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公开(公告)号：CN112866990B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110019302.3
申请日：2021-01-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04W12/02 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/06 , H04W12/106 , H04L9/30 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种具有激励机制的条件身份匿名隐私保护公共审计方法，包括:系统初始化步骤；匿名身份和系统签名私钥生成步骤；数字签名产生和加密数据的外包步骤；挑战信息生成步骤；响应证明信息生成步骤；数据审计验证步骤；激励机制步骤。本发明通过与改进的椭圆曲线签名算法相结合，将区块链核心技术整合到云存储数据公共审计模型中来抵抗腐败的云服务器，不仅大大地提高外包数据完整性验证过程的安全性，而且不以牺牲公共审计者TPA的性能开销为代价。
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公开(公告)号：CN104407688A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410592305.6
申请日：2014-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: Y02D10/26 , Y02D10/28 , G06F11/3062 , G06F9/45533
Abstract: 本发明提供了一种基于树回归的虚拟化云平台能耗测量方法及系统，该方法包括如下步骤：信息采集步骤，物理机周期性地将采集到的信息发送给指定的控制节点，采集的信息包括物理机和虚拟机的资源信息、以及从测量计得到的能耗信息；参数训练步骤，由控制节点负责使用树回归算法将数据集分段进行线性拟合，得到每个子集合中资源能耗模型参数α、γ；能耗计算步骤，控制节点根据拟合的参数和虚拟机信息进行计算，得到虚拟机的能耗。本发明的有益效果是：本发明采用基于回归树的方法对不同资源的使用率分段建立线性模型，改进了传统单一线性模型的准确度不够高的缺点；回归树模型计算简单、高效，对实时性的能耗模型参数更新体现为效率更高。
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公开(公告)号：CN115134132B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210700508.7
申请日：2022-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于无证书的身份匿名隐私保护医疗数据完整性验证方法，包括：计算用户秘密值、匿名身份信息和第一用户公钥，并生成用户注册信息；根据用户注册信息生成第二用户公钥和第二用户私钥；患者生成第三用户私钥和第三用户公钥；患者将医疗数据文件发送给云服务器；验证者生成并发送最终审计挑战信息给云服务器；云服务器生成并发送响应审计证明信息给验证者；验证者基于审计挑战信息和响应审计证明信息验证医疗数据文件是否完整；患者在医疗数据文件不完整时发出用户自认证信息，云服务器对用户自认证信息进行验证，若验证成功，则支付赔偿金，否则云服务器拒绝赔偿。本发明解决了医疗数据块签名计算过程中计算成本过大的问题。
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公开(公告)号：CN114090651B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111328844.5
申请日：2021-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于双通道图神经网络自编码器的交通流异常数据判断方法，包括依次执行以下步骤：数据预处理步骤：根据交通传感器所在道路的交通情况和历史采集数据分别计算出拓扑邻接矩阵和特征邻接矩阵，作为线下训练步骤和线上监测步骤的双通道图神经网络的输入，另外将不同交通传感器的历史数据使用滑动窗口切割成相同时间长度的时间窗，生成特征矩阵后输入给线下训练步骤使用；线下训练步骤；线上监测步骤。本发明的有益效果是：通过本发明交通流异常数据判断方法，不仅可以同时捕捉到同一传感器不同时间数据间的时间依赖性和不同传感器的非欧式空间的空间依赖性，还能更有效地提取到交通流数据的多重深层次特征，另外，可解决交通场景下训练阶段异常样本缺少的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114090651A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111328844.5
申请日：2021-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于双通道图神经网络自编码器的交通流异常数据判断方法，包括依次执行以下步骤：数据预处理步骤：根据交通传感器所在道路的交通情况和历史采集数据分别计算出拓扑邻接矩阵和特征邻接矩阵，作为线下训练步骤和线上监测部步骤的双通道图卷积神经的输入，另外将不同交通传感器的历史数据使用滑动窗口切割成相同时间长度的时间窗，生成特征矩阵后输入给线下训练步骤使用；线下训练步骤；线上监测步骤。本发明的有益效果是：通过本发明交通流异常数据判断方法，不仅可以同时捕捉到同一传感器不同时间数据间的时间依赖性和不同传感器的非欧式空间的空间依赖性，还能更有效地提取到交通流数据的多重深层次特征，另外，可解决交通场景下训练阶段异常样本缺少的问题。
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公开(公告)号：CN112866990A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110019302.3
申请日：2021-01-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04W12/02 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/06 , H04W12/106 , H04L9/30 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种具有激励机制的条件身份匿名隐私保护公共审计方法，包括:系统初始化步骤；匿名身份和系统签名私钥生成步骤；数字签名产生和加密数据的外包步骤；挑战信息生成步骤；响应证明信息生成步骤；数据审计验证步骤；激励机制步骤。本发明通过与改进的椭圆曲线签名算法相结合，将区块链核心技术整合到云存储数据公共审计模型中来抵抗腐败的云服务器，不仅大大地提高外包数据完整性验证过程的安全性，而且不以牺牲公共审计者TPA的性能开销为代价。
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公开(公告)号：CN112561381A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011543661.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种可重入作业车间调度解码方法，包括如下步骤：步骤1：根据每个工件每道工序的加工时间和加工次序约束，构建可重入作业车间调度问题的析取规划模型；步骤2：采用基于操作的编码方式进行编码；步骤3：采用活动化方式进行第一阶段的解码，然后使用基于Insert的自适应操作对当前解调整，采用快速评价机制进行第二阶段的解码，得到一种紧调度解；紧调度解被定义为一种无法通过移动任意一个工序改进当前解。本发明的有益效果是：本发明对邻域解采用了快速评价机制进行二次解码，可有效避免重复评价，节约计算成本；本发明在车间调度问题如流水车间、作业车间和开放车间调度等问题中均具有良好的可扩展性。
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公开(公告)号：CN112561381B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202011543661.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06Q10/0631 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种可重入作业车间调度解码方法，包括如下步骤：步骤1：根据每个工件每道工序的加工时间和加工次序约束，构建可重入作业车间调度问题的析取规划模型；步骤2：采用基于操作的编码方式进行编码；步骤3：采用活动化方式进行第一阶段的解码，然后使用基于Insert的自适应操作对当前解调整，采用快速评价机制进行第二阶段的解码，得到一种紧调度解；紧调度解被定义为一种无法通过移动任意一个工序改进当前解。本发明的有益效果是：本发明对邻域解采用了快速评价机制进行二次解码，可有效避免重复评价，节约计算成本；本发明在车间调度问题如流水车间、作业车间和开放车间调度等问题中均具有良好的可扩展性。
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公开(公告)号：CN115134132A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210700508.7
申请日：2022-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于无证书的身份匿名隐私保护医疗数据完整性验证方法，包括：计算用户秘密值、匿名身份信息和第一用户公钥，并生成用户注册信息；根据用户注册信息生成第二用户公钥和第二用户私钥；患者生成第三用户私钥和第三用户公钥；患者将医疗数据文件发送给云服务器；验证者生成并发送最终审计挑战消息给云服务器；云服务器生成并发送响应审计证明信息给验证者；验证者基于审计挑战信息和响应审计证明信息验证医疗数据文件是否完整；患者在医疗数据文件不完整时发出用户自认证信息，云服务器对用户自认证信息进行验证，若验证成功，则支付赔偿金，否则云服务器拒绝赔偿。本发明解决了医疗数据块签名计算过程中计算成本过大的问题。
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