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公开(公告)号：CN109951282A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910244707.X
申请日：2019-03-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于分段CUBIC混沌映射的伪随机序列产生方法，属于混沌密码学领域。该方法具体包括：S1：随机设置初始值和初始控制参数；S2：根据PCMFO生成伪随机数；S3：迭代PCMFO，得到临时浮点数；S4：从临时浮点数中提取四个位数相同的临时值，作为自变量生成4个输出数；S5：并列四个输出数，即为伪随机序列。本发明在提高密码复杂度的同时，实现了效率和安全性之间的良好平衡。
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公开(公告)号：CN109409114A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811308347.7
申请日：2018-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于易辛结构的可并行图加密方法，按照以下步骤进行：S1、从存储系统中获取以图结构形式存储的待加密图数据I；S2、通过随机向量生成器，对待加密图数据I对应生成一个密钥向量K；S3、对待加密图数据I进行图结构识别，得到该待加密图数据I的图结构类型；S4：根据步骤S3得到的图结构类型，基于易辛模型构建对应的图加密算法，对待加密图数据I根据对应的密钥向量K进行加密后，输出加密图文件E。有益效果：能够高效并且安全灵活的对图进行加密，由于是并行加密，其效率更高。可以实现图加密所要求的可逆性、多样性、高效性、随机性和扩散性等要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109951282B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910244707.X
申请日：2019-03-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于分段CUBIC混沌映射的伪随机序列产生方法，属于混沌密码学领域。该方法具体包括：S1：随机设置初始值和初始控制参数；S2：根据PCMFO生成伪随机数；S3：迭代PCMFO，得到临时浮点数；S4：从临时浮点数中提取四个位数相同的临时值，作为自变量生成4个输出数；S5：并列四个输出数，即为伪随机序列。本发明在提高密码复杂度的同时，实现了效率和安全性之间的良好平衡。
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公开(公告)号：CN109409114B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201811308347.7
申请日：2018-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于易辛结构的可并行图加密方法，按照以下步骤进行：S1、从存储系统中获取以图结构形式存储的待加密图数据I；S2、通过随机向量生成器，对待加密图数据I对应生成一个密钥向量K；S3、对待加密图数据I进行图结构识别，得到该待加密图数据I的图结构类型；S4：根据步骤S3得到的图结构类型，基于易辛模型构建对应的图加密算法，对待加密图数据I根据对应的密钥向量K进行加密后，输出加密图文件E。有益效果：能够高效并且安全灵活的对图进行加密，由于是并行加密，其效率更高。可以实现图加密所要求的可逆性、多样性、高效性、随机性和扩散性等要求。
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公开(公告)号：CN108538393B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810283270.6
申请日：2018-04-02
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的骨质质量评估专家系统及预测模型建立方法，包括内部设置有预测模型模块、数据采集模块和骨质专家模块的服务器，在服务器上连接有数据库和智能终端；数据库保存用户身份数据、历史骨质疏松骨折患者的特征数据以及待预测患者的检测数据；预测模型模块建立骨质疏松骨折预测模型；数据采集模块用于获取预测请求和待预测患者的检测数据，骨质疏松骨折预测模型根据检测数据得到骨质疏松骨折预测等级；骨质专家模块向待预测患者输出防患建议。有益效果：实现骨质疏松患者骨折预测。方便。无需排队。并且随时随地均可操作，智能，便捷。
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公开(公告)号：CN108538393A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810283270.6
申请日：2018-04-02
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的骨质质量评估专家系统及预测模型建立方法，包括内部设置有预测模型模块、数据采集模块和骨质专家模块的服务器，在服务器上连接有数据库和智能终端；数据库保存用户身份数据、历史骨质疏松骨折患者的特征数据以及待预测患者的检测数据；预测模型模块建立骨质疏松骨折预测模型；数据采集模块用于获取预测请求和待预测患者的检测数据，骨质疏松骨折预测模型根据检测数据得到骨质疏松骨折预测等级；骨质专家模块向待预测患者输出防患建议。有益效果：实现骨质疏松患者骨折预测。方便。无需排队。并且随时随地均可操作，智能，便捷。
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公开(公告)号：CN119939657A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510021407.0
申请日：2025-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/12 , G06F16/9535 , G06F21/55 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种面向生成式推荐系统的成员推理攻击方法，属于计算机推荐系统领域和信息安全领域。该方法具体包括：将目标用户的历史交互数据转换为目标模型需要的输入格式，并将其数据并入到另一个与目标数据集datatarget完全不重合的影子数据集datashadow，以相同的参数训练一个与目标模型结构一样的辅助模型modeleauxiliary，再讲目标用户的数据分别输入到目标模型modeltarget和辅助模型modelauxiliary中得到两个模型输出的推荐列表，计算推荐列表的重合度ε作为目标用户的特征；输入到推断模型modelinference，最后输出目标用户的成员关系。本发明在推断成员关系的准确性有良好的效用。
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