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公开(公告)号：CN119495120A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510076196.0
申请日：2025-01-17
Abstract: 本发明公开了一种基于群体智能和神经计算的人脸安全识别方法及系统，包括采集人脸特征图像，获得原始人脸特征向量；对原始人脸特征向量进行加密，得到隐编码向量并传输到服务器；对隐编码向量进行解密还原，得到解密后人脸特征向量；将解密后人脸特征向量输入人脸识别网络模型进行识别和对比；将人脸识别结果传送到边缘设备。本发明通过采用MLPSO算法迭代计算每层群体粒子的适应值，获取最优模型参数，再将最优模型参数输入人脸识别网络模型中，提升了模型的识别准确率。
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公开(公告)号：CN115189905A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210499337.6
申请日：2022-05-09
Abstract: 本发明公开了网络通信与安全管控一体机及其工作方法，本地校验组件，接收流入和流出一体机的数据，并将数据转发给安全组件，安全组件对数据进行处理，随后路由组件将数据进行转发；蜜罐沙箱联动组件的蜜罐监听通信接口并捕获恶意代码；将恶意代码与蜜罐沙箱联动组件进行交互；蜜罐沙箱联动组件将流量交由沙箱分析后发送至物联网关组件进行处理，并将物联网关组件的返回信息处理后返回给攻击方；蜜罐沙箱联动组件对捕获的恶意代码进行分析，提取软件行为以及网络行为后，将软件行为以及网络行为作为恶意代码的标签对卷积神经网络进行训练；安全组件对训练后网络进行检查和验收，并通过训练后的卷积神经网络对经过一体机的通信进行检查和监控。
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公开(公告)号：CN115189905B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210499337.6
申请日：2022-05-09
Abstract: 本发明公开了网络通信与安全管控一体机及其工作方法，本地校验组件，接收流入和流出一体机的数据，并将数据转发给安全组件，安全组件对数据进行处理，随后路由组件将数据进行转发；蜜罐沙箱联动组件的蜜罐监听通信接口并捕获恶意代码；将恶意代码与蜜罐沙箱联动组件进行交互；蜜罐沙箱联动组件将流量交由沙箱分析后发送至物联网关组件进行处理，并将物联网关组件的返回信息处理后返回给攻击方；蜜罐沙箱联动组件对捕获的恶意代码进行分析，提取软件行为以及网络行为后，将软件行为以及网络行为作为恶意代码的标签对卷积神经网络进行训练；安全组件对训练后网络进行检查和验收，并通过训练后的卷积神经网络对经过一体机的通信进行检查和监控。
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公开(公告)号：CN118570886A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410680982.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 泉城省实验室
IPC: G06V40/50 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , H04L9/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明涉及一种基于扩散模型的人脸隐私保护安全识别方法及系统，包括：在边缘设备采集人脸图像数据并获得人脸特征向量；对人脸图像数据进行销毁，并使用训练好的扩散模型的正向过程对人脸特征向量进行加密处理；将加密处理后的人脸特征向量发送到服务器，在服务器使用训练好的扩散模型的逆向过程对人脸特征向量进行解密处理；将解密处理后的人脸特征向量进行人脸比对和识别，将识别结果返回给边缘设备。通过对人脸特征向量加密，在人脸识别过程中保护了用户的隐私不被泄露。相比于传统的加密方法，提出了扩散模型隐私保护技术，将扩散模型的实现过程来用作加密解密，提高了用户信息的安全性。
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公开(公告)号：CN118075012A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410311449.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于Openeuler环境的监控平台agent与系统安全体检融合系统及方法，包括：未接入管理平台的服务器快速探活模块用于：对同一C类地址段进行服务器快速探活，用来确定服务器是否在线，监测目标是否有响应包；服务器进程资源分配快速测绘模块用于：依次实现调用系统进程信息提取及分析功能等；服务弱认证风险快速巡检模块用于：筛选出存在认证的服务；读取内置弱口令密码字典文件；服务器入侵痕迹溯源巡检模块用于：通过分析服务的日志内容,分析出网络安全隐患问题。本发明可以及时发现入侵痕迹，协助安全设备进行风险预警，弥补市场同类产品的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117478330A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311538196.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及基于双线性映射与布隆过滤器的三方隐私集合求交集基数方法，步骤为：P1、P2与P3分别选取一组公钥和私钥，然后进行哈希操作，并利用生成的私钥对哈希值运算，运算后的哈希值与各自的公钥传输；P1、P2与P3利用哈希值构造双线性映射，P1与P2将构造的双线性映射分别插入布隆过滤器中；将两个布隆过滤器看做两个字符串，对两个字符串分别进行秘密分享操作并分发给P3；P3利用得到的秘密分享份额计算出两个字符串进行AND运算的结果，然后利用计算结果构造新的布隆过滤器，P3查询自己拥有的双线性映射是否存在新构造的布隆过滤器中，若存在，则三方集合交集基数增加1。本发明降低了现有方法的计算及通信复杂度，在大数据集合上表现更突出。
