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公开(公告)号：CN116167068A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310408817.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的网络边缘资源可信分配方法及系统，该方法包括执行可信资源标识步骤、执行可信资源分配步骤、资源分配信息合法性验证及应用步骤；在执行可信资源标识步骤基于网络边缘计算资源可信标识实现网络边缘资源身份归属明晰、资源使用可追溯，基于可信资源分配步骤使得网络边缘的资源匹配在可信环境下运行，基于资源分配信息合法性验证及应用步骤使得数据传输更加安全，本发明在整体上解决网络边缘计算任务处理过程中的高时延以及数据传输安全问题，使得资源请求者、资源提供者能够可信地发布资源信息，使整个过程中资源请求者、资源提供者操作可追溯、过程透明。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116167068B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310408817.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的网络边缘资源可信分配方法及系统，该方法包括执行可信资源标识步骤、执行可信资源分配步骤、资源分配信息合法性验证及应用步骤；在执行可信资源标识步骤基于网络边缘计算资源可信标识实现网络边缘资源身份归属明晰、资源使用可追溯，基于可信资源分配步骤使得网络边缘的资源匹配在可信环境下运行，基于资源分配信息合法性验证及应用步骤使得数据传输更加安全，本发明在整体上解决网络边缘计算任务处理过程中的高时延以及数据传输安全问题，使得资源请求者、资源提供者能够可信地发布资源信息，使整个过程中资源请求者、资源提供者操作可追溯、过程透明。
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公开(公告)号：CN116032827A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310024582.6
申请日：2023-01-09
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L45/12 , H04L45/125 , G06Q20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于AODV的PCN最优路径路由方法，包括以下步骤：S1、定义闪电网络模型，将闪电网络抽象为一个无向图，定义支付通道的属性；S2、改进AODV协议，发起方建立交易请求，进行路由发现；S3、构建候选模型，路由过程完成后将满足要求的支付通道添加到候选模型；S4、最优路径选择，根据手续费、路由跳数和最大可交易金额，选取最大利益化的路径。本发明方法对路由请求RREQ和路由响应RREP的消息格式进行了改进，基于每个节点的权利和利益，选择了对每个节点利润最大的路径，提高节点参与转发的积极性，从而提高支付成功率。
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公开(公告)号：CN116032827B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202310024582.6
申请日：2023-01-09
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L45/12 , H04L45/125 , G06Q20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于AODV的PCN最优路径路由方法，包括以下步骤：S1、定义闪电网络模型，将闪电网络抽象为一个无向图，定义支付通道的属性；S2、改进AODV协议，发起方建立交易请求，进行路由发现；S3、构建候选模型，路由过程完成后将满足要求的支付通道添加到候选模型；S4、最优路径选择，根据手续费、路由跳数和最大可交易金额，选取最大利益化的路径。本发明方法对路由请求RREQ和路由响应RREP的消息格式进行了改进，基于每个节点的权利和利益，选择了对每个节点利润最大的路径，提高节点参与转发的积极性，从而提高支付成功率。
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公开(公告)号：CN116471004A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310209652.5
申请日：2023-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明公开了一种抵御合谋攻击的隐私保护真值发现方法及系统，方法包括系统初始化，服务端服务器通过Paillier加密方案生成公私钥对，将公钥发送给云服务器，服务端服务器根据任务答案类型生成一个初始真值；用户数据汇报，TA为用户随机选取两个整数，用户使用这两个随机数对观测数据值和观测数据平方值进行扰乱，扰乱后的数据发送到云服务器；合谋攻击检测；权值更新；真值更新；方法迭代，重复权值更新和真值更新步骤，不断更新用户的权值和任务真值，直到满足收敛条件，服务端服务器输出真值。本发明方法在通过检测合谋攻击提高真值发现的准确性，同时，保证用户数据的隐私安全。
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公开(公告)号：CN116432941A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310209651.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于数据长尾特性的女巫防御真值发现方法及系统，方法包括：任务分配，响应工人的任务请求，为工人分配黄金任务或正常任务；更新工人参数，如果工人分配黄金任务，则通过黄金任务的回答情况更新工人的相关参数；更新任务真值，如果工人分配正常任务，则记录工人对该任务的标签，在收集到足够的标签后进行真值聚合；在真值聚合过程中，根据工人的权重，给予该工人标签相对应的权重，使得可信工人的标签在聚合结果上更有影响力；重复更新工人参数和更新任务真值，使女巫工人被封禁，正常工人获得更准确的权重以及任务真值的变化小于阈值，最终得到真值。本发明方法能减少在估算真值时受长尾现象的影响，并且能抵御女巫攻击。
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