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公开(公告)号：CN119766581B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510272467.X
申请日：2025-03-10
IPC: H04L9/40 , H04L61/3015 , G06F18/15 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提出了一种基于网址裂变的恶意网址群落发现方法及系统，涉及网络安全技术领域，首先获取已知网址列表，标记恶意网址，对列表进行数据预处理后，提取域名、IP地址和网页内容特征，计算未标记网址与标记网址的特征相似度及综合相似度，将超过阈值的视为候选恶意网址；其次基于候选集合动态构建网址关系图，采用吉尔万‑纽曼算法聚类得到候选恶意网址群落；最后计算节点的最近群落距离，结合综合相似度得出网址综合得分，移除低于阈值的网址，得到最终结果。本发明通过多维度特征分析、动态图构建与聚类、综合得分筛选等步骤，从单一的恶意网址挖掘其潜在的涉诈网址群落，为网络安全防护提供有力支持。
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公开(公告)号：CN119520168B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510077535.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 福建师范大学 , 中国热带农业科学院热带生物技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于恶意客户端识别和投毒攻击恢复的联邦学习方法，包括步骤：将联邦学习中的全局模型更新数据进行预处理，使用柯西平均值定理预测每个客户端的模型更新，填补异构模型中缺失的通道，并计算每个客户端的可疑分数，使用多重指标合作识别恶意客户端；在检测到恶意客户端后，通过选择性存储的历史信息和自适应模型回滚策略，确定合适的模型回滚点；服务器校准客户端更新，从被污染的模型中恢复出一个准确的全局模型。本发明在保护数据隐私、增强模型安全性的同时减少存储和计算资源的需求。
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公开(公告)号：CN119094100A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411122498.9
申请日：2024-08-15
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RAFT共识的具有清晰权属的多授权方协作属性与密钥管理方法。系统初始化阶段，各属性授权机构（AA）在区块链上注册并初始化身份，随后通过多方协作生成和广播全局属性公钥及构造属性块。用户注册过程中，数据用户（DU）向系统提交身份和属性请求，经过Leader AA的初步验证后，通过RAFT算法在AA间达成共识，确保注册信息的一致性和安全性。用户属性更新阶段，用户或组织需提交属性变更请求。系统通过RAFT共识机制处理并验证更新请求，确保属性变更的正确性和一致性。新属性密钥在确认更新后生成，并替换旧密钥，确保系统安全。本发明利用了RAFT共识算法提高系统的容错性和数据一致性，同时结合区块链技术增强了数据的安全性和不可篡改性。
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公开(公告)号：CN118864354A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410820028.3
申请日：2024-06-24
Applicant: 福建师范大学 , 中国热带农业科学院热带生物技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于无监督对比学习的多模态脑肿瘤检测方法，将MRI图像与CT图像分别两次数据扩增得到两组MRI图像和两组CT图像，再用MRI和CT图像特征提取器提取扩增图像特征得到特征图。对两组MRI与两组CT的特征图融合得到两组融合特征图，并应用基于SEBlock的注意力机制。对注意力处理的特征图展平操作得到特征向量，使用投影头映射到更低维度的空间。利用对比学习的方法训练MRI和CT图像的特征提取器，使得两组融合特征图中同类图像对的特征更加接近，不同类图像对的特征更加远离。最后将训练好的MRI和CT图像的特征提取器返回。本发明利用了无监督学习强大的特征提取能力，减少对标注数据的依赖。
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公开(公告)号：CN118450370A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410699587.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 福建师范大学 , 中国热带农业科学院热带生物技术研究所
IPC: H04W12/02 , H04W12/03 , H04W12/122 , H04W4/44 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开一种用于车辆道路协调系统的匿名高效联邦学习方法，其包括步骤：S0、在每个车辆设备作为一个联邦学习客户端，实时收集形成车辆自身的私有数据；S1、聚合服务器配置用于联邦学习的全局模型下发至车辆设备；S2、车辆设备使用私有数据在本地训练全局模型得到局部模型；S3、每个车辆设备将各自的本地局部模型传输到聚合服务器；S4、聚合服务器上的全局模型对上传的本地局部模型进行拜占庭稳健的聚合并更新全局模型。本发明的洋葱路由协议沿着预定路径对消息进行分层加密，以保护车辆客户端节点的身份隐私。同时，引入基于采样的拜占庭节点检测算法，准确识别恶意车辆客户端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118041860A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410177517.1
