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公开(公告)号：CN115085898A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210658271.0
申请日：2022-06-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密的无人机数据异常检测方法，主要解决现有技术中云平台对无人机群网络的异常检测数据易被劫持和恶意篡改的问题。方案包括：1)可信任的密钥服务器验证云端身份后向其分发公钥，向无人机群智能终端分发私钥；2)终端将无人机群数据用私钥同态加密后发送给云端；3)云端服务器利用密文数据构建孤立森林模型，并利用该模型对数据密文进行检测，并将检测结果发送至无人机群智能终端；4)终端利用私钥对检测结果进行解密，计算密文数据的异常得分，实现数据异常检测。本发明能够保证无人机数据发往云端和在云端进行处理的过程中始终保持密文态，有效防止数据被恶意劫持和篡改，显著提升了无人机群的数据安全性。
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公开(公告)号：CN114900343A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210442394.0
申请日：2022-04-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类联邦学习的物联网设备异常流量检测方法，其实现步骤为：初始化联邦学习系统，本地参与者对全局神经网络模型进行本地迭代训练，中心服务器判断是否满足聚类开启条件，中心服务器聚合神经网络模型并下发，中心服务器将所有参与者进行聚类化，中心服务器在聚类内部聚合神经网络模型并下发，所有本地参与者进行异常流量检测。本发明中心服务器能够将物联网设备按照数据分布情况划分到不同聚类中，通过聚类内部聚合全局模型，实现了数据分布不均场景下的模型最优化和个性化，从而提升了物联网设备的异常流量检测准确率。
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公开(公告)号：CN111552609B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010282760.1
申请日：2020-04-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于服务器故障处理技术领域，公开了一种异常状态检测方法、系统、存储介质、程序、服务器，对LSTM1进行无监督学习，对LSTM2进行有监督学习，与利用日志信息快速解决服务器故障；采用LSTM1循环神经网络对具有时序特点的日志信息进行预测，通过识别日志信息的异常出现来发出警报，并辅助运维人员检查故障原因；LSTM2则通过故障发生前的一段时间内的日志信息来给出造成当前情况的故障原因。本发明采用机器学习的方法，通过数据自动化的学习适用的模型；采用深度学习，转换位神经网络接受的数据结构，采用循环神经网络，挖掘日志关系之中长短期依赖关系。在监督学习中，则可以找到日志序列与故障原因的潜在关系。
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公开(公告)号：CN114077871A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111424226.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用少量数据和对抗攻击的探测黑盒神经网络类型方法，其实现步骤为：生成训练集，构建替代网络，任意选取一个未训练过的替代网络，训练所选取的替代网络，扩充当前数据集，直到更新后的替代网络满足训练终止条件，利用训练好的替代网络生成的攻击样本集攻击待探测的黑盒神经网络，再次扩充当前训练集，直到所有替代网络均生成攻击样本集后判定待探测黑盒神经网络的类型。本发明能够使用少量数据探测云服务平台的只拥有访问权限的黑盒神经网络模型的类型，具有使用数据少，消耗资源少的优点。
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公开(公告)号：CN112118099B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010974661.X
申请日：2020-09-16
IPC: H04L9/08 , H04L29/06 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 抗推理攻击的分布式多任务学习隐私保护方法及系统，通过各任务节点基于本地数据进行模型训练，并通过共享知识的方式实现联合模型训练；本发明提出基于同态密码学的隐私保护模型训练机制，使得任务节点在保证训练数据隐私的前提下，实现多任务学习模型训练，并使得模型训练效率独立于样本数据量，提高了机器学习模型训练效率；设计了基于差分隐私的模型发布方法，可以抵抗模型用户在访问机器学习模型时发起的身份推理攻击。系统包括密钥生成中心、中央服务器、任务节点和模型用户。本发明能够保证模型训练过程中和模型发布后任务节点的数据隐私，促进多任务机器学习的大规模应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113055171A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110345012.8
申请日：2021-03-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于区块链的日志安全解析及存储方式，包括以下步骤：系统user生成新的日志之后，发送解析器publisher解析生成日志模板摘要以及摘要哈希值。publisher对原始日志文件、摘要、哈希值等打上数据签名，通过对称密钥k将数据进行加密，发送数据回系统进行验证，user验证通过之后，publisher将原始日志存储在云中，将日志审查信息存储在区块链中，对全网进行广播。系统完成日志解析存储。
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公开(公告)号：CN112104633A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010929922.6
申请日：2020-09-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于日志关联分析的攻击链构造方法，包括以下步骤：首先，从几种类型的源中收集不同的系统日志，对数据进行预处理使其规格化；然后，利用LCS将寻找攻击步骤逻辑规则的问题转化为从整个条件链中寻找最长公共条件序列的问题，构造出攻击链后分析事件，得到对应条件或事件的日志条目序列；最后，查找条件相同的时间戳来确定系统日志位置，通过分析内部事件参数的关系来识别具体的攻击者及其行为，实现攻击的预测。本发明具有准确率高、计算速度快、可主动防御攻击以及可扩展性强的优点。
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公开(公告)号：CN112104407A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010931082.7
申请日：2020-09-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，包括以下步骤：首先，使用NDlog引导推理过程，得到无人机之间的通信规则，长机根据通信规则和自身飞行记录推断出僚机的预期飞行记录；然后，将谓词记录进行编码，构建以时间戳为根的MHT，从树的叶结点到根迭代计算根节点的散列值；其次，僚机给长机提供相关参数，长机利用相关参数计算根的散列值，并与前面计算出的散列值进行比较；最后，使用控制流图找出异常之间的关系以及事件的执行序列构建故障树，通过故障树找出根本原因。本发明能够在不查看无人机的文本记录或数据的前提下，验证其是否真实服从命令或是否遭受了异常，然后通过学习故障树来追溯导致异常的根本原因。
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公开(公告)号：CN111090622A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201910995686.5
申请日：2019-10-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于云存储技术领域，公开了一种基于动态加密RBAC模型的云存储信息处理系统及方法，通过网络与云存储平台连接的用于用户认证、角色认证、文件的操作和管理、文件权限分享和数据在线预览编辑的用户端；用于身份认证和文件访问控制的安全管理组件；与客户端连接的用于数据加解密、密钥管理、文件数据存储和用户操作日志的云存储服务器；用于提供文件在线预览与编辑服务的在线协作服务器。本发明基于动态加密的RBAC模型，能够提供合理有效的访问控制功能，访问控制策略动态加密，切实有效地保证数据的可靠，保护数据隐私；同时提供文档在线协作功能，避免文档多版本冗余分散管理困难，方便私有云内企业组织和个人的使用。
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公开(公告)号：CN109918170A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910071723.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于云计算技术领域，公开了一种云数据中心虚拟机动态资源配置方法及系统，包括：云服务节点模块，用于收集运行在该节点中的应用负载信息，并将信息处理并发送至动态资源配置服务器模块；动态资源配置服务器模块，用于接收云服务节点发送的应用的负载信息；为资源管理服务器模块提供合理的虚拟资源分配策略，实现资源自适应管理；资源管理服务器模块，用于根据动态资源配置服务器模块提供的虚拟资源分配策略动态分配虚拟资源。区别于传统的资源配置方法，本发明合理的将应用程序的SLA转化为虚拟节点上的资源分配，满足用户的弹性资源需求，并在负载动态变化的过程中自动配置虚拟机，达到资源自适应管理。
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