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公开(公告)号：CN117478330B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311538196.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 泉城省实验室
Abstract: 本发明涉及基于双线性映射与布隆过滤器的三方隐私集合求交集基数方法，步骤为：P1、P2与P3分别选取一组公钥和私钥，然后进行哈希操作，并利用生成的私钥对哈希值运算，运算后的哈希值与各自的公钥传输；P1、P2与P3利用哈希值构造双线性映射，P1与P2将构造的双线性映射分别插入布隆过滤器中；将两个布隆过滤器看做两个字符串，对两个字符串分别进行秘密分享操作并分发给P3；P3利用得到的秘密分享份额计算出两个字符串进行AND运算的结果，然后利用计算结果构造新的布隆过滤器，P3查询自己拥有的双线性映射是否存在新构造的布隆过滤器中，若存在，则三方集合交集基数增加1。本发明降低了现有方法的计算及通信复杂度，在大数据集合上表现更突出。
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公开(公告)号：CN119205281A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411718037.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q40/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及时间序列预测技术领域，提供了一种基于半高斯采样的金融产品推荐方法、系统、设备及介质。基于半高斯采样的金融产品推荐方法包括，获取多种金融产品的历史属性数据和历史热度数据，并进行预处理，构建样本集，将样本集划分为训练集和测试集，将训练集中的样本序号映射到半高斯分布的x轴区间[μ‑3σ，μ]内，计算每个样本的权重，并将权重转化为概率值；多项式分布利用所述概率值进行有放回的抽取若干个样本；基于抽取的若干个样本和每个样本对应的真实值，对动态时间卷积网络进行训练，得到训练好的动态时间卷积网络，用于预测所有金融产品的排名，并加排名靠前的若干金融产品推荐给用户。本发明能够生成更加精准的推荐结果。
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公开(公告)号：CN119205281B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411718037.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q40/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及时间序列预测技术领域，提供了一种基于半高斯采样的金融产品推荐方法、系统、设备及介质。基于半高斯采样的金融产品推荐方法包括，获取多种金融产品的历史属性数据和历史热度数据，并进行预处理，构建样本集，将样本集划分为训练集和测试集，将训练集中的样本序号映射到半高斯分布的x轴区间[μ‑3σ，μ]内，计算每个样本的权重，并将权重转化为概率值；多项式分布利用所述概率值进行有放回的抽取若干个样本；基于抽取的若干个样本和每个样本对应的真实值，对动态时间卷积网络进行训练，得到训练好的动态时间卷积网络，用于预测所有金融产品的排名，并加排名靠前的若干金融产品推荐给用户。本发明能够生成更加精准的推荐结果。
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公开(公告)号：CN119251073A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411782968.4
申请日：2024-12-06
IPC: G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种水泥水化微结构图像的跨设备风格化增强方法及系统，属于数字图像处理技术领域。包括：获取第一水泥水化微结构图像和第二水泥水化微结构图像，第一水泥水化微结构图像通过低配置的CT设备采集，第二水泥水化微结构图像通过高配置的CT设备采集；将第一水泥水化微结构图像和第二水泥水化微结构图像输入跨设备图像增强模型进行处理，通过输入层、表示层和输出层，分别对两种图像计算特征位置编码、特征提取、融合和上采样还原，最终获取跨设备风格化增强后的水泥水化微结构图像。能够得到逼近高配置的CT设备成像质量的水泥水化微结构图像，解决了水泥水化微结构图像跨设备增强的问题。
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