申请日：2024-02-08
Applicant: 福建师范大学
IPC: H04L45/76 , H04L9/40 , H04L41/122
Abstract: 本发明公开元宇宙中基于SDN和路径安全度的安全路由构建方法，其包括以下步骤：1)建立物理世界中人机物融合异质系统；2)通过数字孪生技术在元宇宙虚拟世界中得到物理世界中人机物融合异质系统的孪生体；3)将人机物融合异质系统中连接网络的节点连接到软件定义网络的基础设施层设备，构建软件定义网络人机物融合异质系统框架；4)使用软件定义网络控制器构建虚拟人机物融合异质系统的拓扑结构；5)在软件定义网络控制器部署异常节点检测算法，对网络进行异常节点检测；6)定义路径安全度用于衡量路径的安全程度；7)在软件定义网络控制层使用基于路径安全度的安全路由选取算法完成安全路由的选取。本发明安全路由的构建具有更好的性能。
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公开(公告)号：CN117459935A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311493698.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 福建师范大学
IPC: H04W12/06 , H04L9/32 , H04W12/106
Abstract: 本发明涉及一种基于国密SM9支持批认证的高效切换认证方法。首先系统进行初始化并公开相关参数，加入网络的用户和接入点获取身份信息及签名私钥。在用户移动过程中，当连接的接入点信号低于阈值，用户将向信号更强的接入点申请请求切换认证。本发明方法的认证过程只需要2次握手，且在密集用户场景下支持批认证，有更高的认证效率。不仅满足了双向认证和密钥一致性、可追踪性、抗重放攻击、抗中间人攻击和前/后向安全性等安全性要求，并且支持国密算法，安全性更高。
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公开(公告)号：CN117216371A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310160177.7
申请日：2023-02-24
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/14 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的个性化文旅景点智能推荐方法，包括以下步骤：定义用户的自然特征向量nature与兴趣特征向量hobby，再结合自然特征与兴趣特征考虑用户间的相似度sim，得到与目标用户u相似的用户集群；将与目标用户u相似的用户集群中所有用户给出的景点评分整合为用户‑景点评分矩阵S；采用质量修正因子correctioni先对S进行修正，再进行矩阵分解预测，得到目标用户u的前n个期望景点，再结合隐式反馈数据，对推荐结果顺序进行修正，得到最终的推荐结果。本发明不仅可以实现精确的，符合个性化需求的推荐，而且可以保证推荐过程的隐私安全性。
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公开(公告)号：CN116662184A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310652941.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种基于Bert的工控协议模糊测试用例筛选方法及系统。该方法包括：1）获取测试用例训练集。捕获工控协议模糊测试过程中的通信流量，通过协议实体的响应将测试用例分为有效测试用例和无效测试用例两类，标注后作为训练集；2）训练集预处理。将训练集进行数据格式的处理，以符合Bert模型的输入；3）Bert分类模型训练。训练得到模糊测试用例筛选模型；4）测试用例筛选。在工控协议模糊测试过程中基于筛选模型对测试用例进行预测和筛选，以提高模糊测试的效率。该系统包括：测试用例采集模块、数据预处理模块、测试用例筛选模块、测试用例传输模块、模糊测试模块。本发明基于Bert模型对模糊测试用例进行有效性的筛选，提高了模糊测试的效率。
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公开(公告)号：CN115795527B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211290150.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于节点相似性的不确定图用户隐私保护方法。包括：在社会网络中初始化一个原始图G=(V,E)，其中V表示节点集，对应于真实用户，E表示边集，对应于用户之间的关系；利用Node2Vec模型获得原始图G中所有用户节点之间的相似度存储在相似度矩阵中，并对原始图中的边进行边概率赋值，初步生成不确定图G'；在不确定图G'中添加噪声边，并生成及选取非负的服从拉普拉斯分布的差分隐私噪声添加到噪声边上，生成噪声图；对噪声边上的噪声值进行后处理，完成对噪声边的边概率赋值操作，生成最终的不确定图。本发明在生成不确定图时添加差分隐私噪声，不仅可以给社会网络中的用户提供更强的隐私保护，还能使得发布的不确定图仍具有较高的可用性。
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