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公开(公告)号：CN110690959A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910788237.3
申请日：2019-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无人机通信技术领域，公开了一种基于云平台的无人机安全可认证信息通信处理方法，系统设置；部分密钥提取；全密钥生成；发送消息时通过签密算法生成密文；利用接收者身份标识及其参数作为输入，通过解签密算法生成明文；授权机构执行相应的算法进而查看和监督无人机与地面控制台的通信内容；不同节点将不同消息上的多个签名聚合成一个签名，进行聚合认证，降低认证开销。本发明实现了保密性，认证性，不可抵赖性，不可伪造性；将公钥加密和数字签名相结合，可以同时实现保密性和身份验证。授权机构通过安全通道提供部分密钥，可以检查访问命令和位置信息。并且在没有另一部分私有密钥的情况下无法伪造控制命令和位置信息。
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公开(公告)号：CN115459972B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202211038112.7
申请日：2022-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多无人机中继的安全匿名核心网访问方法，涉及中继安全通信技术领域，包括：核心网获取无人机中继的真实身份信息，生成相应的密钥信息和无人机中继的哈希身份，对无人机中继进行注册；核心网获取无人机中继的哈希身份，对无人机中继进行认证和密钥协商，对认证成功的无人机中继进行加密传输消息；核心网获取用户设备的混淆随机数，生成用户设备的哈希身份，对用户设备进行注册；核心网获取用户设备哈希身份，核心网与用户设备进行双向认证，进行密钥协商；对认证成功的用户设备颁发身份凭证，对身份凭证进行签名；且核心网将身份凭证和对应的签名发送至与其相连的无人机中继。本申请能够保证核心网访问的安全性。
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公开(公告)号：CN117574952A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311303267.3
申请日：2023-10-10
IPC: G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/0499 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于图神经网络公平预测技术领域，公开了一种面向图神经网络敏感信息去偏模型的构建方法及系统，设计了由敏感属性去偏器、敏感属性鉴别器、节点嵌入分类器三个组件组成的去偏系统；通过敏感属性鉴别器和节点嵌入分类器的训练，来学习敏感属性去偏器的参数；固定原始GNN编码器的参数，利用对抗训练的思想，交替训练各个组件，进而得到各个组件的最优参数，即，使敏感属性去偏器的节点嵌入包含的敏感属性信息最少，这个去偏的节点嵌入可以在分类性能和公平性度量之间取得较好的权衡。实验结果表明，本发明的设计有较好的性能，并且可以适配其他GNN模型中，提高这些模型的去偏敏感属性的能力。
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公开(公告)号：CN115459972A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211038112.7
申请日：2022-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多无人机中继的安全匿名核心网访问方法，涉及中继安全通信技术领域，包括：核心网获取无人机中继的真实身份信息，生成相应的密钥信息和无人机中继的哈希身份，对无人机中继进行注册；核心网获取无人机中继的哈希身份，对无人机中继进行认证和密钥协商，对认证成功的无人机中继进行加密传输消息；核心网获取用户设备的混淆随机数，生成用户设备的哈希身份，对用户设备进行注册；核心网获取用户设备哈希身份，核心网与用户设备进行双向认证，进行密钥协商；对认证成功的用户设备颁发身份凭证，对身份凭证进行签名；且核心网将身份凭证和对应的签名发送至与其相连的无人机中继。本申请能够保证核心网访问的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112601173A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011380457.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W4/02 , H04W12/121 , H04W12/122
Abstract: 本发明属于移动通信网络中用户定位安全技术领域，公开了一种5G定位真值检测与攻击溯源方法、系统、设备及应用；从用户发送的无线信号中提取相关参数，数据融合中心利用聚类方法对定位数据进行聚类，排除异常数据，实现真值检测和可信定位信息计算；利用定位参数的历史记录，提取相关特征，完成用户攻击检测模型和基站溯源模型的训练，在后续定位中，分别对需检测用户的定位参数和定位基站上传的参数进行分析，有效完成目标用户的攻击检测和恶意基站的攻击溯源。该发明不仅能保证用户定位的真实可信性，具备极高的定位精度，还可以有效抵抗针对用户无线定位信号的干扰攻击和对负责定位基站的内部攻击，确保定位系统的安全，具有极好的健壮性。
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公开(公告)号：CN116781260A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310847159.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种反向散射设备双端密钥群生成方法、系统、设备及终端，本发明提供的设备能够获取下行信道信息和相关的反射级联信道信息；构建共享三角信道信息，生成群密钥；信号源对BD的位置计算阶段；分组决策和广播阶段；分时反向散射阶段；反向散射设备广播阶段；构造密钥阶段。本发明提供的基于三角信道的反向散射设备双端密钥群及去中心化群密钥生成方法，实现了轻量级密钥协议，支持多种方案，高安全性，可扩展性，高效率。本发明实现了轻量级密钥协议，支持多种方案，可扩展性；通过提取无线信道的互易性和随机性生成安全的共享密钥。使用物理层密钥生成技术，解决了传统密码学高计算成本的问题。
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公开(公告)号：CN115085985A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210631403.0
申请日：2022-06-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种用于网络安全监测的内存高效范围基数测量方法，通过聚合键消除重复基数信息来提高范围基数估计精度，利用自适应计数器通过网络流分布情况动态调整内存使用，实现内存的最优分配，满足资源受限场景中对网络的高效高精度安全监测；本发明解决了单主机基数累加带来的误差问题，同时解决了网络流中数据分布不均衡的带来的内存冗余问题，可以识别、追踪网络中的异常范围，实现不同粒度的网络安全监测。
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公开(公告)号：CN117992917A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410161306.9
申请日：2024-02-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式隐私图注意力网络模型的图数据预测方法，包括：将待预测图数据输入至训练好的分布式隐私图注意力网络模型，得到待预测图数据的预测特征；分布式隐私图注意力网络模型是根据来自不同数据持有端的同性化数据训练的，同性化数据是数据持有端根据本地图数据的集群特征点和数据平均特征点之间的欧氏距离对本地图数据进行异构性消除处理得到的。根据本发明提供的方法，通过根据来自不同数据持有端的同性化数据训练得到的训练好的分布式隐私图注意力网络模型来预测图数据特征，能够实现多源图数据的有效融合，避免数据异构对预测准确率的影响。
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公开(公告)号：CN117217328A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311132778.3
申请日：2023-09-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于约束因子的联邦学习客户端选择方法，具体实现步骤为：初始化联邦学习系统；每个客户端获取训练样本集；中心服务器初始化全局模型并广播模型参数；每个客户端对全局模型进行本地训练；中心服务器基于约束因子和余弦相似度获取客户端选择结果。本发明在联邦学习客户端选择阶段首先通过比较每个客户端的约束因子与约束因子阈值选出备选客户端，能够限制每个客户端被选择的次数上限，然后再根据备选客户端中的本地模型参数与全局模型参数的余弦相似度来获得最终的客户端选择结果，充分考虑了每个客户端的参与程度及其对全局模型的贡献程度，避免了模型易陷入局部最优的缺陷，有效提高了模型的准确性和联邦学习的公平性。
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