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公开(公告)号：CN110058949B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910360627.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 一种基于智能边缘计算的传感云低耦合控制方法，通过引入边缘计算，能更好地控制和管理网络边缘节点，以弥补云计算模式鞭长莫及的缺陷。利用边缘层的计算和存储能力，设置两个缓存队列，其中一个用于缓存用户请求并合并重复的请求命令，另一个用机器学习的学习缓存底层使用最频繁的资源，对问题作预处理，并使用扩展KM算法完成未缓存资源的最优调度，降低传感云的耦合度。本发明可以应用在大规模高连接的传感云系统中。
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公开(公告)号：CN110839244B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910999966.3
申请日：2019-10-21
Applicant: 华侨大学
IPC: H04W12/122 , H04W28/06 , H04W40/10 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于节点信任值虚拟力的可信数据收集方法，在物联网的数据采集的应用中，首先根据节点间的关系设计节点信任评估算法(包括直接信任和间接信任)，计算出节点的量化信任值；然后将节点的信任值映射为节点所受的物理力，给予可信节点以吸引力，不可信节点以排斥力；再将移动的初始路径模拟成一根带有磁性的软绳，初始路径在节点合力的作用下移动，最终生成一条可信度更高的可信数据收集路径；通过移动的边缘节点在有限的移动距离内依次访问可信的簇头节点，收集可信的传感数据，发送给周围的基站，或者直接给上层用户应用，达到系统应用和决策可信的目的。
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公开(公告)号：CN110839244A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201910999966.3
申请日：2019-10-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于节点信任值虚拟力的可信数据收集方法，在物联网的数据采集的应用中，首先根据节点间的关系设计节点信任评估算法(包括直接信任和间接信任)，计算出节点的量化信任值；然后将节点的信任值映射为节点所受的物理力，给予可信节点以吸引力，不可信节点以排斥力；再将移动的初始路径模拟成一根带有磁性的软绳，初始路径在节点合力的作用下移动，最终生成一条可信度更高的可信数据收集路径；通过移动的边缘节点在有限的移动距离内依次访问可信的簇头节点，收集可信的传感数据，发送给周围的基站，或者直接给上层用户应用，达到系统应用和决策可信的目的。
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公开(公告)号：CN111124439A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911296890.4
申请日：2019-12-16
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的智能动态卸载方法，对于每一个应用，将边缘层当前的CPU、内存、带宽和剩余电量等状态数据作为输入变量，计算出每个应用处理完成的时间和边缘层状态量，再利用LibSVM算法识别应用的类型，根据类型判定该应用处理完成的时间条件，根据边缘层的情况判定边缘层的状态量条件，共同决定该应用的数据是否卸载在边缘端还是云端；该方法考虑了不同应用类型的特点，算法中对于不同类型应用设置不同的最大延迟容忍时间，并且考虑了边缘层的实时状态，利用智能决策算法实时把应用数据卸载到边缘或云端以获得最短的总运行时间，优化总运行时间使其明显优于应用数据卸载到云端或边缘端，而且可以很好地减少时延和能量消耗。
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公开(公告)号：CN108900621A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810749961.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于雾计算模式的差异性云同步方法，在用户层和云服务层之间添加雾服务层以通过差异性同步法处理每次用户端的同步请求，所述用户层包括若干用户端，雾服务层包括雾服务器，云服务层包括云服务器；所述差异性同步法包括：用户端上传每次修改的差异数据至雾服务器存储，雾服务器判断所存储的数据是否达到预设上限，如果未达到，雾服务器保存每次差异数据并更新数据；如果达到，雾服务器将最终的差异数据上传至云服务器，云服务器基于所述最终的差异数据重构云端文件，使得云服务器端文件和用户端的最新文件保持一致。本发明方法能够优化差异性同步的存储以及运行效率，提升云服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108684038B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810455236.2
申请日：2018-05-14
Applicant: 华侨大学
IPC: H04W12/122 , H04W84/18 , H04L29/06
Abstract: 本发明一种基于雾计算和分层信任评价机制的隐藏数据攻击检测方法，属于网络信息安全领域，具体来说，是一种通过基于雾计算的分层信任评价机制来保证无线传感器网络(WSNs)中节点行为可信，并在此基础上保证节点在数据层次上的可信，即检测隐藏数据攻击的方法。本发明方法将信任评价机制中的计算和存储任务转移到雾层，能显著减少信任评价机制对网络资源的消耗，更好地维持网络性能，在信任评价机制的可拓展性方面具有较大的优势；同时能够应用于动态和静态WSNs，在数据层次上保证传感节点的信任状态，避免隐藏数据攻击造成传感云应用的经济损失。
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公开(公告)号：CN110058949A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910360627.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 一种基于智能边缘计算的传感云低耦合控制方法，通过引入边缘计算，能更好地控制和管理网络边缘节点，以弥补云计算模式鞭长莫及的缺陷。利用边缘层的计算和存储能力，设置两个缓存队列，其中一个用于缓存用户请求并合并重复的请求命令，另一个用机器学习的学习缓存底层使用最频繁的资源，对问题作预处理，并使用扩展KM算法完成未缓存资源的最优调度，降低传感云的耦合度。本发明可以应用在大规模高连接的传感云系统中。
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公开(公告)号：CN108684038A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810455236.2
申请日：2018-05-14
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: H04W12/00 , H04L63/1416 , H04W84/18
Abstract: 本发明一种基于雾计算和分层信任评价机制的隐藏数据攻击检测方法，属于网络信息安全领域，具体来说，是一种通过基于雾计算的分层信任评价机制来保证无线传感器网络(WSNs)中节点行为可信，并在此基础上保证节点在数据层次上的可信，即检测隐藏数据攻击的方法。本发明方法将信任评价机制中的计算和存储任务转移到雾层，能显著减少信任评价机制对网络资源的消耗，更好地维持网络性能，在信任评价机制的可拓展性方面具有较大的优势；同时能够应用于动态和静态WSNs，在数据层次上保证传感节点的信任状态，避免隐藏数据攻击造成传感云应用的经济损失。
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公开(公告)号：CN111124439B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201911296890.4
申请日：2019-12-16
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的智能动态卸载方法，对于每一个应用，将边缘层当前的CPU、内存、带宽和剩余电量等状态数据作为输入变量，计算出每个应用处理完成的时间和边缘层状态量，再利用LibSVM算法识别应用的类型，根据类型判定该应用处理完成的时间条件，根据边缘层的情况判定边缘层的状态量条件，共同决定该应用的数据是否卸载在边缘端还是云端；该方法考虑了不同应用类型的特点，算法中对于不同类型应用设置不同的最大延迟容忍时间，并且考虑了边缘层的实时状态，利用智能决策算法实时把应用数据卸载到边缘或云端以获得最短的总运行时间，优化总运行时间使其明显优于应用数据卸载到云端或边缘端，而且可以很好地减少时延和能量消耗。
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公开(公告)号：CN108900621B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810749961.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于雾计算模式的差异性云同步方法，在用户层和云服务层之间添加雾服务层以通过差异性同步法处理每次用户端的同步请求，所述用户层包括若干用户端，雾服务层包括雾服务器，云服务层包括云服务器；所述差异性同步法包括：用户端上传每次修改的差异数据至雾服务器存储，雾服务器判断所存储的数据是否达到预设上限，如果未达到，雾服务器保存每次差异数据并更新数据；如果达到，雾服务器将最终的差异数据上传至云服务器，云服务器基于所述最终的差异数据重构云端文件，使得云服务器端文件和用户端的最新文件保持一致。本发明方法能够优化差异性同步的存储以及运行效率，提升云服务质量。
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