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公开(公告)号：CN105279626A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510608491.2
申请日：2015-09-22
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明针对快递行业的信息化管理相关技术的研究，提出了一种基于移动终端的双线架构快递信息保护方法。本发明中，快递员收快递时，将用户隐私信息输入快递员客户端本地数据库中，使用掌纹认证代替传统签字认证，同时根据快递信息生成唯一二维码贴在快递上；其次，通过改进SQLCipher加密数据库实现对快递信息的封锁，保证了快递信息的安全性；在快递运输时，用户隐私信息通过扫二维码在快递员之间通过蓝牙传输，将快递员、快递公司等与用户隐私信息相隔离，而快递还是通过传统物流网运输；为提高快递业务的效率，提出了基于网状结构的定向推出式分拣模型，设计了基于Floyd算法的路径优化方案，使得分拣模型与路径优化方案相互配合，相得益彰。
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公开(公告)号：CN105163296A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510607658.3
申请日：2015-09-22
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种多维度垃圾短信过滤方法并设计了相应的系统，通过垃圾短信拦截和短信管理两个模块来实现3个主要功能：1.对变种垃圾短信和伪基站垃圾短信进行拦截；2.定位伪基站；3.增加短信安全加密，重要提醒等管理功能。本发明在超过100台手机上进行了超过3000次的垃圾短信拦截测试，实现了基本功能模块，运行稳定且占用内存为4.5M，耗电量仅为0.2％。与市场已有的垃圾短信防护系统相比有明显改善，极大的帮助用户避免垃圾短信的骚扰，给用户带来方便。
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公开(公告)号：CN118586771A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410739615.X
申请日：2024-06-07
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F40/30
摘要： 本发明公开了一种基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估方法，包括将产业链网络图抽象成隐性异构图，然后利用路径编码模块和语义编码模块实现隐藏信息提取，提取的信息被输入上下文调节模块进行差异化的处理，最后在完整性评估模块，完成链路预测任务，计算产业链抵抗能力和恢复能力得分。本发明还提供了基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估模型，包括路径编码模块、语义编码模块、上下文调节模块和完整性评估模块。本发明在真实的产业链数据集上进行了链路预测实验评估，相比其他常用的图神经网络方法具有更优的性能，验证了其在处理隐性异构图中链路预测任务上的有效性。
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公开(公告)号：CN118114989A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410340914.6
申请日：2024-03-25
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种图神经网络的产业链风险评估方法，本发明提出了图神经网络的产业链风险评估模型。首先针对企业关系的复杂多样，基于产业链异质图，设计结合多种语义和图加权融合的公司关系图生成模块，通过对转化后的多图加权融合，实现对链内企业的关系的高效转化；针对链内企业节点特征数据缺失的问题，设计基于节点拓扑和注意力机制的图嵌入补全模块，结合风险传递的特点，对缺失节点风险嵌入进行自适应补全和学习。基于图注意力网络，设计风险评估模块，结合节点网络结构和风险特征，实现节点风险评估。本发明提出的ICRE‑AC模型在准确率，F1分数等方面均优于现有模型，能够对产业链节点进行准确评估，对产业链健康发展具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117333017A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311350731.4
申请日：2023-10-18
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06F18/241 , G06N3/048 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种基于HKTGNN的产业链风险评估与预测模型，包括数据获取模块、预处理模块、图嵌入编码器GEE模块、基于中心性的跨域自适应特征补充器CCAFC模块、基于中心性的域自适应消息传递DCAMP模块和域可转移分类器DTC模块。本发明还提供该产业链风险评估与预测方法。本发明通过基于层次结构的分层处理，将传统构建的有向异构图转换为图规模更小的产品网络同质有向图，减少了单个图的计算时间和内存消耗，有效地节约了计算资源；并通过特征嵌入和特征补充，提高了模型的性能。同时，基于领域差异特征补充和消息传递的中心性，解决了数据饥饿问题。
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公开(公告)号：CN107517245A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710563492.9
申请日：2017-07-10
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种移动安全沙箱的设计方法，核心在于通过服务器检测应用程序的安全性来保护用户的移动端。本系统将在Android操作系统下，设计出移动端的安全沙箱，主要功能是设计出安全沙箱通过应用程序安全检测可以使得用户了解应用程序的安全程度，并且使得用户可以远程卸载应用、抹除数据来保护用户隐私，除此之外，还有进程通信模块，用于实现andorid应用程序之间的数据传递方式。项目整体采用MVC框架，综合了很多android开发的知识点包括安卓的四大组件，安全体系和通信体系。在Android平台上设计出能实现上述各种功能的移动安全沙箱。
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公开(公告)号：CN118300869A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410482565.1
申请日：2024-04-22
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算的普适智能联邦学习隐私保护方法，该方法设计了一种轻量级的掩码添加方案，嵌入式设备完成部分模型训练后，将掩码添加到模型中并传输到边缘服务器，保证了模型的完整性和准确性，实现了比FedAvg更高的训练效率。此外，在边缘服务器中使用自适应差分隐私方案，边缘服务器通过多轮训练中的多次迭代获取局部梯度。它使用剪裁阈值和先前的梯度进行自适应剪裁，既减少了传输量，又减少了噪声引起的误差。接着在云端聚合后添加高斯噪声，云端使用剪裁阈值调整噪声的方差，并根据每个边缘服务器的权重值计算参数变化值，以确保在模型参数尽可能准确的情况下保护反馈的隐私。
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公开(公告)号：CN118297139A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410482562.8
申请日：2024-04-22
IPC分类号： G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , H04L9/40 , H04L67/10 , H04L12/18
摘要： 本发明公开了一种基于边缘场景下的可信异构联合学习方法，主要解决现有不同的终端设备只能携带相应大小的模型，且数据集有限，显著影响了模型的精度的问题。该方法首先建立一个基于FL的异质性多模型训练架构，它连接了分散的医疗终端设备来训练一个精确的诊断模型，设计了一种具有不同组合的多模型协同训练方法，整合了其他异构模型的知识，以提高模型的精度。最后，添加一个轻量级的迭代掩码，以确保中间信息的隐私性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117236698A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311350736.7
申请日：2023-10-18
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06Q40/06
摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的产业链风险评估模型和方法，包括异质图构建模块、公司图生成模块、节点风险评估模块和产业链风险评估模块，其中异质图构建模块用于构建产业链异质图，将产业链风险评估转化为图及图中节点的风险评估问题，实现了对风险传递关系的刻画；公司图生成模块基于上下游供应、竞争和公司投融资关系，对公司节点之间的多种关系进行高效学习，构建了基于多种关联关系的产业链公司节点关联组图，节点风险评估模块基于邻域采样和注意力机制实现了节点级的风险评估，产业链风险评估模块依据节点风险状况与节点的位置特征对产业链进行了高效的风险评估。本发明实现了对产业链风险问题的高效转化和准确评估。
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公开(公告)号：CN107566332A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710555341.9
申请日：2017-07-10
申请人： 电子科技大学
摘要： 本次发明的一种基于Android的智能终端病毒查杀与防盗系统，核心是编写了手机防盗功能和病毒查杀功能。本系统的特色区别于只做安全的系统，该系统更人性话的提供了手机防盗模块。同时将传统的杀毒功能分成两个模块进行研发，在手机端做MD5码的比较匹配，大大的减小了该应用对手机内存资源以及处理器资源的浪费，更高效准确的对应用程序是否安全作出了判断。本系统的特色是：做到了病毒查杀，并且没有过多占用硬件资源，并且提供了安全领域所关注的个人隐私保护的功能。同时加以应用的价值，添加了一些常用的辅助功能。
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