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公开(公告)号：CN118632012A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410724349.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网数字科技控股有限公司
IPC: H04N19/467 , H04L1/24 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种图像数字水印嵌入方法、提取方法及系统，图像数字水印嵌入方将原始秘密信息编码生成二进制秘密信息，获取载体图像并多次叠加随机生成的原始高斯后得到潜在噪声，将二进制秘密信息和潜在噪声通过编码器进行整合后生成含秘潜在噪声，将含秘潜在噪声输入去噪扩散隐式模型得到估计高斯噪声，根据含秘潜在噪声以及估计高斯噪声生成含数字水印的目标图像；图像数字水印提取方将目标图像输入去噪扩散隐式模型并输出估计高斯噪声，对目标图像多次叠加估计高斯噪声后得到含秘潜在噪声，含秘潜在噪声输入解码器后输出二进制秘密信息，并还原为原始秘密信息，保持图像数字水印嵌入前后的图像语义一致，提高图像的质量和抗检测能力。
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公开(公告)号：CN118118421A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410169401.3
申请日：2024-02-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/11 , H04L47/122 , H04L47/2425 , H04L43/10
Abstract: 本发明提供一种远程直接内存访问网络拥塞识别与控制方法及装置，所述方法包括：由目标远程直接内存访问网络的发送端向接收端发送网络质量轮询数据包；接收从所述发送端至所述接收端的所有路由路径中的各个交换机节点发送的携带对应链路的链路拥塞信息的反馈报文，基于所述反馈报文获得所有链路的链路拥塞信息；基于所述所有链路的链路拥塞信息进行链路拥塞识别并确定链路拥塞识别结果，基于所述链路拥塞识别结果采取对应的链路拥塞控制策略。通过以上方案，可以实现链路拥塞的精准控制，有效缓解RDMA网络拥塞，减少传输时延、提高网络带宽利用率。
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公开(公告)号：CN113792290B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110615833.9
申请日：2021-06-02
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本公开提供一种拟态防御的裁决方法及调度系统，包括：令输出裁决器对执行体集合中执行体的执行结果进行裁决，将裁决信息发送至负反馈控制器；使负反馈控制器计算执行体的执行体安全系数，执行体安全系数低于预设的执行体安全系数阈值，则为异常执行体；当两个异常执行体之间的组件异构度低于组件异构度阈值，则向执行体集合反馈第一调度策略；当组件异构度不低于组件异构度阈值，则向所述输入代理器反馈第二调度策略；执行体集合的平均安全系数低于预设的平均安全系数阈值，重复第一调度策略和第二调度策略；不低于预设的平均安全系数阈值，则使输出裁决器对该执行体集合中各执行体(56)对比文件顾泽宇;张兴明;林森杰.基于拟态防御理论的SDN控制层安全机制研究.计算机应用研究.2017,(第07期),234-238.张兴明;顾泽宇;魏帅;沈剑良.拟态防御马尔可夫博弈模型及防御策略选择.通信学报.2018,(第10期),147-158.
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公开(公告)号：CN117395202A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311148992.8
申请日：2023-09-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/19 , H04L47/762 , G06N3/092
Abstract: 本申请提供一种面向流量处理的DPU资源调度方法及装置，方法包括：获取无线网络的当前流量信息和环境信息；采用设有优先经验回放池和深度神经网络的基于D3QN的DPU资源调度模型，根据当前环境信息和流量信息求解无线网络对应的多目标约束优化函数，得到针对当前的无线网络的DPU资源调度决策并基于在无线网络的基础设施层中选择服务器节点进行DPU资源部署，以基于部署的DPU资源用于处理流量信息。本申请结合DPU芯片的硬件优势，能够构建出低延迟、高负载下的流量智能管理方式，能够有效节省资源调度所需设备成本，能够充分利用硬件资源以提高资源利用率，并能够提高DPU资源调度的实时性、动态性及可扩展性。
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公开(公告)号：CN116992299B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311274072.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06Q40/04 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本申请提供区块链交易异常检测模型的训练方法、检测方法及装置，涉及信息处理技术领域，方法包括：采用预先训练得到的对抗生成网络生成合成区块链交易数据，并与预获取的真实区块链交易数据分别作为扩展训练集中的各个样本数据；基于扩展训练集训练自动编码器；将自动编码器作为卷积神经网络的特征提取器，并基于扩展训练集训练该卷积神经网络，以得到用于生成区块链交易数据对应的交易异常检测结果的区块链交易异常检测模型。本申请能够有效弱化区块链数据集中常存在的数据不均衡、缺乏数据特征的先验信息等问题带来的影响，能够有
