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公开(公告)号：CN120034391A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510268210.7
申请日：2025-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及车联网身份认证领域，设计了一种基于联盟链的分层车联网身份认证方法。传统的车联网身份认证存在几个主要问题:中心机构存在单点故障风险；认证过程计算开销大；无法保证车辆消息的匿名性和不可追踪性。为解决这些问题，本发明提出以下解决方案：第一，采用联盟链的分层架构，包括信任管理层、路侧设施层和车辆层，实现去中心化的分布式认证；第二，利用基于椭圆曲线的密码学机制进行身份认证，保证认证过程的安全性和效率；第三，设计支持批量消息验证的机制，有效降低认证开销。本发明还采用SMT(稀疏默克尔树)维护认证状态，支持高效的状态验证。相比现有技术，本发明具有更高的性能和更好的安全性，特别适用于大规模车联网场景下的身份认证需求。
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公开(公告)号：CN118250034A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410277593.X
申请日：2024-03-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/0659 , H04L41/14 , H04L67/12 , G16H50/80
Abstract: 本发明涉及基于流行病学的车联网病毒传播预测方法，属于网络安全和流行病学模型的交叉应用领域。该方法首先根据车辆移动特征构建交通模型，考虑速度、加速度及车辆间相对位置关系。接着，结合交通模型，构建信息传播模型，分析车辆通信行为和通信范围。在此基础上，进一步建立病毒传播模型，涵盖车辆状态转移、感染率及治愈率，并融入车辆移动性和通信特性。通过实时监测车辆位置和状态，模型能有效预测病毒在车载网络中的传播趋势。最后，通过计算介数中心数，识别关键节点，以抑制病毒传播。本发明综合了车辆移动性、通信特性与网络结构变化，结合流行病学原理，为有效预测和防控车联网中的病毒传播提供了有力工具。
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公开(公告)号：CN117972512A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410039859.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F40/35 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力机制多视图感知的对话情感分析方法，属于自然语言处理领域。该方法包含以下步骤：1、利用改进的语法树解析器解析对话的语法结构，并构造相应的对话语法结构图2、利用预训练语言模型提取对话图中每个话语节点的语义特征，根据对话时间顺序和说话人顺序，构造相应的对话时间逻辑图3、利用图注意力机制分别从语法结构图和时间逻辑图两种视图，感知上下文中包含的结构信息，使得到的话语特征更加精确4、采用交叉注意力机制交换语法结构图和时间逻辑图中的有效信息，实现了多视图下的信息融合5、用全连接网络预测每个话语节点的情感类别，用交叉熵损失函数度量标签与模型预测分布差异。本发明提出的基于图注意力机制多视图感知的对话情感分析方法，同时关注了对话的语法结构和时间顺序下的说话人关系，结合预训练模型的语言理解能力，使得模型具有较强的情感识别能力。
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公开(公告)号：CN116244430A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211603017.7
申请日：2022-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于用户代表关系的多交互微博情感分析方法，属于自然语言处理领域。该发明包括对微博及用户社交关系的预处理；构建包含并行卷积神经网络、双向长短期记忆网络、双向门控循环单元、注意力机制网络的神经网络架构提取微博的高阶特征；构建结合情感一致性和情绪感染两个社会学理论与微博间相似性的微博关系矩阵；将微博关系矩阵和微博高阶特征输入到图注意网络中，模拟社交平台上微博间的情感交互行为并对微博进行情感分类。本发明的优势在于：第一、考虑了用户社交行为中的用户代表关系，这在一定程度上可以避免无效微博的引入。第二、将微博数据视为关系图数据，采用图注意网络对微博进行情感分析。提高了微博情感分析的性能。
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公开(公告)号：CN116244429A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211602922.0
申请日：2022-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/31 , G06F18/25 , G06F40/237 , G06F40/211 , G06F16/9536
