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公开(公告)号：CN112287350A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010798430.8
申请日：2020-08-11
Applicant: 北京本形物语科技有限公司 , 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向区块链主节点的主动免疫可信计算平台的静态度量方法，可信计算平台包括：并行的计算部件和防护部件，计算部件用于完成区块链共识、区块链通信和区块链交易等计算任务，防护部件用于通过主动免疫芯片，根据动态自主可信策略对计算部件进行主动度量和主动控制；静态度量方法包括：在可信计算平台上电后，防护部件中的主动免疫芯片先于计算部件中的区块链专用CPU和硬件启动，防护部件以主动免疫芯片为信任根，通过主动免疫芯片代理逐级对计算部件的启动流程进行度量，直至计算部件的信任链建立完成。本发明将主动免疫芯片作为主动度量和主动控制的源点，为计算部件构建了安全可信的信任链，能够有效保障计算部件的安全性能。
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公开(公告)号：CN112330238B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010781396.3
申请日：2020-08-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q30/018 , G06Q30/0601 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了基于食品供应链主体信用的改进实用拜占庭共识方法，基于信用的主节点选取机制，随机选取候选主节点成为主节点，主节点在进行共识之前需要预付一定信用值，若是共识完成则归还并给予一定奖励，若共识失败则扣除预付信用。该发明通过动态调整供应链上的参与主体信用度和食品可靠度，并在实用型拜占庭共识之前，关于节点的扩展、主节点的选取，都基于以上信用机制，从而激励参与主体讲信用并为消费者提供食品可靠度参考，提高共识效率，增强主节点的安全性，该算法使之更加符合应用场景，克服原有的局限性。通过改进共识方法，提高共识效率，增强主节点的安全性，同时更适用于基于区块链技术的食品追溯流程，使商家更诚信、消费者更放心。
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公开(公告)号：CN109978012A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910161936.5
申请日：2019-03-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结合反馈的改进贝叶斯逆强化学习方法，本发明提出了一种结合专家反馈和演示的交互式的学习方法，在LfF中，专家评估学习者的行为，并以不同的奖励给出反馈，以改进学习者策略。在LfD中，Agent试图通过观察专家演示来学习其策略。将本方法的研究算法分为3个学习阶段：从非最佳演示中学习；从反馈中学习；演示和反馈学习；为减少需迭代的状态‑动作的数量，本发明提出了使用图像化贝叶斯规则迭代改进了Agent策略来加强学习到的奖赏函数，提高寻找最优动作的速度。
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公开(公告)号：CN112269997A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202010798448.8
申请日：2020-08-11
Applicant: 北京本形物语科技有限公司 , 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向区块链主节点的主动免疫可信计算平台，可信计算平台包括：并行的计算部件和防护部件，计算部件用于完成区块链共识、区块链通信和区块链交易等计算任务，防护部件用于通过可信平台控制模块，根据可信策略对计算部件进行主动度量和主动控制；防护部件具体用于通过主动免疫芯片代理对计算部件分别进行静态度量和动态度量。本发明所提供的可信计算平台，通过并行的计算部件和防护部件实现在计算的同时进行主动安全防护。
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公开(公告)号：CN112269996A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202010798429.5
申请日：2020-08-11
Applicant: 北京本形物语科技有限公司 , 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向区块链主节点的主动免疫可信计算平台的动态度量方法，可信计算平台包括：并行的计算部件和防护部件，计算部件用于完成区块链共识、区块链通信和区块链交易等计算任务，防护部件用于通过主动免疫芯片；动态度量方法包括：在计算部件的运行过程中，在满足动态度量的触发条件时，防护部件通过主动免疫芯片代理中的应用运行度量代理根据动态自主可信策略以及获取到的计算部件中的应用执行的相关信息，对计算部件进行动态度量。本发明所提供的动态度量方法，基于双体系结构可信计算平台，利用动态度量方法在计算部件的运行过程中，对应用执行的相关信息进行动态度量，从而实现对计算部件全程可测可控，提高计算部件的安全性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113159795A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110179032.2
