-
公开(公告)号：CN114844786B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210333493.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及物联网技术领域，且公开了一种基于异构信息图谱的物联网资源信誉度评估方法，通过以异构图结构的形式进行描述，对图G的描述为G＝ ，整个图包括本体的集合E和关系的集合R两个部分，进一步描述如下：本体(Entity，简写为E)在整个图结构中以节点的形式存在，分为两类，分别是核心本体(Central Entity，简写为CE)和附属本体(AffiliatedEntity，简写为AE)，一般描述为E＝ ，其中，CE是结构中最主要的本体。该基于异构信息图谱的物联网资源信誉度评估方法，主体类型多样，关系类型多样，相比传统的物联网资源描述方法，可有效描述物联网复杂、异构、多样化的整体资源拓扑情况，同时，该发明丰富的描述方法可以辅助构筑更安全的物联网防御体系。
-
公开(公告)号：CN116720501A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310680849.7
申请日：2023-06-08
Applicant: 广州大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/253 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例提供了一种面向开源网络威胁情报的攻击实体及关系抽取方法及系统，其中，方法包括：S1.对网络威胁情报的文本信息进行分句处理，将所述文本信息拆分为单句；S2.基于信息抽取UIE框架与文本标注工具doccano，对所述单句内容是否与攻击行为相关进行分类标注，并删除与攻击行为无关的文本内容，保留攻击文本；S3.基于Spacy依存语法树规则与攻击实体保护机制结合，对攻击文本进行解析；S4.基于语义角色标注SRL获取文本信息中攻击实体以及攻击实体间的关系。本发明提高了CTI情报攻击语义信息抽取的准确率，能够更好地加强纵深防御，实现了主动防御、攻击检测、应急响应和溯源取证。
-
公开(公告)号：CN116600135A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310669192.4
申请日：2023-06-06
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于无损压缩的溯源图压缩方法及系统，其中，方法包括：将溯源图转化为无向图，并在无向图中采用随机游走算法获取θ组细化样本，将θ组细化样本估计值的平均值作为溯源图的平均度估计值；对溯源图建立节点映射和边映射，根据节点映射和边映射合并溯源图的节点及相应边，其中，节点映射记录溯源图中子节点与所有父节点的映射，边映射记录溯源图中一对节点间边的映射；对进行合并边的时间戳通过增量编码进行压缩，对溯源图中边的时间戳的数据类型为长整型的边通过哥伦布编码进行压缩。本申请采用无损压缩的方式，将所有节点的父节点合并，可以实现比删除冗余事件更好的压缩效果。
-
公开(公告)号：CN116232704A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310114037.6
申请日：2023-02-13
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提出了一种基于XACML与智能合约的数据受控访问方法及方法，属于敏感数据保护领域。本发明主要有两部分组成，链上和链下部分。链下部分，主要包含外部存储，作为区块链存储能力的补充，同时还应满足对与敏感数据的保护要求；链上部分的主体是基于区块链的智能合约技术设计实施访问控制逻辑，访问控制逻辑相关的身份验证信息以及访问策略都存储在区块链上，区块链本身有一定的存储能力，能够存储这些访问控制相关信息，引入上述的链下部分作为外部存储的补充。本发明的目的是保护敏感数据受控以及不被篡改，实现对于访问者可信的身份验证，设计合适的加密方案，实现可靠高效的数据加解密手段，以及密钥的可信分发。
-
公开(公告)号：CN116204913A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211562859.2
申请日：2022-12-07
Abstract: 本发明提出了一种基于多模态电力数据的隐私保护协同分析方法，能够对多模态且无标签的电力数据进行无监督学习，得到各种模态电力数据的多模态特征表示，并通过多视图学习方式对不同模态间的特征进行对齐，得到不同模态中相同的特征表达，再将共同的特征表达上传到中心聚合器中得到最终的电力数据多模态模型。同时能够对多模态且无标签的电力数据进行无监督学习，得到各种模态电力数据的多模态特征表示，并通过多视图学习方式对不同模态间的特征进行对齐，得到不同模态中相同的特征表达，再将共同的特征表达上传到中心聚合器中得到最终的电力数据多模态模型。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115994616A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211465971.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及时间序列预测技术领域，公开了一种基于奇异谱分析的高频时间序列分解预测方法及装置，方法包括如下步骤：步骤S1，通过去趋势化精确分解出高频时间序列中的趋势成分、周期成分和去趋势成分；步骤S2，采用奇异谱分析分解去趋势成分得到去趋势成分子序列；步骤S3，结合波动分析识别去趋势成分中的长程正相关、负相关和噪声成分；步骤S4，去除噪声成分后，对趋势成分、周期成分、长程正相关/负相关成分分别进行学习和预测，求和得到最终预测结果。本发明能够精确分解高频时间序列复杂成分同时能提升高频时间序列的预测精度。
