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公开(公告)号:CN119961731A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510079573.6
申请日:2025-01-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/24 , A61B5/374 , A61B5/384 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F3/01 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种脑机接口的信号采集及处理装置及脑机接口系统,信号采集及处理装置包括:采集模块,用于将传感器阵列设置在目标用户的头皮上,并通过所述传感器阵列采集所述目标用户的微弱电生理信号;模数转换模块,用于对所述微弱电生理信号进行模数转换,得到数字信号;信号处理模块,用于对所述数字信号进行滤波处理和特征提取,得到特征参数;分类模块,用于将所述特征参数输入至训练好的脑电分类模型中,得到分类结果;显示模块,用于将所述分类结果发送至图形用户界面上,以对所述分类结果进行实时显示。本发明具备模数转换和信号处理功能,从信号采集到分类结果的生成,整个过程高效而一致,最大化减少延迟。
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公开(公告)号:CN119882993A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411938237.4
申请日:2024-12-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种嵌入式电子颅骨脑机接口装置,包含多个模块:刺激模块用于呈现视觉刺激以诱发用户的脑电信号及多模态信号;处理模块对接入的脑电信号及多模态信号进行分析,生成分析结果;采集模块接收并标准化分析结果,转发至中央通信平台;数据持久化模块存储标准数据及系统日志,同时提供数据库查询、修改和删除功能;外设控制模块生成控制指令,操作外部设备;中央通信平台连接各模块,承载内部数据和指令的传输。该装置通过嵌入式设计,将所有模块集成在一个小型化电子设备中,优化电路布局并选择小型化元器件,从而有效降低整体体积,实现轻便和易于佩戴,适应日常生活中的使用需求。
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公开(公告)号:CN119916942A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202510002210.2
申请日:2025-01-02
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/10 , G06F18/2134 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了一种脑机接口的冷启动方法,涉及脑机接口技术领域,包括:利用脑机接口设备采集目标用户的初始信号;所述初始信号包括:脑电图数据和脑磁图数据;对所述初始信号进行预处理,得到预处理信号;对所述预处理信号进行特征提取,得到信号特征;将所述信号特征输入至训练好的脑电活动分类模型中,得到分类结果;根据所述分类结果生成反馈结果,并将所述反馈结果发送至所述目标用户处。脑机接口的冷启动方法有效地解决了基于迁移学习的系统在新用户冷启动阶段适应能力差、响应慢的问题。本发明强调个性化、实时反馈与在线学习,从而提供了一种更为有效和灵活的用户适应方案,使用户的交互体验更为顺畅,提高了系统的整体性能和用户满意度。
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公开(公告)号:CN119766434A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411929986.0
申请日:2024-12-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于分布式信任的工业物联网匿名跨域切换认证方法,先完成各个域内系统参数的初始化;各域的认证服务器通过分布式密钥生成协议协商系统主密钥对;各域内的设备在域内(TA完成注册,获取假名和密钥;其他域AS完成对设备的安全认证,并颁发嵌入时间密钥的身份令牌;设备在身份令牌有效期内向其他域设备发起跨域相互认证请求并协商会话密钥;针对恶意设备的真实身份追溯和撤销处理。本发明针对工业物联网中传统集中式认证架构中存在的单点故障等问题实现完全去中心化,通过匿名跨域切换认证方案降低认证延迟,并在身份令牌中嵌入时间密钥,实现对设备的动态管理。本发明能够实现安全的匿名跨域切换认证,并且在抵抗常见的攻击,包括应答攻击、冒充攻击和中间人攻击的同时具有较低的计算开销和通信开销。
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公开(公告)号:CN119675879A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411980635.2
申请日:2024-12-31
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于同态代理重加密的工业物联网多维隐私保护数据聚合方法,数据报告阶段,智能传感器进行数据报告;聚合网关进行代理重加密与数据聚合;数据解密阶段,电力控制中心对数据解密。本发明提出一个基于超递增序列、同态加密和代理重加密的可靠且灵活的数据聚合框架,所提出的框架支持多维数据聚合以及智能传感器、聚合网关以及电力控制中心的动态管理,本发明支持代理重加密的基于修改后Paillier密码算法的隐私保护数据聚合方案,方案解决了内部攻击问题。本发明保证了隐私性、完整性、真实性、抵御外部攻击性和容错性,在保持相似开销的情况下本发明提供了更多功能。
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公开(公告)号:CN119960599A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510040084.X
申请日:2025-01-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供了一种脑机接口装置的信息获取方法,包括:利用头戴式装置中的光源向佩戴有所述头戴式装置的目标用户发出多波长脉冲光;通过时域延迟模块和波长相关分光模块对所述多波长脉冲光的光信号进行处理,生成稀疏脉冲光列;利用传感网络将所述稀疏脉冲光列传输至传感前端,并通过所述传感前端的传感点发送至所述目标用户的大脑区域;利用检测器获取由所述大脑区域反射的光信号,并通过FPGA进行实时处理,得到处理信息;利用所述处理信息驱动外部设备,以完成所述目标用户的意图的识别和执行。本发明采用FPGA进行信号处理,可以在极短的时间内完成复杂的运算,支持实时反应,适合快速响应的应用场景。
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公开(公告)号:CN119761516A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411909978.X
申请日:2024-12-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N5/04 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开一种基于干净标签数据投毒的成员推理攻击方法,先获取目标模型和影子模型的相关数据集,随机初始化影子模型参数,使用影子数据集中的训练集训练影子模型;选取目标类样本和其它类样本;使用影子模型来优化目标类样本来生成中毒样本,使中毒样本在特征空间中接近与其它类样本,但在外观上与目标类样本相似,并使用L2范数进行约束;向目标模型的训练集中注入中毒样本,使用目标模型的训练集迭代训练目标模型,对目标模型进行目标类成员推理,使用二元分类器对目标类成员进行测试,并使用AUC分数衡量目标模型隐私泄露程度。本发明证明以对抗训练为基础的干净标签数据投毒的成员推理攻击方法不仅可以最小限度的降低模型的性能,而且可以对目标类成员实现较高的成员推断。
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