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公开(公告)号：CN106776904A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611081331.8
申请日：2016-11-30
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06F16/152 , G06F21/602 , H04L63/0435
Abstract: 本发明公开了一种不可信云计算环境中支持动态验证的模糊查询加密方法，实现了云计算环境中用户查询隐私的保护，提高了云计算环境中加密数据的查询体验。该方法通过编辑距离来定义关键词之间的相似度，利用通配符构造模糊关键词集，基于倒排索引构造安全索引，使得用户能够进行模糊关键词的查询。利用可验证技术，构造可验证集合验证服务器是否篡改查询结果，验证云服务器返回的查询结果是否正确和完整。针对云计算环境中用户需要大量更新数据的问题，实现了数据的高效更新。该方法支持用户同时进行模糊查询、动态更新加密数据、验证查询结果的正确性和完整性，在保护数据隐私的前提下，提升了用户的查询体验。
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公开(公告)号：CN110557799B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201910917726.4
申请日：2019-09-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧城市边缘网络中基于移动车辆的数据采集方法，包括：传感器节点获取到车辆的跳数；根据到车辆的传输距离和剩余能量，评估备选簇头到车辆的传输开销，选择最小开销的备选簇头作为簇头节点；根据到经由各候选父节点到达车辆的传输距离和路径中最小的节点能量，评估源节点经由各候选父节点到达车辆的传输开销，选择最小开销的候选父节点作为其父节点；对于跳数为1、且非簇头的源节点，均将簇头节点作为父节点；各传感器节点将自身缓存的数据和接收到的数据发送给父节点，最终经由簇头发送到车辆。本发明考虑传输距离和剩余能量因素选择簇头和父节点，可以避免因其过早死亡而出现能量空洞现象，有效完成数据采集。
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公开(公告)号：CN105786588A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610096110.1
申请日：2016-02-22
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06F9/45533 , G06F21/554 , G06F2009/45587 , G06F2221/2113
Abstract: 本发明提供了一种净室可信虚拟机监控器的远程认证方法，该方法采用回退技术，通过注入一个导致虚拟机无条件退出的指令，强迫CPU内核从用户虚拟机转移到VMM，保证测量代理可以测量VMM的完整性，并且能够防止VMM对认证过程进行伪造、篡改；在初始化设置步骤中，将系统管理中断处理器SMI调用的类型标识存储于CR3控制寄存器中，一旦有中断发生，系统终端处理器首先会将发生的中断类型与存储在CR3控制寄存器中的中断类型进行匹配；若未匹配成功则不允许此中断运行，从而防止“恶意”中断运行。充分保证了隐密地对VMM进行测量，验证过程的原子性，测量环境信息的完整性以及测量结果的真实性。
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公开(公告)号：CN110557799A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910917726.4
申请日：2019-09-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧城市边缘网络中基于移动车辆的数据采集方法，包括：传感器节点获取到车辆的跳数；根据到车辆的传输距离和剩余能量，评估备选簇头到车辆的传输开销，选择最小开销的备选簇头作为簇头节点；根据到经由各候选父节点到达车辆的传输距离和路径中最小的节点能量，评估源节点经由各候选父节点到达车辆的传输开销，选择最小开销的候选父节点作为其父节点；对于跳数为1、且非簇头的源节点，均将簇头节点作为父节点；各传感器节点将自身缓存的数据和接收到的数据发送给父节点，最终经由簇头发送到车辆。本发明考虑传输距离和剩余能量因素选择簇头和父节点，可以避免因其过早死亡而出现能量空洞现象，有效完成数据采集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106776904B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201611081331.8
申请日：2016-11-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种不可信云计算环境中支持动态验证的模糊查询加密方法，实现了云计算环境中用户查询隐私的保护，提高了云计算环境中加密数据的查询体验。该方法通过编辑距离来定义关键词之间的相似度，利用通配符构造模糊关键词集，基于倒排索引构造安全索引，使得用户能够进行模糊关键词的查询。利用可验证技术，构造可验证集合验证服务器是否篡改查询结果，验证云服务器返回的查询结果是否正确和完整。针对云计算环境中用户需要大量更新数据的问题，实现了数据的高效更新。该方法支持用户同时进行模糊查询、动态更新加密数据、验证查询结果的正确性和完整性，在保护数据隐私的前提下，提升了用户的查询体验。
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公开(公告)号：CN105205391A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510670209.3
申请日：2015-10-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F21/53
CPC classification number: G06F21/53
Abstract: 本发明公开了一种基于完整性验证的净室实时监控方法，通过对用户虚拟机的完整性检测和对用户程序的完整性验证，来保证虚拟机的安全。对用虚拟机的监控主要是监控虚拟机的进程、内核模块以及动态库的完整性，通过实时监测虚拟机的运行状态来保证虚拟机不被篡改，彻底的阻止了用户未经授权的行为,保证云计算环境下的用户虚拟机的安全运行，并且保护虚拟机中应用程序的安全。
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公开(公告)号：CN102833551B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201210360206.6
申请日：2012-09-25
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/436 , H04N19/176 , H04N19/192
Abstract: 本发明公开了一种Slice级编解码端联合时间最小化方法，包括Slice级编解码端联合时间最小化模型，所述Slice级编解码端联合时间最小化模型包括编码器端和若干个解码器端，所述解码器端与编码器端连接，本发明提出了Slice级编解码端联合时间最小化模型来描述使得编码时间和解码时间总和最小的联合最优值，同时在符合H.264国际视频编码标准的编码器和解码器上使用Slice级并行算法，以达到编码端和解码端的联合最优化，使得编解码端负载均衡、所需的总时间最小，更好地满足了视频通信系统对实时性的要求。
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公开(公告)号：CN102833551A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210360206.6
申请日：2012-09-25
Applicant: 中南大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了一种Slice级编解码端联合时间最小化方法，包括Slice级编解码端联合时间最小化模型，所述Slice级编解码端联合时间最小化模型包括编码器端和若干个解码器端，所述解码器端与编码器端连接，本发明提出了Slice级编解码端联合时间最小化模型来描述使得编码时间和解码时间总和最小的联合最优值，同时在符合H.264国际视频编码标准的编码器和解码器上使用Slice级并行算法，以达到编码端和解码端的联合最优化，使得编解码端负载均衡、所需的总时间最小，更好地满足了视频通信系统对实时性的要求。
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