公开(公告)号：CN119011282A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411294421.X

申请日：2024-09-14

Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 ,  西北工业大学

Inventor： 王世谦 ,  陈亚兴 ,  冯喆 ,  范千悦 ,  狄立 ,  邵志鹏 ,  费稼轩 ,  高先周 ,  卜飞飞 ,  杨如侠

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种针对用户访问的控制决策自适应确定方法，涉及信息安全技术领域。本发明先接收携带用户访问上下文信息的访问请求，该用户访问上下文信息包括用户的访问行为、用户的网络环境和用户的设备状态中的至少一种信息类别，再对用户访问上下文信息进行分类，获取每种信息类别对应的初步规则簇，针对每个初步规则簇，采用归纳逻辑程序设计算法从该初步规则簇中进行访问控制规则提取，得到对应的最终规则簇，最后，应用D‑S证据理论，针对不同信息类别的用户访问上下文信息，确定对应最终规则簇对各控制决策的支持度并整合，从而确定最终的控制决策。本发明提高了针对用户访问的控制决策的灵活性和准确性，增强了服务安全性。

公开(公告)号：CN118245180A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410224292.0

申请日：2024-02-29

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔禾磊 ,  刘欢 ,  孙迈 ,  陈亚兴 ,  郭斌 ,  於志文

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本申请的实施例涉及任务调度技术领域，特别涉及一种基于深度强化学习的多边缘节点任务调度方法，该方法包括：通过有向无环图的表示方式对计算任务之间的逻辑关系进行形象化表示；其中，所述有向无环图中的任务节点表征所要执行的计算任务及其任务类型，所述有向无环图中的边用于表征各所述计算任务之间的执行顺序；计算各所述任务节点的优先级，并按照所述优先级对各所述任务节点进行拓扑排序，将各所述计算任务之间的执行顺序表示为一个线性序列；将所述线性序列输入至预训练的深度确定性策略梯度模型中，获取所述深度确定性策略梯度模型输出的各所述计算任务的调度策略，从而实现实时复杂的计算任务在边缘计算框架下的有效调度执行。

公开(公告)号：CN117576441A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311401731.2

申请日：2023-10-26

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔禾磊 ,  邢涛 ,  刘鹏宇 ,  陈亚兴 ,  郭斌 ,  於志文

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明为一种融合分类与检测的钢材表面缺陷检测轻量化算法，涉及缺陷检测、计算机视觉算法和边缘智能的结合应用。缺陷检测指利用不同检测手段将工业产线上存在缺陷的产品识别出来。计算机视觉算法指利用深度学习算法对图像中的目标物体进行识别与定位。边缘智能指利用模型轻量化方法降低深度学习算法的参数量和计算资源需求，使其能够部署在资源受限的边缘设备上。本发明中针对钢材表面图像分布不均衡和检测终端算力受限的特点，提出一种融合分类与检测的表面缺陷检测轻量化算法，首先利用部署于检测终端上的轻量化分类网络对钢材表面图像分类为有缺陷与无缺陷类别，然后将有缺陷类别的图像发往后端云数据中心进行进一步缺陷位置定位与分类，该方法能够提升钢材表面检测的计算效率。

公开(公告)号：CN116094798A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310015103.4

申请日：2023-01-05

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔禾磊 ,  张博 ,  陈亚兴 ,  於志文 ,  郭斌

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/06 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明公开了一种支持动态用户更新的去中心化加密云存储安全去重方法，用户在登入系统时，根据现有系统用户生成包含有随机密钥加密钥的二叉树。每个用户对应一个二叉树叶子节点，去重服务器将每个叶子节点到根节点的路径以及用户索引值发送给用户；用户在接收到路径后，将文件使用消息锁加密生成文件对应的密钥、密文和标签，再查询区块链获得文件元数据和用户组。用户通过文件元数据获得文件地址，并获取地址对应的数据。用户从去重服务器请求用户组在密钥加密钥树上的最小覆盖，然后使用一随机密钥再加密文件密文，并使用最小覆盖加密该随机密钥，将密钥密文附着在文件密文后得到再加密密文，最后用户上传该再加密密文以及其地址以更新元数据。

公开(公告)号：CN115865933A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211410302.7

申请日：2022-11-11

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔禾磊 ,  彭文颖 ,  陈亚兴 ,  於志文 ,  邢涛 ,  郭斌

IPC: H04L67/1008 ,  H04L67/12

Abstract: 本发明涉及一种面向工业任务边缘节点的计算资源架构及调度方法，属于工业互联网边缘计算领域。本发明提出了一个新的边缘计算架构，具有一个轻量级的发现协议；它在边缘节点上安装了轻量级的容器，同时获得关于边缘计算节点的信息，以方便后续对资源的使用和管理；对异构边缘计算节点的算力资源进行了抽象和重新整合，以衡量其计算能力。这样，工业任务才能被有效地分配到所需的边缘资源，同时最大限度地利用算力资源。

