公开(公告)号：CN119783015A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411663511.1

申请日：2024-11-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘宇 ,  谢鲲 ,  李晓灿 ,  文吉刚 ,  梁伟

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于历史数据的多元时间序列扩散插补方法、终端设备及存储介质，选择多段与当前时间段最匹配的历史数据来补充训练数据，以解决自监督训练过程中训练数据不足的问题。在此基础上，进一步设计了基于历史数据融合方案，充分考虑目标观测数据与历史数据之间的相似性与时间相关性，并利用多个历史数据段通过归一化方式与目标观测数据整合，确保了融合的训练数据分布在真实值的近似值范围内。扩散过程用于训练一个噪声估计模型，将融合的训练数据和部分观测数据同时输入到扩散过程中，为模型的训练提供了丰富的特征信息，去噪过程从一个随机生成的噪声数据开始，利用噪声估计模型，逐步去除噪声，最终得到插补数据。

公开(公告)号：CN116962234A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310823176.6

申请日：2023-07-06

Applicant: 湖南大学

Inventor： 谢鲲 ,  靳恺 ,  文吉刚 ,  梁伟

IPC: H04L43/08 ,  H04L43/12

Abstract: 本发明公开了一种在线网络测量流量恢复方法、终端设备及存储介质，根据二维矩阵模型对每个时刻的网络流量数据进行建模；根据历史时刻的流量数据来训练一个基础的子空间列并且标记这些列的索引，通过计算得到一个杠杆得分；根据子空间列的索引，选择当前时刻需要全采样的子空间列，对于剩余的列，仅采样部分元素；根据当前时刻的采样矩阵判断是否需要继续采样，当残差最大值小于某一个阈值时，使用基于子空间矩阵填充来恢复未采样数据，当残差的最大值大于某一个阈值时，根据残差大小选择需要继续测量的列，更新列空间，然后恢复未采样数据。本发明解决了现有技术中恢复精度低和无法在线恢复等问题，实现了低开销的在线网络测量。

公开(公告)号：CN114372526A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202210018153.3

申请日：2022-01-07

Applicant: 湖南大学

Inventor： 梁伟 ,  黎钰晖 ,  洪宇杰 ,  张大方

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的一种数据恢复方法、系统、计算机设备及存储介质包括构造已知传感器网络结构图和传感器采集数据集合；构建STAR模型，STAR模型包括空间特征提取模块和时间特征提取模块、由多个增强扩散卷积层构成的扩散卷积模块以及输出模块；对数据集合X和掩码M进行堆叠得到输入X；利用时间特征提取模块进行时间特征提取，利用空间特征提取模块进行空间特征提取；将时间特征矩阵和空间特征矩阵进行拼接，并利用注意力增强的扩散卷积模块同时进行空间依赖和语义依赖的学习，得到传感器节点的新特征；对新特征进行拼接，再经过线性化处理，输出得到补全后的传感器观测结果；该STAR模型是一个用于时空感知归纳数据填充的新框架，具有高性能、鲁棒性和灵活性。

公开(公告)号：CN103226674B

公开(公告)日：2015-09-23

申请号：CN201310193749.8

申请日：2013-05-23

Applicant: 湖南大学

Inventor： 张大方 ,  梁伟 ,  尤志强 ,  呼彦吉 ,  黎文伟

IPC: G06F21/16 ,  G06T1/00

Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA技术的可恢复双重芯核水印认证方法，首先采用一种门限秘密共享方案将待恢复的水印信息作为恢复因子；然后，通过构造特殊表达式组合的形式来压缩水印的预处理信息，并建立恢复因子与待恢复水印信息之间的映射关系；其次，在FPGA设计的bitfile自约束文件中通过插入未用LUT的冗余属性标识符来嵌入自恢复水印信息。通过实验测试与结果表明：本发明的方法可在水印受到一定程度的移除攻击后仍能有效地恢复出原始水印信息。同时，该方法也具有资源开销小、水印嵌入信息容量大以及鲁棒性强等优点。

公开(公告)号：CN116488935A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310617903.3

申请日：2023-05-29

Applicant: 湖南大学重庆研究院

Inventor： 汤澹 ,  王思苑 ,  林汉臣 ,  梁伟 ,  肖晟 ,  陈可可

IPC: H04L9/40 ,  H04L49/90

Abstract: 本发明针对SDN中数据层交换机面临的慢速DDoS攻击安全隐患，公开了一种基于MWD‑CFM的SDN慢速DDoS攻击检测与缓解框架，通过部署在控制层对交换机进行周期性的监控，在多窗口联合检测模块的配合下，通过多个窗口分别提取特征共同进行检测来判断攻击是否发生，Fisher Score算法减小了特征本身的维度差异造成的影响，多窗口机制增强了特征的可用性以及有效性，校正特征缓解模块首先对流规则的特征进行了校正，增强了特征的识别度，然后使用多层感知机对每一条流规则进行识别分类，删除属于恶意类型的攻击流规则。该方法能够在慢速DDoS攻击还在早期阶段就将其检测，并清理恶意攻击流，保证交换机的流表有足够的空间为合法的正常流提供及时的流规则安装与处理。