-
公开(公告)号：CN115935405A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211119838.3
申请日：2022-09-15
Applicant: 广州大学
IPC: G06F21/62 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/35
Abstract: 本发明涉及文本数据隐私保护中的差分隐私方法和深度学习技术领域，公开了一种基于差分隐私的文本内容保护方法，包括如下步骤：客户端对差分隐私和文本分析任务的阈值进行设定；客户端根据敏感信息内容，按照内容类型和字符长度进行分类和标记，构建敏感属性字典；根据具有相同标签的敏感属性内容集合，在语料库中查询到满足相似度阈值范围的语料内容；利用基于本地化差分隐私的广义随机响应机制，将敏感信息内容替换为在语料库中查询到的语料内容；由服务器聚合当前所有文本数据，并将其配置到文本分析任务模型中计算文本分析任务的准确率；服务器将文本分析任务的准确率发送给所有客户端，并由其判断是否在可接受的文本准确率阈值范围内。
-
公开(公告)号：CN111460494B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010215476.2
申请日：2020-03-24
IPC: G06F21/62 , G06F21/32 , G06V40/16 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向多模态深度学习的隐私保护方法及系统，该方法可用于情绪识别领域，其主要步骤如下：获取待处理音频数据、待处理图像数据和待处理文本数据；将待处理音频数据、待处理图像数据和待处理文本数据进行对应的隐私保护处理，获得待识别数据；将待识别数据输入到情绪分类模型中，获得各模态分类结果；利用动态路由协议的权重自选择算法对不同模态类别和不同情绪类别组合的权重进行自动分配，获得权重系数；根据权重系数和各模态分类结果，获得情绪识别结果；本发明能够根据数据类型来采取对应的隐私保护处理，从而防止用户信息泄露，进而提高用户体验。
-
公开(公告)号：CN115690512A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211417522.2
申请日：2022-11-11
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种动态对比增强磁共振影像分类方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取不同病龄期的乳腺动态对比增强磁共振影像并进行预处理，生成乳腺动态强化磁共振影像数据集；根据乳腺动态强化磁共振影像数据集，构建包括依次连接的多任务分类网络和感知判别网络的影像分类预测模型；将获取的待分类乳腺动态对比增强磁共振影像输入所述影像分类预测模型进行多任务分类，得到包括肿瘤的位置、空间结构和空间信号的影像分类结果。本发明方法能充分且精准地挖掘乳腺对比增强磁共振影像数据中所具有的丰富的多维多尺度异构空间、时间、语义关联表示，且能对缺失的不同空间维度信息进行补充，保证影像分类预测的可靠性和精准性。
-
公开(公告)号：CN115563616A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210996394.5
申请日：2022-08-19
Applicant: 广州大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明涉及差分隐私和数据投毒防御技术领域，公开了一种面向本地化差分隐私数据投毒攻击的防御方法，其包括如下步骤：用户的数据经过LDP机制编码扰动之后，变为噪声数据，再将噪声数据上传到中心服务器中；中心服务器对每个用户的噪声数据进行差异放大和降维，再将差异放大后的数据映射到高维空间中的一个点；中心服务器根据异常点检测算法，随机抽取空间中的点，训练出t棵孤立二叉树；中心服务器利用孤立二叉树对每个节点进行评估，根据每个节点与根节点的距离，对节点进行打分；中心服务器筛选出异常点，剔除异常数据，并将上传该数据的用户进行标记，若标记超过3次，则剔除掉该用户。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
292
records
(took 0.026 seconds)
