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公开(公告)号：CN113194489B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110358311.5
申请日：2021-04-01
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于通信技术领域，公开了一种无线边缘网络中有效联邦学习的最小‑最大代价优化方法，通过局部精度、子载波分配、发射功率分配和计算资源分配的联合优化，以达到无线边缘网络中有效联邦学习的最佳性能；其中，子载波分配和功率分配采用拉格朗日对偶分解法，CPU周期频率采用启发式算法，通过迭代算法获得局部精度。为了降低直接求解问题的计算复杂度，本发明将原问题分解为若干个子问题进行求解并设计了高效的算法。仿真结果表明，本发明所提出的算法具有良好的收敛性能，能够在能量消耗和学习时间之间实现折衷，并且在成本方面能够为所有智能设备提供公平性，并通过与现有方案的比较，本发明能够在能量消耗和学习时间之间实现折衷。
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公开(公告)号：CN113795026A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110883180.2
申请日：2021-08-02
申请人： 西安电子科技大学 , 西安西电链融科技有限公司
摘要： 本发明属于通信技术领域，公开了一种边缘计算网络中计算卸载的认证安全级别和资源优化方法，包括：初始化边缘计算频率和Merkle签名树的数据块数量，设置最大迭代数目和精度；根据边缘计算频率和数据块数得到卸载指示和传输速率；根据卸载指示、传输速率和数据块数量得到边缘计算频率；根据卸载指示、传输速率和边缘计算频率得到数据块数量；根据卸载指示、传输速率、边缘计算频率和数据块数量得到目标值；根据最大迭代数目和目标值精度确定是否循环，获得最优卸载指示、传输速率、边缘计算频率和数据块数量。本发明提出的算法与其他方案相比具有显着的性能优势，确实提供了边缘计算网络中计算卸载的时间延迟和认证安全级别之间的权衡。
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公开(公告)号：CN113779025A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110903230.9
申请日：2021-08-06
申请人： 西安电子科技大学 , 西安西电链融科技有限公司
IPC分类号： G06F16/22
摘要： 本发明属于区块链技术领域，公开了一种区块链中分类数据检索效率的优化方法、系统及应用，所述区块链中分类数据检索效率的优化方法包括：进行数据的存储；进行数据的检索。本发明采用将数据分为能源流、业务流、数据流，对提取语义信息后的数据进行分类存储，并在区块内建立基于数据语义信息的MerkleB+树索引的方法，不仅能够提高数据的检索效率，还能够通过具体地关键词来检索数据，摆脱以往只能通过哈希值来检索数据的限制，并且客户端可以通过MerkleRootHash来验证系统返回的查询结果的可靠性。同时，通过使用本发明所提供的方法，极大地提高了区块链中数据的检索效率，同时Merkle树的设计也保障了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN118734999A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410868865.3
申请日：2024-07-01
申请人： 西安电子科技大学 , 广州链融信息技术有限公司
摘要： 本申请的实施例涉及数据聚合技术领域，特别涉及一种基于持续知识蒸馏和联邦学习的物联网设备数据聚合方法，包括：基于物联网边缘数据集和各本地数据集，生成全局测试数集；由边缘节点基于本地数据集对自身的网络模型进行训练，得到教师模型，并用教师模型对全局测试数集进行测试，得到初始知识；分别基于各边缘节点对应的初始知识和本地数据集，利用KLIEP算法进行筛选，得到各边缘节点对应的有效知识；对各边缘节点对应的有效知识进行数据聚合，经数据处理后，作为下放知识分发给各边缘节点；各边缘节点将教师模型作为学生模型，基于下放知识进行蒸馏，得到新一轮的教师模型。该方法使得数据能够在不同设备之间无缝集成。
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公开(公告)号：CN115633330B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202211126922.8
申请日：2022-09-16
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种面向车载边缘计算数据交易信誉管理的资源优化方法，涉及通信技术领域，包括：获取车辆的平均信誉值#imgabs0#初始化传输功率#imgabs1#初始化最大迭代次数lmax，初始化迭代精度∈＞0，初始化迭代索引l＝0；得到块长度#imgabs2#得到加密计算频率#imgabs3#得到车辆的收益#imgabs4#当迭代索引l＜lmax时，进行迭代；基于块长度#imgabs5#和加密计算频率#imgabs6#得到传输功率#imgabs7#基于传输功率#imgabs8#得到块长度#imgabs9#基于传输功率#imgabs10#和块长度#imgabs11#得到加密计算频率#imgabs12#其中，#imgabs13#分别为第i个车辆在第l+1次迭代的参数；基于传输功率#imgabs14#块长度#imgabs15#和加密计算频率#imgabs16#得到车辆收益#imgabs17#如果#imgabs18#则输出最终的成本值C(l)，否则，更新迭代索引l＝l+1，继续进行迭代。本申请能够最大化数据交易中车辆的收益。
