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公开(公告)号：CN118282663B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410360447.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 贵州大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/00 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种元宇宙中基于第一印象的抗乔装身份认证方法，首先，在现有的身份模型中引入“元宇宙第一印象”作为新的身份认证因子。其次，使用签密算法在IPFS和区块链系统中加密存储第一印象数据。接着，设计基于第一印象的化身认证协议。最终实现元宇宙抗乔装身份认证。以解决现有技术要么单点故障几率高且计算消耗大，要么识别准确度不高，认证可靠性低，要么不能良好的抵御乔装攻击的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113742936A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111073156.9
申请日：2021-09-14
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/08 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了基于函数型状态空间模型的复杂制造过程建模与预测方法，包括步骤：利用基函数扩展将函数时间序列的观测量表示为带有隐含变量的基函数；对于函数时间序列，建立状态空间模型；利用EM算法和卡尔曼滤波算法来估计状态空间方程中的未知参数，建立完整的函数状态空间方程基于FSSM的估计，计算前一步超前预测误差。本发明的方法不需要对数据进行降维处理，减少了信息的损失；利用过去和现在的最小信息形式对含有函数数据的系统进行完整描述；需要估计的参数较少，可以得出问题的解析解，估计的准确性更高；FSSM不仅描绘了系统的内部状态，而且可以揭示其系统内部状态与外部输出变量之间的直接联系，反映得更加全面。
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公开(公告)号：CN118337505A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410594166.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种公开可追溯的密文传输及存储方法，属于身份认证技术领域。该方法包括数据发送者和接收者使用公私钥对，通过变色龙哈希技术生成唯一签名密文，保障数据传输的安全性与隐私性。在数据存储阶段，使用智能合约对数据写入者的身份进行验证，并将数据存储在区块链上以确保数据的追溯性和一致性。本发明通过变色龙签名算法在不解密密文的情况下验证数据发送者的身份，有效防止数据被篡改或恶意注入，提高数据共享的效率和安全性。在密文存储的过程中，公开验证密文中隐含的数据接收者身份与索引中隐含的写入者身份的一致性，避免攻击者基于他人合法数据进行恶意注入，同时实现写入者身份的追溯。
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公开(公告)号：CN118337505B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410594166.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种公开可追溯的密文传输及存储方法，属于身份认证技术领域。该方法包括数据发送者和接收者使用公私钥对，通过变色龙哈希技术生成唯一签名密文，保障数据传输的安全性与隐私性。在数据存储阶段，使用智能合约对数据写入者的身份进行验证，并将数据存储在区块链上以确保数据的追溯性和一致性。本发明通过变色龙签名算法在不解密密文的情况下验证数据发送者的身份，有效防止数据被篡改或恶意注入，提高数据共享的效率和安全性。在密文存储的过程中，公开验证密文中隐含的数据接收者身份与索引中隐含的写入者身份的一致性，避免攻击者基于他人合法数据进行恶意注入，同时实现写入者身份的追溯。
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公开(公告)号：CN118282663A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410360447.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 贵州大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/00 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种元宇宙中基于第一印象的抗乔装身份认证方法，首先，在现有的身份模型中引入“元宇宙第一印象”作为新的身份认证因子。其次，使用签密算法在IPFS和区块链系统中加密存储第一印象数据。接着，设计基于第一印象的化身认证协议。最终实现元宇宙抗乔装身份认证。以解决现有技术要么单点故障几率高且计算消耗大，要么识别准确度不高，认证可靠性低，要么不能良好的抵御乔装攻击的问题。
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公开(公告)号：CN113742936B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111073156.9
申请日：2021-09-14
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F7/556 , G06F111/08 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了基于函数型状态空间模型的复杂制造过程建模与预测方法，包括步骤：利用基函数扩展将函数时间序列的观测量表示为带有隐含变量的基函数；对于函数时间序列，建立状态空间模型；利用EM算法和卡尔曼滤波算法来估计状态空间方程中的未知参数，建立完整的函数状态空间方程基于FSSM的估计，计算前一步超前预测误差。本发明的方法不需要对数据进行降维处理，减少了信息的损失；利用过去和现在的最小信息形式对含有函数数据的系统进行完整描述；需要估计的参数较少，可以得出问题的解析解，估计的准确性更高；FSSM不仅描绘了系统的内部状态，而且可以揭示其系统内部状态与外部输出变量之间的直接联系，反映得更加全面。
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