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公开(公告)号：CN118764184A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410954312.X
申请日：2024-07-16
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明提供一种针对可编辑区块链的加权变色龙哈希函数构造方法，涉及信息安全技术领域。该方法包括以下步骤：首先，系统生成安全参数；然后参与者选择私钥、整数和权重，并计算对应的秘密份额；当参与者集合的权重总和满足门限值时，重构秘密值；随后，最终编辑者计算新随机值；最后，编辑者计算修改后的哈希值，并验证。本发明引入权重机制，有效应对实际应用中参与者身份不同的情况；去除可信中心机构与秘密分发者，防止机构单点失效和恶意行为。该方法提高了密钥生成的安全性和效率，具有良好的可扩展性，适用于变色龙签名、可编辑区块链等多个领域。
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公开(公告)号：CN118677905A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410951044.6
申请日：2024-07-16
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： H04L67/104 , H04L67/1042 , H04L9/00
摘要： 本发明提供一种基于积分值的随机分层拜占庭容错共识方法，涉及区块链共识技术领域。该方法基于节点参与共识的历史行为，对每个节点进行积分值评分，并引入了奖惩机制，在每轮共识结束后，根据节点的行为动态调整其积分值；根据所述积分值，将节点分为共识层和验证层，其中共识层的节点由随机函数在具有较高积分值的节点中随机选取；共识层节点接收客户端发送的请求消息，并就该消息在共识层内部节点之间达成初步共识结果，然后将结果发送给验证层节点进行验证，经验证层节点确认后，共识层将最终共识结果返回所述客户端。该方法可以有效降低通信开销，提高共识效率和安全性，具有良好的可扩展性，能够用于节点较多的大规模网络中。
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公开(公告)号：CN117201396A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311297091.5
申请日：2023-10-09
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于深度分层强化学习的SDN智能组播路由方法，基于SDN的高效组播路由，能够有效地解决传统网络状态信息测量方法获取的网络状态信息有限、适应动态复杂网络变化能力差，以及转发数据不够灵活等问题；SDN控制和数据转发解耦的优势，能够实现集中控制并轻松配置和管理网络，提高网络的可维护性和灵活性。基于分层强化学习的组播路由机制，通过设计的外部控制器的动作空间为网络拓扑中所有节点的集合；内部控制器的动作空间的大小为网络拓扑最大的度，以此来降低无效动作的产生，提高智能体搜索效率，使得智能体探索的路径更为准确，提高了算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116431281A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310296528.7
申请日：2023-03-24
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明涉及虚拟机技术领域，具体涉及一种基于鲸鱼优化算法的虚拟机迁移方法，在虚拟机迁移的步骤中，利用鲸鱼优化算法来选择合适的目标服务器，并通过数学模型进行优化计算，通过模拟了鲸鱼集群中的寻食行为和社交行为，包括迁徙和呼叫等，首先生成一群随机解，然后通过模拟鲸鱼的行为，逐渐优化解的质量，最终找到全局最优解，解决一个NP困难问题。本发明可以有效地减少虚拟机迁移过程中的能耗和时延，提高数据中心的能效和性能。
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公开(公告)号：CN111079544B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201911150556.8
申请日：2019-11-21
摘要： 本发明公开了一种基于加权联合最近邻的多任务稀疏表示检测方法，属于图像处理技术领域，一种基于加权联合最近邻的多任务稀疏表示检测方法，包括以下步骤：利用多任务学习技术，构建多任务稀疏表示模型，将所有任务上累积的总重构误差应用于检测目标，得到多任务稀疏表示的检测结果，利用加权联合最近邻方法进行计算，得到加权最近邻的检测结果，将加权最近邻的检测结果和多任务稀疏表示的检测结果相结合，得到最终的检测函数，可以实现通过光谱信息和邻域空间信息同时进行检测，利用多任务学习，联合多个相关的子稀疏表示，得到较好目标检测效果，并且加入了加权联合最近邻算法，提高了对空间信息的利用，使目标检测效果得到了进一步提升。
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公开(公告)号：CN114116696A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111411277.X
