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公开(公告)号：CN106060802A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610298652.7
申请日：2016-05-06
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NFC的隐私信息安全保护方法，包括以下步骤：用户A向TSM发送获取RB的请求，获取RB，产生随机数以及假名，得到消息m1并发送到用户B；用户B接收到消息m1后，向TSM发送获取RA的请求，获取RA，产生随机数以及假名，得到消息m2并发送给用户A；用户A接收到信息m2后，利用自己的私钥和RB计算出SSK和密钥验证标识MacA，并将MacA发送给用户B；用户B接收到MacA后，利用自己的私钥和RA计算出SSK和MacB，并将MacB与MacA进行比较，若相等，则用户B将SSK设置为共享密钥，将MacB发送给用户A，若不相等，则结束会话；用户A将MacB与MacA比较，若相等，则将SSK设置为共享密钥，否则，结束会话。本发明方法保护了NFC移动设备通信时的用户的隐私信息安全。
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公开(公告)号：CN105959101A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610509127.5
申请日：2016-06-29
Applicant: 广东工业大学
CPC classification number: H04L9/06 , H04L9/0866 , H04L9/3278 , H04L63/0428 , H04L63/0807 , H04L63/0853
Abstract: 本发明提供一种利用物理不可克隆技术实现RFID双向认证的方法，包括如下步骤：读写器向标签发送请求认证的命令；标签收到命令后，将自身存放的IDS作为响应，发送给读写器；读写器验证标签发送过来的IDS的真伪，计算和的值，并将计算结果发送给标签；标签验证读写器发送的计算结果的真伪，通过计算得到随机数r，进一步计算且标签通过计算来验证ID的正确性，若正确，则标签计算Gn+1＝P(Gn)和Gn+2＝P(Gn+1)的值，然后将和的值发送给读写器；读写器再次验证标签发送过来的值的真伪，读写器通过计算获得Gn+2，进一步地读写器验证消息的正确性，若正确，则认证过程到此结束。本发明解决了RFID系统中标签与读写器之间双向认证存在安全缺陷的问题，且降低标签端的成本。
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公开(公告)号：CN110647756B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910718233.8
申请日：2019-08-05
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供的一种基于区块链和CP‑ABE的在线考试管理系统，包括数据节点、权限管理单元、CP‑ABE子系统和区块链网络；权限管理单元为数据节点分配访问及修改权限；权限判断单元用于判断数据节点的访问权限；CP‑ABE子系统用于对数据进行基于属性的加密即解密，并在区块链网络写入或读取数据；数据节点通过CP‑ABE子系统与所述区块链网络进行信息交互。本发明还提供该系统的应用方法，利用区块链固有的数据一致、难以篡改及数据可溯的优点，结合CP‑ABE子系统对数据进行加密，只有系统管理员节点赋予相应属性的用户才能成功访问，有效地防止试题或成绩被恶意篡改，保证的在线考试的稳定进行。
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公开(公告)号：CN114844682B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210375971.9
申请日：2022-04-11
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种DGA域名检测方法及系统，涉及网络安全的技术领域，获取域名公开数据集，对域名公开数据集进行预处理，得到训练数据集，将训练数据集分别输入初始二分类模型以及初始多分类模型，并训练初始二分类模型以及初始多分类模型，得到训练好的二分类模型以及多分类模型，在对待检测域名进行多分类以确定待检测域名所属DGA家族前，尽可能通过二分类模型筛选出待检测域名中的良性域名，即筛选出不属于DGA域名的域名，再对属于DGA域名的待检测域名进行多分类以确定属于DGA域名的待检测域名所属DGA家族，能够降低将良性域名误报为DGA家族的概率。
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公开(公告)号：CN111598389B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010276215.1
申请日：2020-04-09
