系统中注入虚假用户，攻击者基于当前接收到的全局模型并利用所有恶意用户的正常样本优化后门触发器触发器。优化目标希望最小化嵌入后门触发器样本在全局模型上的预测损失；攻击者接收到触发器并将触发器嵌入到本地数据集中，攻击者利用篡改后的数据进行本地模型训练。本发明攻击者在进行模型对于训练样本学习同时，最小化恶意模型与正常模型之间的距离，控制由于嵌入触发器引起的模型偏差；攻击者通过这两种方法的联合作用，控制由于嵌入后门触发器引起的恶意模型与正常模型之间的偏差，增强后门攻击的隐蔽性绕过多种防御方法。
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