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公开(公告)号：CN114867024B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210428050.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 广州大学
IPC: H04W12/128 , H04W12/65 , H04W16/18 , H04W16/22
Abstract: 本发明涉及信息安全传输技术领域，公开了一种海洋智慧渔业复杂监控网络信息安全传输的控制方法，包括以下步骤：首先基于传染病动力学，对AUV和UWSNs进行建模；AUV网络和UWSNs网络之间设置有信息交互；根据AUV的状态，将其划分为五种节点：易感移动节点、暴露移动节点、感染移动节点、恢复移动节点、损坏节点。本发明在针对恶意程序在网络中传播规律的研究时，从疾病传播动力学的角度进行，借助传染病中的基本再生数R0指标分析恶意程序能否逐渐消亡，利用不同的杀毒策略，结合庞特里亚金极大值原理得到AUV和UWSNs组成的复杂网络的最优控制，通过复杂的网络控制方式进而抑制恶意程序的传播，大幅提升网络生命周期。
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公开(公告)号：CN114915973A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210536925.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 广州大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/128 , H04W24/02 , H04W28/06 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种智能船舶协同通信网络的恶意程序传播最优控制方法，包括以下步骤：S1：构建服务于智能船舶通信的网络，包含船舶、AUV和UWSNs网络；S2：对通信网络设备之间存在的信息交互方式进行建模，在船舶与AUV的通信网络中，船舶以的速度匀速巡航，且船舶携带的通讯设备的通讯半径为rB(m)，AUV在该区域中均匀分布，在T(s)时间下，对船舶通信覆盖的区域、一艘受到恶意代码入侵的船舶在通信范围内将会接触的AUV数量。本发明通过借助传染病动力学的知识对感染恶意程序和未感染恶意程序的群体进行区分，建立群体之间和群体内部的信息传播途径，引入了分数阶对系统进行建模，更符合实际系统工况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116668069A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310426410.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及车联网技术领域，且公开了一种基于数据驱动的车联网恶意软件传播控制方法，包括以下步骤：S1建立车联网恶意软件传播模型，S2列出恶意软件在车联网中传播的动力学方程,S3基于最优控制理论求解最优解，S4采用神经网络控制恶意软件的传播，本专利将从建模恶意软件在网联车辆中的传播行为开始，结合抑制恶意软件传播的有效措施，解出控制恶意软件传播的最优解，以该最优解集作为神经网络的训练集，训练好的神经网络便可以直接预测并给出恶意软件在车联网中的传播的控制策略。
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公开(公告)号：CN116405941A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310305716.1
申请日：2023-03-24
Applicant: 广州大学
IPC: H04W12/128 , H04L9/40 , H04W4/44 , H04W4/46
Abstract: 本发明提供一种基于单跳通信的车联网恶意软件传播建模及控制方法，包括如下步骤：S1、计算路径损耗下的相邻两车间的单跳通信概率；所述路径损耗为信号传输中的散射和/或衍射损耗；S2、基于分数阶理论构建关于恶意软件的传播动力学模型；S3、在所述传播动力学模型基础上，构建以治疗u1和隔离u2为控制变量的控制器。本发明带来的控制代价最小，能极大的控制恶意软件在车联网中的传播，保障车辆与乘客的安全，并符合经济上的要求。
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公开(公告)号：CN114867024A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210428050.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 广州大学
IPC: H04W12/128 , H04W12/65 , H04W16/18 , H04W16/22
Abstract: 本发明涉及信息安全传输技术领域，公开了一种海洋智慧渔业复杂监控网络信息安全传输的控制方法，包括以下步骤：首先基于传染病动力学，对AUV和UWSNs进行建模；AUV网络和UWSNs网络之间设置有信息交互；根据AUV的状态，将其划分为五种节点：易感移动节点、暴露移动节点、感染移动节点、恢复移动节点、损坏节点。本发明在针对恶意程序在网络中传播规律的研究时，从疾病传播动力学的角度进行，借助传染病中的基本再生数R0指标分析恶意程序能否逐渐消亡，利用不同的杀毒策略，结合庞特里亚金极大值原理得到AUV和UWSNs组成的复杂网络的最优控制，通过复杂的网络控制方式进而抑制恶意程序的传播，大幅提升网络生命周期。
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公开(公告)号：CN114915973B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210536925.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 广州大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/128 , H04W24/02 , H04W28/06 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种智能船舶协同通信网络的恶意程序传播最优控制方法，包括以下步骤：S1：构建服务于智能船舶通信的网络，包含船舶、AUV和UWSNs网络；S2：对通信网络设备之间存在的信息交互方式进行建模，在船舶与AUV的通信网络中，船舶以的速度匀速巡航，且船舶携带的通讯设备的通讯半径为rB(m)，AUV在该区域中均匀分布，在T(s)时间下，对船舶通信覆盖的区域、一艘受到恶意代码入侵的船舶在通信范围内将会接触的AUV数量。本发明通过借助传染病动力学的知识对感染恶意程序和未感染恶意程序的群体进行区分，建立群体之间和群体内部的信息传播途径，引入了分数阶对系统进行建模，更符合实际系统工况。
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公开(公告)号：CN116305121A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310176101.3
申请日：2023-02-24
Applicant: 广州大学
IPC: G06F21/56 , H04W4/46 , H04W12/128 , H04W84/18 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F17/13 , G16Y30/10 , G16Y40/50
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN数据增强的车联网恶意软件传播控制方法，通过建模恶意软件在车联网中的传播规律，应用庞德里亚金极值原理得到车联网恶意软件传播最优控制解，然后通过GAN扩充最优状态控制对数据集的规模，以用于神经网络对车联网中恶意软件传播进行控制的训练数据集，可以极大的阻止恶意软件在车联网中的传播，减小恶意软件对车辆以及用户产生的不利影响。
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