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的防范票据市场风险的交易系统，包括：基础层、功能层、应用层，所述基础层包括：P2P网络、智能合约、共识算法、数字签名，所述基础层与功能层通信连接，所述功能层用于提供对票据进行保存、购买、出售、转让的功能，所述功能层与应用层通信连接。本发明通过构建基于区块链的三层交易系统，克服了传统交易系统中心化的缺陷，提高了交易效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110362997B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910482547.2
申请日：2019-06-04
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F21/56 , G06F16/35 , G06F18/23213 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的恶意URL过采样方法，首先采集原始的恶意URL数据，通过结合生成对抗网络获得额外的人工数据样本，以此扩充并平衡了原始URL数据集，然后使用K‑Means方法对生成的人工数据样本进行聚类，从而对人工数据样本进行筛选进一步减少数据的不平衡，使得生成的人工数据样本在分布特征上和原始数据样本具有相似性，不会带来过大的分布偏差。本发明方法解决了现有对于少数样例的恶意数据过采样的数样本存在分布偏差以及不平衡等问题。
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公开(公告)号：CN113283909B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110643095.9
申请日：2021-06-09
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的以太坊钓鱼账户检测方法，该方法结合交易时间和权值特征，将以太坊交易网络建模为时序加权有向图，能够有效捕捉到更全面的动态交易网络的性质；然后采用skip‑gram模型得到时序加权有向图中各账户节点的图嵌入特征向量，相对于传统手工特征，该模型得到的图嵌入特征向量能自适应捕捉到各账户间的隐含特性；最终将上述得到的图嵌入特征向量输入分类器，该分类器有效结合无监督学习中的k‑means聚类算法和监督学习中的支持向量机算法，在少量标签数据的情况下能够得到更加鲁棒的钓鱼账户分类结果；所提出的方法能够准确将钓鱼账户从大量账户中分类出来，保证了以太坊交易平台的生态安全。
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公开(公告)号：CN112910873B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110111379.3
申请日：2021-01-27
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种用于区块链事务异常检测的有用工作量证明方法及系统，结合区块链大数据量的特性和深度学习技术，解决区块链工作量证明机制的资源浪费问题，并通过事务异常检测的方式感知区块链网络遭受的安全攻击；该方法通过将事务异常检测神经网络的训练和验证的任务作为有用工作量证明，分发到区块链的结点上，使整个区块链共同维护一个异常检测网络，并利用该网络检测事务的合法性，实现区块链网络的实时安全检测。
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公开(公告)号：CN110460604B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910754778.4
申请日：2019-08-15
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种云存储加密、解密和验证方法及系统，应用于数据上传终端，包括：预先利用系统公共参数中用于加密的加密参数生成临时密文；利用系统公共参数中用于验证数据完整的验证参数、临时密文、明文数据和访问结构，生成外包密文；发送外包密文至云服务器；本申请在数据上传终端能源充足的情况下，预先利用系统公共参数中用于加密的加密参数生成临时密文，将加密过程中耗能过多的利用系统公共参数进行加密的部分过程提前进行预处理，这样在即使在能源不充足的情况下，减少了加密数据时的计算量和能源消耗量，可以直接利用临时密文、验证参数、明文数据和访问结构，生成外包密文，缩短加密时间，减少计算量和能耗。
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公开(公告)号：CN112989415B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110306572.2
申请日：2021-03-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的隐私数据存储与访问控制方法及系统，对隐私数据采用国密SM2数字签名算法进行签名，运用改进的零知识证明验证隐私数据事务的交易双方，并且运用改进的重加密算法使加密的隐私数据的解密权发生转移，使数据请求者利用自身私钥即可对中间密文进行解密，数据所有者能够运用具有匿名性的删除请求对隐私数据进行删除管理，同时结合区块链的特点，将隐私数据的元数据和事务访问记录依次发布到新型的区块链的主链和各子链上，提高隐私数据在共享和传递过程中的安全性，保护了隐私数据交易双方之间数据的可用性和一致性，解决了当前对隐私数据的存储与访问策略还不够完善的问题。
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