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公开(公告)号：CN114528081B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210123545.6
申请日：2022-02-10
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘计算用户隐私保护的任务卸载优化方法。采用获取移动设备生成的任务量、当前无线信道增益状态，采用所述任务卸载策略决策神经网络，根据决策参数决策任务卸载优化策略，并按照所述任务卸载优化策略进行任务卸载；所述卸载策略决策神经网络，为马尔可夫决策模型，其训练时所采用的奖励为卸载任务时隐私保护带来的收益和能量消耗、计算延迟带来的成本之差。本发明不仅有效地保护了用户位置隐私和使用设备模式隐私，而且兼顾了任务卸载过程中的计算成本，从而综合考虑隐私和计算成本，并在两者之间取得平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114500102A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210225016.7
申请日：2022-03-09
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于抽样的边缘计算架构物联网入侵检测系统及方法。本发明应用于边缘计算架构物联网，包括网络流量质量判别器，用于从特定批次的网络流量训练数据集中，按照回合选择预设大小的网络流量数据包特征向量、网络流量数据包选择网络，用于根据其特征向量判断所述流量数据包选择网络选择的网络流量数据包是否恶意。本发明提供的系统通过网络流量质量判别器和网络流量数据包选择网络组合，实现数据包的自动抽样检测而不需要外部人员干涉，增加了边缘计算架构物联网入侵检测系统面对大量数据时候的稳定性，又能够节省边缘计算架构物联网入侵检测系统的资源消耗，提高了边缘计算架构物联网入侵检测系统的性能。
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公开(公告)号：CN119208179A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411354039.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种高温电子封装互连结构电迁移可靠性测试方法及系统，涉及电迁移可靠性检测技术领域。具体步骤为：通过探测装置检测互连线两端的纹波和涡流的电磁频率信息；对所述电磁频率信息进行融合形成多元融合谱系；利用放大器放大所述多元融合谱系，分析所述多元融合谱系的特征，获得电迁移可靠性演化和累积损伤信息。本发明在排除电磁频率干扰和对装置进行结构优化的基础上，基于纹流‑涡流多元融合的电磁谱系进行高温电子封装互连结构电迁移可靠性演变测试，更加精确灵敏。
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公开(公告)号：CN114500102B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210225016.7
申请日：2022-03-09
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于抽样的边缘计算架构物联网入侵检测系统及方法。本发明应用于边缘计算架构物联网，包括网络流量质量判别器，用于从特定批次的网络流量训练数据集中，按照回合选择预设大小的网络流量数据包特征向量、网络流量数据包选择网络，用于根据其特征向量判断所述流量数据包选择网络选择的网络流量数据包是否恶意。本发明提供的系统通过网络流量质量判别器和网络流量数据包选择网络组合，实现数据包的自动抽样检测而不需要外部人员干涉，增加了边缘计算架构物联网入侵检测系统面对大量数据时候的稳定性，又能够节省边缘计算架构物联网入侵检测系统的资源消耗，提高了边缘计算架构物联网入侵检测系统的性能。
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公开(公告)号：CN118707300A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410960594.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明提供一种电子封装互连件的金属电迁移可靠性检测电路，包括竞争比较金属膜、两个恒流源、两个反向使能三态门、集成运算比较器、两个平衡电阻、两个基准电阻、脉冲信号生成源、直流电压源和报警器；基于竞争比较金属膜的电迁移竞争失效间距来设定脉冲信号生成源加载低电平信号至两个反向使能三态门的维持时间，并在维持时间大于电迁移竞争失效间距时，通过报警器来实现电子封装互连件失效检测预先感知，以确定电子封装互连件的失效时间；电迁移竞争失效间距是基于竞争比较金属膜的当前温度及其材料属性，以及第一及第二恒流源的输出电流大小来计算得到的。实施本发明，能解决现有高温电子封装互连件的电迁移可靠性检测手段缺乏的问题。
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公开(公告)号：CN114528081A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210123545.6
申请日：2022-02-10
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘计算用户隐私保护的任务卸载优化方法。采用获取移动设备生成的任务量、当前无线信道增益状态，采用所述任务卸载策略决策神经网络，根据决策参数决策任务卸载优化策略，并按照所述任务卸载优化策略进行任务卸载；所述卸载策略决策神经网络，为马尔可夫决策模型，其训练时所采用的奖励为卸载任务时隐私保护带来的收益和能量消耗、计算延迟带来的成本之差。本发明不仅有效地保护了用户位置隐私和使用设备模式隐私，而且兼顾了任务卸载过程中的计算成本，从而综合考虑隐私和计算成本，并在两者之间取得平衡。
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