申请日：2021-02-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双链区块链的食品追溯方法，在食品追溯的每一个环节，由终端用户生产商、运输商、代理商、销售商通过相应的信息采集方法采集相关的数据存储至数据库中，并生成相应的摘要值，将摘要值连同部分食品信息以及证书信息上传到追溯区块链。而对于监管区块链，由追溯过程中各环节对应的本地监管部门采取相应的监管策略对该环节中主体上传至追溯区块链中的证书信息、存储的食品信息进行监督审查，并生成相应的监督报告上传至监管区块链上。通过监管链将各地监管部门的监管信息共享、整合，防止监管重合或混杂。通过双链追溯模型，将追溯与监管责任隔离，通过该双链追溯模型不仅能够及时定位到责任主体，也能对监管部门追责。
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公开(公告)号：CN112330238A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202010781396.3
申请日：2020-08-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于食品供应链主体信用的改进实用拜占庭共识方法，基于信用的主节点选取机制，随机选取候选主节点成为主节点，主节点在进行共识之前需要预付一定信用值，若是共识完成则归还并给予一定奖励，若共识失败则扣除预付信用。该发明通过动态调整供应链上的参与主体信用度和食品可靠度，并在实用型拜占庭共识之前，关于节点的扩展、主节点的选取，都基于以上信用机制，从而激励参与主体讲信用并为消费者提供食品可靠度参考，提高共识效率，增强主节点的安全性，该算法使之更加符合应用场景，克服原有的局限性。通过改进共识方法，提高共识效率，增强主节点的安全性，同时更适用于基于区块链技术的食品追溯流程，使商家更诚信、消费者更放心。
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公开(公告)号：CN110781876B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201910977731.4
申请日：2019-10-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V30/14 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06F16/951 , G06F16/955 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉特征的仿冒域名轻量级检测方法及系统，采用仅基于域名字符串的的轻量级检测策略进行仿冒域名检测，减小了计算和存储开销，适合应用在大规模DNS应用环境下的场景检测，此外，提出了域名视觉相似度的计算方法，通过考虑字符的位置、字符相似度、操作种类对于字符串相似度的影响，对它们赋予不同的权重来改进传统的编辑距离算法，一方面能解决传统编辑距离在仿冒域名检测上带来的假阳性问题，另一方面，从视觉角度检测仿冒域名可以很好的处理域名视觉模仿的情况，进而提高仿冒域名的检测精确度。本发明弥补了传统基于编辑距离设计的检测方法带来的不足，提高了仿冒域名的检测效率。
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公开(公告)号：CN110781876A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910977731.4
申请日：2019-10-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/20 , G06K9/38 , G06K9/62 , G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉特征的仿冒域名轻量级检测方法及系统，采用仅基于域名字符串的的轻量级检测策略进行仿冒域名检测，减小了计算和存储开销，适合应用在大规模DNS应用环境下的场景检测，此外，提出了域名视觉相似度的计算方法，通过考虑字符的位置、字符相似度、操作种类对于字符串相似度的影响，对它们赋予不同的权重来改进传统的编辑距离算法，一方面能解决传统编辑距离在仿冒域名检测上带来的假阳性问题，另一方面，从视觉角度检测仿冒域名可以很好的处理域名视觉模仿的情况，进而提高仿冒域名的检测精确度。本发明弥补了传统基于编辑距离设计的检测方法带来的不足，提高了仿冒域名的检测效率。
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公开(公告)号：CN109635913A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811538181.8
申请日：2018-12-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/00
CPC classification number: G06N3/008
Abstract: 本发明公开了基于自适应贪婪的Q学习算法足球系统仿真方法，在传统Q学习的基础上，新增加了传播负报酬和自适应ε贪婪算法的思想，主要包括在如何的条件下传播负报酬、自适应ε贪婪算法如何加速收敛、改进的Q学习算法对于足球比赛系统的有效性。其采用的技术方案为：1)通过运用传播负报酬，从而提出基于传统Q学习的考虑较大负报酬的改进Q学习来适应动态的外界环境；2)通过引入自适应的ε贪婪算法，从而提出基于改进传统贪婪策略来更好地平衡强化学习中的探索和利用；3)将上述两种算法即基于负报酬的自适应ε贪婪算法应用到足球比赛仿真系统中，来证明改进后的传统算法能更有效的避免危险行为，更快地适应外界环境，从而提高收敛速度。
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