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公开(公告)号：CN117640215A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311646862.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习和差异隐私的轻量级多级混合入侵检测方法，将差分隐私范式中的拉普拉斯随机噪音加入原始数据集中，对数据集进行数据抽样，采用数据正则化算法对数据集进行正则化；使用特征选择方法从已有的M个特征中选择N个特征，使用特征提取方法对某一模式的组测量值进行变换；单类支持向量机模型检测数据，用来判断数据是否为正常数据；监督学习模型检测已知攻击；无监督学习模型检测未知零日攻击。本发明采用多种机器学习模型，高性能地检测车辆网络中正常流量、已知攻击和未知的零日攻击；还采用了差分隐私技术保护数据的隐私信息。本发明能够实现车联网对攻击的多重检测，防止其受到各种网络攻击。
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公开(公告)号：CN117560664A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311599418.4
申请日：2023-11-28
Applicant: 安徽大学
IPC: H04W12/033 , H04W12/041 , H04W4/40 , H04W4/48
Abstract: 本发明公开一种基于属性加密的车联网受控访问委托方法，先完成基于属性加密的系统初始化和基于广播加密的系统初始化，生成车辆的密钥和雾服务器的密钥；在数据所有者将消息上传到云服务提供商之前，数据所有者使用访问策略和通过可信中心认证的委托者的身份集对消息进行加密；委托者为一组被委托者生成重加密密钥，并将其发送到云服务提供商在接收到重加密密钥后，云服务提供商将初始密文转换成重加密密文；被委托者获得重加密密文并对其解密。本发明基于属性加密技术对消息进行加密，实现细粒度的访问控制，对委托者的控制；被指定的委托者可以授权半可信代理服务器将基于属性加密方案的密文转换为基于身份的广播加密方案的密文，实现更灵活和有效的数据共享；采用在线/离线加密以减少计算成本。
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公开(公告)号：CN117499048A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311475956.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种车联网信誉管理中的区块链共识方法，使用路边节点RSU作为节点维护区块链账本，车辆在网络中传递消息并对接收到的其他车辆消息进行投票，车辆在收到一定数量的投票回复之后构建消息事务，RSU收集消息事务，并根据车辆的历史活动计算车辆的信誉值；RSU作为节点进行共识，依据节点活跃程度对节点进行过滤，优化参与共识过程的节点数量，使PBFT共识表现出更高的效率。
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公开(公告)号：CN116015601A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211671346.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的车联网隐私保护交通路线管理方法，包括系统初始化，用于完成相关实体初始化工作；(2)参与实体的注册步骤，包括对车辆的注册，对雾节点的注册；(3)密码登录阶段，车辆用户输入密码登录车辆；(4)雾节点路线请求；(5)车辆路线报告，车辆向雾节点报告自己即将行驶的路线；(6)消息验证及交通路线聚合；(7)交通路线管理，交通管理中心根据雾节点发送的路线集合消息，执行相关的管理工作；(8)车辆撤销及密码更改。本发明采用轻量级的椭圆曲线加密方法、同态加密方法对车辆的路线进行加密，有效地保护了车辆的隐私；还采用了区块链技术对车辆的密钥进行有效地管理。本发明能够实现车联网中安全的隐私保护交通路线管理，促进了车辆网络的广泛应用。
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公开(公告)号：CN117614719A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311633944.8
