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公开(公告)号:CN117176341A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311145564.X
申请日:2023-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种多云环境下支持错误数据块定位与恢复的完整性验证方法,涉及网络空间安全领域。包括:S1.系统初始化阶段、S2.用户匿名身份与部分私钥的生成阶段、S3.数据预处理与外包阶段、S4.审计挑战信息生成阶段、S5.存储性证明信息的生成阶段、S6.数据完整性验证阶段、S7.错误服务器检测阶段、S8.受损数据块定位阶段和S9.数据恢复阶段。基于对称加密、密钥交换和最小存储量再生码技术,基于身份的的密码机制,本发明面向多云环境不仅实现了外包数据审计时的完整性验证,还支持错误数据块精准定位与快速恢复。
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公开(公告)号:CN111479032B
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202010194956.5
申请日:2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像加密方法、装置和存储介质,方法包括:矩阵提取步骤,提取彩色图像的像素矩阵P;跨平面置乱步骤,将所述像素矩阵输入第一预设模型,置乱所述像素矩阵P中的元素,得到置乱矩阵S;非顺序扩散步骤,将所述置乱矩阵S输入到第二预设模型,改变所述置乱矩阵中的元素值,输出结果矩阵C。本发明充分考虑彩色图像的内在特性,通过跨平面置乱步骤和非顺序扩散步骤快速地同时改变彩色图像三个颜色平面的所有像素位置和像素值,达到很好的加密效果和很高的安全性。
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公开(公告)号:CN111479032A
公开(公告)日:2020-07-31
申请号:CN202010194956.5
申请日:2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像加密方法、装置和存储介质,方法包括:矩阵提取步骤,提取彩色图像的像素矩阵P;跨平面置乱步骤,将所述像素矩阵输入第一预设模型,置乱所述像素矩阵P中的元素,得到置乱矩阵S;非顺序扩散步骤,将所述置乱矩阵S输入到第二预设模型,改变所述置乱矩阵中的元素值,输出结果矩阵C。本发明充分考虑彩色图像的内在特性,通过跨平面置乱步骤和非顺序扩散步骤快速地同时改变彩色图像三个颜色平面的所有像素位置和像素值,达到很好的加密效果和很高的安全性。
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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:CN112508060A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202011298247.8
申请日:2020-11-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的滑坡体状态判断方法及系统,利用包括降雨量、地表位移、深部位移、土壤含水率、次声在内的多种类型监测数据,综合判断滑坡体状态。本发明方法主要包括特征提取、特征融合与特征分类三部分,在特征提取中,将五种类型检测数据经过预处理后,分别输入到不同的图卷积神经网络中进行训练,得到五组对应的特征向量;在特征融合中,将特征提取输出的五组特征向量进行融合,得到可以表征滑坡体整体状态的特征向量,在特征分类中,根据特征融合输出的整体特征向量计算出该滑坡体处于每种状态下的概率,进而给出滑坡体的状态判断。本发明所述方法能准确、快速地判断出滑坡体的状态。
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公开(公告)号:CN112508060B
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202011298247.8
申请日:2020-11-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的滑坡体状态判断方法及系统,利用包括降雨量、地表位移、深部位移、土壤含水率、次声在内的多种类型监测数据,综合判断滑坡体状态。本发明方法主要包括特征提取、特征融合与特征分类三部分,在特征提取中,将五种类型检测数据经过预处理后,分别输入到不同的图卷积神经网络中进行训练,得到五组对应的特征向量;在特征融合中,将特征提取输出的五组特征向量进行融合,得到可以表征滑坡体整体状态的特征向量,在特征分类中,根据特征融合输出的整体特征向量计算出该滑坡体处于每种状态下的概率,进而给出滑坡体的状态判断。本发明所述方法能准确、快速地判断出滑坡体的状态。
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公开(公告)号:CN109657483B
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN201811429064.8
申请日:2018-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种图像加密方法和系统,包括:S1、标记待处理图像的待处理区域的尺寸为M×N,输出三维矩阵E;S2、随机生成矩阵RA,获取索引矩阵RO,随机生成矩阵PA,获取索引矩阵PO;S3、生成矩阵TA;S4、逐层、逐行地选择矩阵E中坐标为(ROr,n,n,POn,p)的像素以作为待变换参数;S5、逐层、逐行地将矩阵TA中坐标为(ROr,n,n,POn,p)的值进行排序以获取向量V,基于向量V处理待变换参数以获取置乱矩阵D;S6、异或置乱矩阵D以获取被加密的图像。系统用于执行方法。本发明通过根据比特位面的数据量确定加密范围,通过对像素的置换以实现加密化处理,通过对的行、列和层的异或以增加加密安全性,能够针对重点区域进行处理以获得理想的针对于高比特位的图像的加密效果。
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公开(公告)号:CN107609621B
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201710718698.4
申请日:2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种基于混沌加密的点阵防伪码设计方法及其应用系统,利用混沌加密技术提高了点阵防伪码的安全性,使用虫口模型以及不同的初始值和控制参数产生混沌加密序列,用于混沌加密的扩散与置乱过程。而且本发明中设计的混沌加密方案密文与明文等长,简洁高效,加密速度快,适合投入商业化生产。本发明同时设计了一种基于混沌加密的点阵防伪码应用系统,利用计数器方法弥补了点阵防伪码不能抵抗扫描‑仿造攻击的缺陷,而且解密功能部署在服务器端,既减轻了android app客户端的压力,同时得益于服务器的相对独立性,密码也不易泄漏,安全系数较高。
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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: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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