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公开(公告)号：CN118138381A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410562087.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 暨南大学 , 广东香江实验室有限公司
Abstract: 本申请涉及车联网安全领域，公开了一种基于声望的轻量级、隐私保护的领航车辆选择方法，包括以下步骤：S1、可信机构初始化时钟、公共参数、ECC和Paillier算法及其公私钥对，定义车辆声望门限，生成混淆声望门限，路侧单元和云服务器存储参数；S2、车辆向可信机构请求注册，得到并存储参数；S3、车辆向可信机构请求新声望证书，可信机构分情况响应，车辆验证并存储响应；S4、愿意领航的车辆向路侧单元发送领航请求；S5、路侧单元验证领航请求，生成聚合密文，加密后发送至云服务器；S6、云服务器解密后提取特征并得到向量；S7、路侧单元根据向量确定领航车辆集合并通知车辆。本发明高效实现车联网中隐私保护的领航车辆选择，大幅降低开销，具有实用性。
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公开(公告)号：CN119788430A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510274275.2
申请日：2025-03-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种车联网数据分类分级管理和自适应加解密方法及其系统，包括：对获取的车联网数据进行标记；根据车联网的实际需求为标记后的车联网数据预设不同的数据类型和安全等级、以及加解密策略；采用自然语言处理模型和随机森林模型自动识别车联网数据的安全等级，并通过加解密策略对不同安全等级车联网数据进行加解密。采用本发明的技术方案，能够有效地对车联网中的数据安全等级进行区分，实现不同安全等级数据的高效差异化加解密，可以帮助车联网系统对数据进行有效的管理和保护。
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公开(公告)号：CN120086108A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510559169.9
申请日：2025-04-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于树结构生成参数的Restful API模糊测试方法及系统，该方法包括：获取Restful API文档数据并进行解析识别处理，生成Restful API请求序列；对Restful API请求序列中的请求参数进行映射处理，构建参数树；通过参数值生成函数对参数树中的节点进行参数值计算，得到参数树节点参数值；基于参数树节点参数值进行参数结构变异，得到具有丰富参数变体的参数树；对具有丰富参数变体的参数树进行请求与验证，输出漏洞报告，完成Restful API模糊测试。本发明能够高效地处理复杂的参数结构，从而实现全面且高效的Restful API模糊测试。本发明作为一种基于树结构生成参数的Restful API模糊测试方法及系统，可广泛应用于Web安全技术领域。
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公开(公告)号：CN118138381B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410562087.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 暨南大学 , 广东香江实验室有限公司
Abstract: 本申请涉及车联网安全领域，公开了一种基于声望的轻量级、隐私保护的领航车辆选择方法，包括以下步骤：S1、可信机构初始化时钟、公共参数、ECC和Paillier算法及其公私钥对，定义车辆声望门限，生成混淆声望门限，路侧单元和云服务器存储参数；S2、车辆向可信机构请求注册，得到并存储参数；S3、车辆向可信机构请求新声望证书，可信机构分情况响应，车辆验证并存储响应；S4、愿意领航的车辆向路侧单元发送领航请求；S5、路侧单元验证领航请求，生成聚合密文，加密后发送至云服务器；S6、云服务器解密后提取特征并得到向量；S7、路侧单元根据向量确定领航车辆集合并通知车辆。本发明高效实现车联网中隐私保护的领航车辆选择，大幅降低开销，具有实用性。
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