申请日：2023-12-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于SDN的异构LDDoS攻击联合检测和防御方法，包括流量的获取与处理；数据集采集与制作；机器学习模型的训练；攻击的检测和识别，用以检测网络流量，并识别其中的攻击流量；攻击流的防御，通过下发流规则来拦截和丢弃攻击流；流量的后续监控。本发明面向新型的异构低速率分布式拒绝服务攻击，采用机器学习和脉冲频率分析法联合检测和识别攻击流，并使用变点检测窗口缩短检测时间；同时，利用了软件定义网络的流规则安装功能和统计功能，以缓解攻击，并对处理后的流量进行后续监控，以减轻误判和流表溢出可能带来的危害。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117579269A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311601982.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链和策略隐藏技术的车联网可撤销数据共享方法包括系统初始化，实体初始化，中心权威和属性权威两方安全计算为用户生成密钥；数据所有者依据半隐藏的访问结构使用属性基加密算法对数据进行加密；用户和数据所有者通过向区块链发起校验密文哈希值的请求来验证密文；满足访问策略的用户解密密文；系统将恶意用户撤销，数据所有者撤销自己上传的数据，恶意用户被撤销后只需要对属性相关的密文进行更新。本发明能够实现车联网中安全地数据共享，促进了车辆网络的广泛应用。
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公开(公告)号：CN114205091A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111440056.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于混沌映射的自动驾驶车辆网络认证和密钥协商方法，包括系统初始化、用户的注册、自动驾驶车辆的注册、合法用户的三因素认证登录以及三方认证和密钥协商。本发明通过散列函数、物理不可克隆函数、混沌映射、模糊提取等技术，以扩展混沌映射的计算Diffie‑Hellman难题为基础，完成安全的三方认证和密钥协商，实现安全通信。本发明的认证部分使用轻量级的基于混沌映射技术，并通过物理不可克隆函数PUF保证其物理安全性，降低储存在自动驾驶车辆中的敏感信息的泄露风险，本发明能够实现在自动驾驶车辆网络中安全的交换机密消息，促进无人驾驶车辆的广泛应用。
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公开(公告)号：CN111988763B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010883719.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于公交车缓存的车联网位置隐私保护方法，公交车先根据其线路信息向LBSP获取POI池，行驶过程中公交车根据其当前位置从POI池中选择部分POI数据形成POI列表并向周围车辆进行广播，私家车在接收广播并验证公交车身份后将POI列表存储到车辆的本地缓存中，当私家车需要查询POI信息时，首先在其本地缓存中进行检索，若缓存未命中再以k匿名的方式向LBSP发送查询请求；本发明通过增量更新的缓存更新方法能够有效提高缓存更新效率，减少缓存更新时的通信开销，减少车辆与LBSP的通信次数，提高敌手利用车辆的LBS查询请求数据进行车辆位置追踪的难度，从而有效提高车辆的位置隐私水平。
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公开(公告)号：CN111988763A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010883719.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于公交车缓存的车联网位置隐私保护方法，公交车先根据其线路信息向LBSP获取POI池，行驶过程中公交车根据其当前位置从POI池中选择部分POI数据形成POI列表并向周围车辆进行广播，私家车在接收广播并验证公交车身份后将POI列表存储到车辆的本地缓存中，当私家车需要查询POI信息时，首先在其本地缓存中进行检索，若缓存未命中再以k匿名的方式向LBSP发送查询请求；本发明通过增量更新的缓存更新方法能够有效提高缓存更新效率，减少缓存更新时的通信开销，减少车辆与LBSP的通信次数，提高敌手利用车辆的LBS查询请求数据进行车辆位置追踪的难度，从而有效提高车辆的位置隐私水平。
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公开(公告)号：CN117612374A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311580488.5
申请日：2023-11-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于隐私计算的车联网实时交通数据聚合方法，系统初始化，车辆的注册，路侧单元的注册；路侧单元验证车辆的合法身份后收集车辆发送的数据；数据请求；路侧单元和云服务中心协同合作对收集的数据进行安全聚合；数据解密。本发明采用轻量级的身份认证方法，有效地保护了车辆的隐私和数据来源的可靠性；还采用了基于双陷门的加密算法，对收集的数据进行安全高效的聚合；此外，本发明采用了基于属性的加密算法，保证一次聚合结果被多个数据请求者访问并可以确保聚合结果被授权的用户访问。本发明能够实现车联网中安全的数据聚合，具有良好的安全特性和较低的计算开销。
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