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公开(公告)号：CN109949122A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910079671.4
申请日：2019-01-28
Applicant: 广州大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/906 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于商品多层级多维属性的分级目录展示方法，包括以下步骤：获取待展示商品的集合；根据用户对待展示商品的属性关注度对待展示商品的属性进行层级划分，得到L级属性；其中，L为大于等于1的正整数；根据第i级的属性获取第i级商品聚类集合，并作为第i级展示目录；其中，i为大于等于1的正整数；在第i级商品聚类集合中，根据第i+1级属性进行聚类，得到第i+1级商品聚类集合，并作为第i+1级展示目录。本发明实施例提供的一种基于商品多层级多维属性的分级目录展示方法及系统，能够有效减少需要展示的商品数量，并保证相同属性商品不重复出现，有效地提高了商品展示的效率，从而有利于提高用户的搜索体验。
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公开(公告)号：CN109948048A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910079658.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种商品搜索、排序、展示方法，包括以下步骤：获取待展示商品；对待展示商品的属性进行层级划分，根据划分后的不同层级属性对待展示商品进行聚类，得到不同层级属性对应的不同层级商品；根据不同层级属性的属性评分函数，对相同层级的商品进行排序并展示，完成商品的展示。本发明提供的一种商品搜索、排序、展示方法，能够通过不同层级的商品属性，将具有相同属性数值的商品进行聚类，减少具有相同属性的商品在搜索结果中出现的次数，有效地提高用户的搜索效率以及搜索体验。
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公开(公告)号：CN109753664A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910055910.2
申请日：2019-01-21
Applicant: 广州大学
IPC: G06F17/27 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种面向领域的概念抽取方法、终端设备及存储介质，所述方法包括获取目标领域的语料，并对语料进行预处理，作为词向量训练的输入文件；采用规则和统计相结合的方法，从预处理后的语料中抽取出若干个领域术语；将所述输入文件输入Word2vec工具进行所述词向量训练，得到与若干个词语一一对应的词向量；对所述抽取的领域术语，根据所述词向量并采用余弦相似度公式计算两两领域术语之间的相似度；根据设定的相似度阈值筛选有关联的领域术语对，进行语义图的构建；根据所述语义图，采用社区发现算法进行概念抽取，得到概念集。本发明能够通过构建和分析语义图，发现大数据中各个领域术语之间的关联，从而提高概念抽取的准确率和实用性。
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公开(公告)号：CN109002365A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810744327.8
申请日：2018-07-09
Applicant: 广州大学
IPC: G06F9/54
CPC classification number: G06F9/546 , G06F2209/547
Abstract: 本发明公开了一种智能体与消息中间件通信数据认证系统，包括消息中间件、聚合器、智能体。所述消息中间件用于对所述智能体生成的签名进行认证；聚合器用于将多个签名聚合为一个单一签名；智能体用于生成消息并对该消息进行签名。本发明通过设计签名认证阶段与聚合签名认证阶段的签名认证方法，使认证系统的通信开销和计算开销显著降低，并且通过构建智能体与消息中间件之间的安全信道，有效地提高系统的安全性。
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公开(公告)号：CN108401243A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810155969.4
申请日：2018-02-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种车载自组网消息认证方法，包括：响应于与第二车辆进行首次通信的指令，第一车辆将第一随机数、第一通信消息和签名发送至路边单元；路边单元在收到第一随机数和第一通信消息后判断第一预设等式是否成立；当判定不成立时，拒绝转发第一通信消息；当判定成立时，利用重签名密钥生成第一通信消息的重签名，将第一通信消息、第一通信消息的重签名和第一随机数发送至第二车辆；第二车辆在收到第一随机数和第一通信消息后判断第二预设等式是否成立；当判定不成立时，第二车辆丢弃第一通信消息；当判定成立时，将第一通信消息确认为可接受消息。采用本发明实施例，能够降低通信开销和计算开销，同时本发明还提供车载自组网消息认证系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115412328B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202211014967.6