公开(公告)号：CN118505855B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202410603220.7

申请日：2024-05-15

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 陈亚兴 ,  李稳稳 ,  范千悦 ,  崔禾磊 ,  郭斌 ,  於志文 ,  吕伟

IPC: G06T11/60 ,  G06T11/40 ,  G06V20/64 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/48 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种图像辅助点云生成方法、系统、设备与存储介质，涉及点云生成技术领域，包括步骤：采集环境图像数据和点云数据，并使用基于点云密度的注意力机制获得点云数据的注意力权重；对环境图像数据进行注意力权重的加权融合，模拟加权融合后环境图像数据的特征和点云数据的特征的分布空间，学习特征分布间的可逆线性变换，通过融合权重后特征分布空间的可逆线性变换获得数据间的映射关系；根据映射关系将环境图像数据作为先验知识得到对应的点云数据。本发明借助注意力机制凸显点云稀疏区域对应的图像特征，获取不同模态数据之间的转换关系，在已知环境图像数据上生成点云边缘区域数据，提高点云边缘感知范围及点云边缘区域数据精度。

公开(公告)号：CN116049226B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202211168630.0

申请日：2022-09-24

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 陈亚兴 ,  郑庆华 ,  闫峥 ,  杨长安 ,  崔禾磊 ,  於志文 ,  郭斌

IPC: G06F16/2453

Abstract: 本发明公开了一种面向SQL型机密数据库的查询优化方法，包括：一个离线分析阶段和一个在线优化阶段。针对一个查询模板，离线分析阶段基于PRED变元和PRIV变元为所有的候选查询计划计算性能开销函数和隐私损失函数；在用户请求SQL查询时，利用给定的PRED值，在线优化阶段更新所有的候选查询计划的性能开销函数，从而在实际优化计算中仅仅考虑PRIV变元，同时，利用期望的隐私损失值，将原始性能与隐私保护二目标优化问题等价转换为单目标问题。该方法极大地降低了优化计算的复杂度。

公开(公告)号：CN118153655A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410309080.2

申请日：2024-03-19

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔禾磊 ,  王柏青 ,  邢涛 ,  张博 ,  陈亚兴 ,  郭斌 ,  於志文

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明公开了一种面向于工业场景的无损轻量化缺陷检测方法，首先利用YOLOv8模型进行训练，然后采用基于L1正则化结构化剪枝的方法进行模型轻量化，接下来进行损失函数优化，再进行交互比IoU计算优化，最后进行知识蒸馏。本发明实现了无损轻量化的缺陷检测，有效提高了检测速度与精度，更加适用于工业场景下的缺陷检测任务。

公开(公告)号：CN118102197A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311481323.2

申请日：2023-11-08

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔禾磊 ,  高梦真 ,  陈亚兴 ,  郭斌 ,  於志文

IPC: H04R29/00 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  H04R1/10 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明公开了一种低采样率下耳机运动传感器语音侧信道分析方法，首先采用零均值化技术对来自耳机运动传感器的原始数据进行预处理，采用移动标准差使原始数据序列更加平滑；然后从加速度计的z轴数据中选择分割点分割数据；再将每个轴的数据看做是一个独立的通道进行输入，并将其处理成二维矩阵；使用两个卷积层提取特征，然后再使用池化层处理来自卷积层的数据；使用通道注意力机制，动态地调整每个通道的权重，最后使用全局池化层将高维的特征转化为一维的特征向量并使用softmax层对其进行分类。本发明一方面可以让用户意识到此类信息泄露方式，另一方面也督促智能耳机生产厂商从硬件和软件两方面改进智能耳机，增强智能耳机的抗风险能力。

公开(公告)号：CN115134087B

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202210605859.X

申请日：2022-05-30

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔禾磊 ,  张博 ,  陈亚兴 ,  於志文 ,  郭斌

IPC: H04L9/32 ,  H04L67/06 ,  G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06F16/174

Abstract: 本发明公开了一种面向去中心化云存储的客户端安全数据去重方法，首先对用户进行本地文件加密，然后去重服务器查询存储在区块链上的系统元数据，并返回不同的消息；根据返回的不同消息分别执行不同的步骤，完成“用户初次上传文件”、“用户生成文件元数据”、“去重服务器验证文件一致性并更新系统元数据”和“后续用户上传文件”；最后用户后续恢复文件。本发明能够实现近乎精确的客户端去重，且后续上传文件的而用户不需要传输文件从而可以节省用户带宽。