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公开(公告)号：CN117857200A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410076841.4
申请日：2024-01-18
申请人： 西安电子科技大学 , 广州链融信息技术有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/045 , G06F18/214
摘要： 本发明提供了一种基于图注意力模型的高级持续威胁检测方法及装置，使用GAT网络处理数据来源图中的节点数据，利用子模型输出对应节点的预测类型概率；如果选择的子模型存在没有输出节点的预测类型的情况，则选择的另一子模型得到节点的预测类型概率；将预测类型概率大于阈值的预测类型确定为节点的真实类型。本发明将注意力机制引入图神经网络中，在图神经网络中能够用注意力机制学习和更新节点特征，能够更好地提取和学习良性节点的特征，并且本发明的子模型是使用良性节点训练得到，在检测阶段不需要提前获取异常节点的信息，对于未被发现的零日漏洞也具备同样的检测效果，能够成功检测攻击者使用的新型攻击方式和零日漏洞。
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公开(公告)号：CN116996937A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310896468.2
申请日：2023-07-20
申请人： 西安电子科技大学 , 广州链融信息技术有限公司 , 佛山链融新技术有限公司
IPC分类号： H04W28/08
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的QoE保障公平资源优化方法，包括：初始化模式选择；根据模式选择决策，得到HDM客户端在TR模式下的传输功率、VPR模式下的传输功率、GPU周期频率和计算时间；根据TR模式下的传输功率、VPR模式下的传输功率、GPU周期频率和计算时间，得到HDM客户端模式选择决策策略；基于TR模式下的传输功率、VPR模式下的传输功率、GPU周期频率、计算时间和模式选择决策策略，确定目标值；根据预设阈值和判断条件，重复执行以上步骤直至得到联合优化后的模式选择决策、TR模式下的传输功率、VPR模式下的传输功率、GPU周期频率和计算时间；本发明通过联合优化的方式，能够实现最大化头戴式显示器客户端QoE和资源公平分配的效果。
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公开(公告)号：CN113886487A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111007783.2
申请日：2021-08-30
申请人： 西安电子科技大学 , 西安西电链融科技有限公司
摘要： 本发明属于区块链应用技术领域，公开了一种消息传递方法、系统、介质、设备及移动终端，所述消息传递方法包括：进行跨链系统的初始化；进行跨链请求消息的打包和发送；进行跨链回复消息的打包和发送。本发明提供的消息传递方法，通过跨链系统的初始化、跨链请求消息的打包和发送、跨链回复消息的打包和发送步骤，链与链之间的消息成功的进行了请求，发送，过滤，回复和接收。本发明通过设计中继节点的选举方式和消息封装的方式，从而完成了特定交易场景下跨链消息的打包和过滤；通过对跨链消息的统一封装，解决了现有跨链过程无法和大量数据流动场景融合的问题。本发明将链与链之间传递的消息用统一且规范的方式进行封装，提高了系统的效率。
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公开(公告)号：CN112887128A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110038665.1
申请日：2021-01-12
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于移动边缘计算系统的资源配置优化技术领域，公开了一种资源配置联合优化方法、系统、存储介质及应用，获得两种服务的网络数据量；获得时间t的队列状态；计算子信道切片；计算服务1的本地CPU速度缩放、用户接入、子载波分配，功率分配；计算服务2的用户关联、视频质量判定、子载波分配；获得初始子载波分配和功率分配；获得用户接入；获得功率分配和服务1的子载波分配；获得视频质量判定；获得服务2的子载波分配；获得最优的数据传输速率和用户接入获得数据速率分配和用户接入；得出最优的CPU速度缩放、用户接入、子载波分配、功率分配和视频质量判定。本发明操作简便，利于网络优化和提升系统性能。
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公开(公告)号：CN118798299A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410952291.8
申请日：2024-07-16
申请人： 西安电子科技大学 , 广州链融信息技术有限公司
IPC分类号： G06N3/084 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F21/62
摘要： 本发明公开了一种基于参数扰动的拆分学习模型测试方法及装置，所述方法包括：获取预先利用拆分学习方法训练得到的初始模型；利用增加参数扰动后的拆分学习方法，重新训练得到更新模型；其中，增加参数扰动后的拆分学习方法在拆分学习方法的训练过程中，由扰动者伪装成用户，在对训练队列中下一个用户进行参数共享之前，对本地模型的参数进行扰动处理；利用更新模型得到初始模型的抗干扰测试结果。本发明深入探究参数共享的信息交互过程。利用该信息交互过程的独有特征，将干扰者伪装成用户，对用户持有的模型中的参数进行扰动处理，得到更新模型，将更新模型的训练结果与初始模型的训练结果进行对比，得到初始模型的抗干扰测试结果。
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