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117114886A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311375071.5
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于双层共识机制的区块链碳交易方法及系统，涉及信息处理技术领域，区块链接收边缘服务器提供的各企业碳配额数据，更新链上数据，并定期向边缘服务器发送各企业的交易数据，更新边缘服务器数据；边缘服务器比较各企业的碳排放数据与碳配额数据；若碳排放数据大于碳配额数据，则企业需在区块链上向其他企业购买碳配额，以达到碳中和；若碳排放数据不大于碳配额数据，则企业可以在区块链上向其他企业出售剩余的碳配额，以实现碳交易；在系统中，构建了基于哈希图的分片区块链双层共识架构，在各分片中区块链采用有向无环图结构。本发明提供的方法及系统提高了区块链的吞吐量、共识效率以及性能，适用于大规模的高并发碳交易场景。
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公开(公告)号：CN114938278B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210375935.2
申请日：2022-04-11
Applicant: 北京邮电大学 , 国家工业信息安全发展研究中心
IPC: H04L9/32 , H04L9/30 , H04L67/133
Abstract: 本发明提供一种零信任访问控制方法及装置，用户在访问过程中通过客户端连接接入节点后，根据需要访问的指定服务的统一资源定位符查询相应的第一动态角色，以获得访问控制规则文本进行用户的身份认证。在此过程中，第一动态角色、第一动态角色引用的相关动态角色，用户的注册信息和访问记录都是在区块链上进行记录和存储，在每次访问控制过程中还需要依靠区块链对访问控制交易进行共识认证，这使得每次访问控制都是暂时性的、动态的，针对指定服务设置的第一动态角色及其引用的相关动态角色也是自由可变的，为访问控制的认证提供了丰富的验证选项，符合零信任理念。
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公开(公告)号：CN116843400A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310333506.3
申请日：2023-03-30
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
IPC: G06Q30/06 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于图表示学习的区块链碳排放交易异常检测方法和装置，方法包括：将用于碳排放交易的区块链网络当前的邻接矩阵和表示所述区块链网络中各个节点属性的属性矩阵输入基于自编码器和注意力机制的图表示学习模型，以输出重构邻接矩阵和重构属性矩阵；应用邻接矩阵、重构邻接矩阵、属性矩阵和重构属性矩阵确定区块链网络中各个节点的异常检测分值；根据异常检测分值确定区块链网络中存在碳排放交易异常风险的异常节点。本申请能够有效提高区块链碳排放交易异常检测的准确性及有效性，能够有效过滤异常节点的影响并提升获得节点正常特征的能力，进而能够有效保证区块链中碳排放交易的安全性及可靠性。
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公开(公告)号：CN116720593A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310604521.7
申请日：2023-05-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明公开了基于信誉反向拍卖的联邦学习激励方法、系统和存储介质，属于联邦学习技术领域。本发明的基于信誉机制和反向拍卖的联邦学习激励方法，通过构建信誉评估模型、反向拍卖学习模型、联邦学习服务器，对若干客户端的信誉数据进行评估，进而筛选出一个或多个客户端作为候选客户端；然后对候选客户端的密封投标数据进行求解，筛选出一个或多个最佳客户端；并根据交互信息，对最佳客户端进行信誉评估，得到信誉激励值；再对最佳客户端的信誉数据进行更新，从而完成基于信誉机制和反向拍卖的联邦学习激励，能够有效保证整个激励机制的真实性和可靠性，同时能够激励更多具有高质量数据和高信誉值的客户端参与联邦学习。
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公开(公告)号：CN115022311B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210292370.1
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 中国电子技术标准化研究院
Abstract: 本发明提供一种微服务容器实例的选择方法及装置，方法包括：接收用户终端基于应用程序发出的多个并发请求，将每个并发请求根据请求的应用程序的微服务结构分解成多个子任务，每个子任务对应应用程序中一个微服务；每一微服务部署有多个容器实例；根据每一子任务在不同容器实例上的实际完成时间以及完成每一并发请求对应的网络资源损耗，为每一子任务在对应的微服务所部署的多个容器实例中选择一个容器实例。基于此，不仅能够在请求对应的应用程序规定的时延内完成对应的多个并发请求，并且尽量减少完成请求需要的网络资源。
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