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公开(公告)号：CN111917785A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010783805.3
申请日：2020-08-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DE-GWO-SVR的工业互联网安全态势预测方法，属于工业互联网安全技术领域，包括：S1：收集工业互联网安全数据信息及安全资产信息并进行预处理，建立工业互联网安全数据库；S2：对数据库中的安全数据进行处理，得到工业互联网安全态势值数据集；S3：采用滑动窗口法将工业互联网安全态势值数据集中的数据构建出训练样本数据集和测试样本数据集；S4：构建基于DE-GWO-SVR的工业互联网安全态势预测模型预测未来安全态势；S5：检验安全态势预测模型，若不满足要求，则返回步骤S4，直至预测结果满足要求。本发明可准确预测工业互联网安全态势，为工业互联网安全提供更好的保障。
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公开(公告)号：CN108092826A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810044601.0
申请日：2018-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04L41/145 , H04L41/044 , H04L63/20 , H04W40/10 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供了一种基于骨干节点安全角色层级化的无线传感网安全模型，属于无线传感网安全技术领域。本发明用支配集原理分布的管理节点将大规模部署的无线传感网节点划分成若干个局域子网，再对子网细分成簇；由汇聚节点、子网管理节点和簇头构成的层次化骨干节点负责安全管理和网络维护，监视所管理节点的行为，并对其信誉进行评估和维护；管理节点的遴选基于信誉值和剩余能量等因子加权。本发明不仅可以提高无线传感网的安全性还具有降低网络能耗的特点。
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公开(公告)号：CN111818056A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010657907.0
申请日：2020-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的工业互联网身份认证方法，属于工业互联网安全技术领域。该方法包括S1：发送户节点注册、认证请求；S2：CMF节点出块时间间隔内，根据各个节点的信用值从大到小生成出块节点名单；S3：完成用户节点的注册、认证工作，记账节点向其他CMF普通节点广播用户信息，各普通节点收到消息后存入本地授权用户表单；用户节点认证完成后，由CMF记账节点生成Token同时发送给用户节点和相应的IISP；S4：用户凭借从CMF获取的Token与相应的IISP建立连接，获取服务。本发明能较好的适用于工业互联网应用场景，在传统身份认证方法的基础上提高了一定的安全性，并满足一定的吞吐性能要求。
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公开(公告)号：CN111818056B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010657907.0
申请日：2020-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的工业互联网身份认证方法，属于工业互联网安全技术领域。该方法包括S1：发送户节点注册、认证请求；S2：CMF节点出块时间间隔内，根据各个节点的信用值从大到小生成出块节点名单；S3：完成用户节点的注册、认证工作，记账节点向其他CMF普通节点广播用户信息，各普通节点收到消息后存入本地授权用户表单；用户节点认证完成后，由CMF记账节点生成Token同时发送给用户节点和相应的IISP；S4：用户凭借从CMF获取的Token与相应的IISP建立连接，获取服务。本发明能较好的适用于工业互联网应用场景，在传统身份认证方法的基础上提高了一定的安全性，并满足一定的吞吐性能要求。
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公开(公告)号：CN108092826B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810044601.0
申请日：2018-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于骨干节点安全角色层级化的无线传感网安全模型，属于无线传感网安全技术领域。本发明用支配集原理分布的管理节点将大规模部署的无线传感网节点划分成若干个局域子网，再对子网细分成簇；由汇聚节点、子网管理节点和簇头构成的层次化骨干节点负责安全管理和网络维护，监视所管理节点的行为，并对其信誉进行评估和维护；管理节点的遴选基于信誉值和剩余能量等因子加权。本发明不仅可以提高无线传感网的安全性还具有降低网络能耗的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108510006B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810307309.3
申请日：2018-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘的企业用电量分析与预测方法，结合温度、湿度和节假日等多影响因素，对企业用电量进行分析与预测。本方法首先利用牛顿插值法、归一化法和PAA算法对数据集进行预处理；再次，利用谱聚类算法对数据集进行聚类，判断异常数据并修正，得到与温度、湿度、节假日等相关性高的企业用电量分组；最后，选用同类企业用电量数据和其相关性高的影响因素作为模型的预测输入，利用循环神经网络(RNN)得出预测值。本发明根据不同的企业用电量类型，结合其用电量影响因数，构建不同的预测模型，可达到模型预测精度高，具有数据预处理能力的效果。
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公开(公告)号：CN108510006A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810307309.3
申请日：2018-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘的企业用电量分析与预测方法，结合温度、湿度和节假日等多影响因素，对企业用电量进行分析与预测。本方法首先利用牛顿插值法、归一化法和PAA算法对数据集进行预处理；再次，利用谱聚类算法对数据集进行聚类，判断异常数据并修正，得到与温度、湿度、节假日等相关性高的企业用电量分组；最后，选用同类企业用电量数据和其相关性高的影响因素作为模型的预测输入，利用循环神经网络(RNN)得出预测值。本发明根据不同的企业用电量类型，结合其用电量影响因数，构建不同的预测模型，可达到模型预测精度高，具有数据预处理能力的效果。
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公开(公告)号：CN117235596A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311165102.4
申请日：2023-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06Q50/06 , G06N3/047 , G06N3/086
Abstract: 本发明涉及一种基于改进概率神经网络的智能电网安全态势评估方法，属于互联网技术领域。该方法具体包括如下步骤：S1、收集智能电网安全数据信息和安全资产信息，建立智能电网安全数据库；S2、对数据库中的安全数据进行数据清洗、归一化预处理，得到智能电网安全数据集；S3、将数据集输入XGBOOST进行特征筛选，提取出其关键特征；S4、采用留出法构造样本集和测试集；S5、搭建XGBOOST‑ISSA‑PNN智能电网安全态势评估模型，并利用训练集样本集对模型进行分类训练并保留其最优参数；S6、利用训练好的XGBOOST‑ISSA‑PNN攻击检测模型对样本测试集进行攻击检测，根据不同攻击的量化指标计算网络安全态势值，评估智能电网的安全状况。
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公开(公告)号：CN111917785B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010783805.3
申请日：2020-08-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DE‑GWO‑SVR的工业互联网安全态势预测方法，属于工业互联网安全技术领域，包括：S1：收集工业互联网安全数据信息及安全资产信息并进行预处理，建立工业互联网安全数据库；S2：对数据库中的安全数据进行处理，得到工业互联网安全态势值数据集；S3：采用滑动窗口法将工业互联网安全态势值数据集中的数据构建出训练样本数据集和测试样本数据集；S4：构建基于DE‑GWO‑SVR的工业互联网安全态势预测模型预测未来安全态势；S5：检验安全态势预测模型，若不满足要求，则返回步骤S4，直至预测结果满足要求。本发明可准确预测工业互联网安全态势，为工业互联网安全提供更好的保障。
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公开(公告)号：CN108234500A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810015871.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的无线传感网入侵检测方法，属于无线传感网安全技术领域。本方法利用多层神经网络结构，提取数据最高层次的抽象特征；利用深度信念网络的特征学习特性和极限学习机快速学习特性，进行网络数据的特征提取，构建出基分类器；然后，利用随机森林算法较强的分类能力，将多个基分类器组合成一个强分类器。因此，本发明具有检测准确率高，检测速率快的效果，对网络入侵行为有较好的检测能力。
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