Abstract: 本发明涉及社交关系引导的多级特征交互融合的微博情感分析方法，属于自然语言处理领域。该发明包括以下步骤：使用BERT、LINE分别提取微博文本的词级和句级特征、关系特征；使用双通道、多卷积核的CNN对词级特征进行融合；使用关系特征引导词级特征、句级特征进行特征交互，并消除交互噪声，获得交互后词级、句子特征表示；构建注意力特征融合网络对交互后词级特征、交互后句级特征、关系特征进行一次融合；使用动态加权系数对一次融合特征、交互词级特征、交互句级特征进行权重分配；构建交互融合网络对加权后特征进行二次融合后进行情感分类。本发明考虑了用户社交行为中的多个因素过滤微博关系网络，提高了微博关系网络中微博间情感一致性的概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116226663A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310104067.9
申请日：2023-02-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络容量的深度学习后门防御方法，属于人工智能安全领域。该方法包括：根据逆向生成触发器后生成中毒数据集，根据中毒数据集训练选出合适的低容量神经网络，利用选出的低容量神经网络，对训练集进行数据标注，将数据集中可疑样本放入集合汇总；再对标注的样本进行后门筛选，分类准确率大于设定阈值的样本可标注为后门样本，放入到后门样本集中，然后再通过重要性权重在高容量神经网络上对数据集重新训练，利用重新分配权重的方式让高容量网络有选择性地提取特征，从而在有毒的数据集上也可以保护模型不受到后门攻击。本发明能使得图像识别大大降低后门攻击的威胁性，在使用他人提供的数据集的时候防止后门的侵入。
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公开(公告)号：CN116127968A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310161583.5
申请日：2023-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种带降噪和纠错的图神经网络对话情感识别方法，属于自然语言处理领域。该方法为：利用预训练语言模型提取对话中话语的语义特征；利用设计的上下文筛选模块评估上下文的语义相关性和信息量，丢弃部分噪声上下文，并建立话语依赖关系；利用关系图神经网络从上下文中学习语境信息，并生成相应的情感特征；利用特征纠错模块整合语义特征和情感特征，使两者能够互相监督，达到纠正特征中部分错误的目的；通过全连接网络预测情感类别，用交叉熵损失函数度量标签与模型预测分布差异。本发明降低了噪声上下文对情感识别的干扰，结合特征纠错模块使模型的理解分析能力提高，具有较强的情感识别能力。
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公开(公告)号：CN115205923A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210554889.2
申请日：2022-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于宏表情状态迁移和混合注意力约束的微表情识别方法，属于计算机领域。方法包括：将宏观表情样本送入本发明设计的特征提取分类模型中进行模型预训练并保存达到最佳验证结果时的模型权重；对微表情图像进行人脸部分裁剪和人脸对齐处理，之后和对应情感标签共同输入特征提取模型；利用采用通道‑空间注意力机制的混合注意力模块对微表情进行特征增强处理；多分类交叉熵损失函数在模型训练的过程中决定了模型地收敛方向以及分类情感分类的类间距。本发明实现了微表情图像特征的准确提取和增强，具有较强的微表情情感分析能力。
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公开(公告)号：CN114448704A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210116065.7
申请日：2022-01-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种抑制跨平台病毒传播的方法，属于网络信息安全技术领域，包括以下步骤：S1：根据网络中计算机与智能终端的实际情况，引入参数；S2：建立跨平台的计算机传播动力学模型，给出模型的微分方程；S3：根据模型微分方程，列出模型的一般形式，求出基本再生数以及相应的平衡点；S4：通过理论分析和实验结果，得出结论；S5：计算基本再生数中各个参数的偏导数，根据偏导数以及实验，讨论参数对基本再生数的影响；S6：得出抑制跨平台病毒的措施。本发明提出通过降低易感计算机被跨平台病毒感染的概率，并增大已感染的计算机被治愈的概率，有效遏制在智能终端中跨平台病毒的传播，为跨平台病毒的防护措施提供一种新的解决思路。
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公开(公告)号：CN114281873A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111476439.8
申请日：2021-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/248 , G06F16/27 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及一种面向医疗区块链数据的可验证搜索方法，属于信息技术领域。该方法，包括：S1：医疗机构将患者的电子医疗数据上传到区块链；S2：根据区块链中数据的特点选取非关系型数据库MongoDB存储，并根据区块链中存储的医疗数据对MongoDB设计相应的数据结构；S3：医疗区块链系统将区块中的医疗数据经过处理后存储到非关系型数据库中；S4：用户向搜索方请求搜索医疗记录，其搜索过程包括客户端缓存，数据库搜索，以及链上搜索；S5：对医疗区块链系统进行数据验证，包括数据库定期验证阶段和搜索结果验证阶段。本发明能够使用户搜索任意类型的医疗数据并提高医疗区块链数据的搜索效率，同时兼顾数据的正确性和可靠性。
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