申请日：2022-08-23
Applicant: 广州大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的攻击路径溯源和攻击源头检测方法，包括：构建大型网络有向攻击图，针对不同的源主机和目标主机进行统一编号，并将相邻主机之间的可达性存储为二维邻接矩阵，利用深度优先遍历算法和二维邻接矩阵找出源主机和目标主机之间所有可达路径，从所有可达路径中筛选出符合依照事件时间顺序的实际可行路径，对实际可行路径的权重进行初始化，利用路径排序算法计算攻击源头概率，选出概率值最大的作为攻击源头，对计算攻击源头概率过程中路径权重不断迭代寻优，得出最优情况下的路径权重值；本发明有效提升了攻击源头检测的效率，能够发现在整个大型网络中与该起攻击事件密切相关的多个节点，可为防御者快速找到突破口。
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公开(公告)号：CN119273589A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411288603.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 广州大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/94 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于半色调与滤波器的图像对抗防御方法及系统，方法包括：将原始图像I进行半色调处理，获取半色调图像Ih，利用滤波器对半色调图像Ih进行滤波处理，获取低质量连续调图像If；利用原始图像I和低质量连续调图像If训练M‑Net网络，获取高质量图像Ir；将对抗图像A进行半色调处理，获取半色调图像Ah，利用滤波器对半色调图像Ih进行滤波处理，获取低质量连续调图像Af，将高质量图像Ir输入，利用训练好的M‑Net网络对低质量连续调图像Af进行恢复，获取无对抗扰动高质量图像Ar。本发明能够解决现有对抗防御方法扰动消除不彻底和导致识别模型准确率降低的问题。
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公开(公告)号：CN112508356B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202011317789.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0645 , G06Q30/0207 , G06Q50/43 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习模型的共享汽车平衡方法，包括：S1，接收用户的待用车请求或者待还车请求；S2，将待用车请求或者待还车请求输入预先建立好的强化学习模型，强化学习模型输出各个站点的用车奖励金或者还车奖励金；S3，用户遍历包含他自身的预设网格区域，在提供奖励金最多的站点进行取车或者还车。本发明能主动平衡共享汽车系统，由此可以大量减少人工调度成本，更好地平衡各站点的车辆分布，增加用户的用车体验，提到商家的服务率。
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公开(公告)号：CN117951528B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410339408.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC: G06F18/214 , G06F21/55 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开一种用于知识图谱嵌入模型的对抗训练方法和系统，方法包括：基于各知识三元组正样本，生成并采样得到对应的负样本集合，利用正样本和负样本集合训练获得基础KGE模型；利用基于梯度的后门攻击方法、基于相似度的后门攻击方法和基于逻辑的后门攻击方法攻击基础KGE模型，得到对抗样本集合；将对抗样本集合添加到负样本集合中，形成强化负样本集合，利用大量正样本和强化负样本集合，训练得到强化KGE模型。本发明方法丰富了对抗样本的范围，使KGE模型可以抵御多种后门攻击，防御效果好，提高了KGE模型的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114866486B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210271454.7
申请日：2022-03-18
Applicant: 广州大学
IPC: H04L47/2441 , H04L47/2483 , G06F18/23213 , G06F18/241 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络数据技术领域，且公开了一种基于数据包的加密流量分类系统，由捕获流量、分析数据包和流量分类三部分功能构成；捕获流量，在两个IP与对应端口号之间传输的所有数据包即网络流，该基于数据包的加密流量分类系统，目标是提供一种有效的方法来利用原始PCAP文件的信息，通过收集网络流数据包，构建机器学习模型，对加密流量进行分类，拦截恶意流量，构建特征矩阵时，除了获得基本的时空特征、头部特征、负载数据和统计特征外，还提出了数据包行为特征，数据包的行为表现了正常流量和恶意流量的区别，与此同时，本发明重点关注了加密协议尤其是TLS协议不同版本的区别，同时引入到模型中进行分析，从而提高系统对于加密流量的分类能力。
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