申请日：2021-11-25
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/27 , H04L67/1097
摘要： 本发明公开一种云存储系统中考虑节点选择机制的故障节点数据重构方法，首先采用软件定义网络技术，高效的测量网络状态等信息；然后通过决策选择出参与构建修复树的供给数据节点及待定新生节点；接着通过为待定新生节点之间建立最大生成树，并结合决策选择出的供给数据节点到新生节点之间的路径共同构建出最优修复树；最后各供给数据节点按照构建出的最优修复树结构将存储的原数据块传至根节点进行数据重构，降低了修复过程中数据传输的时间，提高了修复效率。
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公开(公告)号：CN113938376A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111411267.6
申请日：2021-11-25
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： H04L41/0668 , H04L41/12 , G06N3/12 , G06F16/27
摘要： 本发明公开一种分布式存储系统中故障节点修复方法，首先利用软件定义网络技术实时监控获取网络状态信息，并将获取到的实时网络状态信息用于后续进行路径计算；然后，使用多属性决策对空闲节点集进行筛选得到新生节点；使用基于平均带宽感知的路径排序算法对存活节点集进行筛选得到提供节点；接着，使用Dijkstra算法得到新生节点与提供节点之间的k条初始路径k‑path；最后，利用k‑path作为初始化编码的个体元素带入混合遗传算法，求取系统中的最优修复树，构建具有最优修复性能的全局最优修复拓扑。本发明针对分布式存储系统中节点属性异构的特征，通过多属性决策、Dijkstra算法与混合遗传算法相结合的方法来降低修复流量及修复时延。
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公开(公告)号：CN113778620A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110924708.6
申请日：2021-08-12
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F9/455
摘要： 本发明涉及集群存储技术领域，具体涉及一种基于多SDN控制器与软硬件协同的大规模集群存储系统架构，通过存储层中设置的多个存储服务器对海量的数据进行存储，然后通过多个SDN交换机和存储服务器连接以进行数据交换，其中多个所述SDN交换机可以周期性地进行交换域的划分，使得所述控制器可以更好地控制，所述控制器在系统运行的不同时期负载也不同，因此可以周期性的进行主控器和从控制器的划分以利用较为限制的控制器作为主控器使用，可以提高管控能力，所述FPGA硬件加速器基于FPGA硬件加速器支撑，可以在多副本、纠删码场景下对不同业务流的调度效率和数据存取速度，提升大规模存储系统的性能。
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公开(公告)号：CN113595793A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110870577.8
申请日：2021-07-30
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： H04L12/24 , H04L12/721
摘要： 本发明公开一种基于FPGA的SDN网络策略一致性的分段验证方法，利用FPGA并行处理和快速计算的优势，选取检测点对数据包的转发路径进行分段处理。在控制器中加入与FPGA信息交互线程，依据FPGA设备选取的检测点并行下发构造的探测包，以分别获取分段的转发路径信息，不仅能够减少探测数据包的头部开销、节省交换机设备的流表空间，而且降低了获取数据平面路径转发信息的时延，能够快速的验证控制平面网络策略和数据平面数据包转发行为的一致性并定位出异常工作的交换机。
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公开(公告)号：CN110149333B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910432976.9
申请日：2019-05-23
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于SAE+BPNN的网络安全态势评估方法，包括：提取待评估网络安全态势感知指标数据；对提取到的指标数据进行归一化处理；将归一化处理后的指标数据输入训练完成的深度自编码神经网络，以对归一化后的指标数据进行降维处理；将降维处理后的指标数据输入至训练完成的BP神经网络，以对网络安全态势进行评估。本发明针对BP神经网络在处理稀疏高维度数据时，所需模型复杂度较高、模型计算时间较长、准确率无法提升的问题，利用深度自编码神经网络对数据进行降维处理，保证数据与标签间的非线性关系，并且可以优化模型、降低模型复杂度、降低模型训练时间、提高模型鲁棒性和泛化性。
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