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公开(公告)号：CN112134864B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202010958899.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双区块链结构的证据链平台及其实现方法，方法包括：通过证据区块链发起证据请求信息，并将所述证据请求信息发送至监管区块链；根据所述证据请求信息，通过所述监管区块链对参与者的身份信息进行身份验证；在通过身份验证后，通过可信存储系统将证据请求信息对应的证据内容发送给所述证据区块链。本发明实现了保证参与者身份信息隐蔽的同时，还保证参与者身份的合法性和可溯源性，可广泛应用于区块链技术领域。
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公开(公告)号：CN110059324B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910348070.9
申请日：2019-04-26
Applicant: 广州大学
IPC: G06F40/58
Abstract: 本发明公开了一种基于依存信息监督的神经网络机器翻译方法及装置，所述方法包括：获取待翻译的源语句并拆分为语言单位，将每一语言单位转换为输入向量后由编码器编码为隐状态向量；对源语句进行依存分析，并根据分析所得的依存信息以及所述隐状态向量生成每一语言单位的依存信息块；利用基于依存信息块监督的注意力机制计算得到当前时刻的回顾信息；根据当前时刻的回顾信息，结合上一时刻的翻译结果以及当前时刻的解码器端隐状态向量生成当前时刻的翻译结果。本发明通过分析语句的依存信息为注意力机制提供了监督，这样不仅减少了翻译模型的计算量，而且使得翻译模型具有捕获远距离语义信息的能力，从而有效优化了翻译模型的翻译效果。
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公开(公告)号：CN109726968B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910055909.X
申请日：2019-01-21
Applicant: 广州大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于智能仓库的商品上架方法、终端设备及存储介质，所述方法包括获取历史订单数据，并根据设定的提取规则从所述历史订单数据中提取所有在同一订单出现的商品对；根据设定的共现频次阈值筛选所述商品对，并采用骨干度算法计算商品对之间的骨干度；根据设定的骨干度阈值筛选用于构建商品关系图的商品对，采用商品关系图公式构建商品关系图；根据所述商品关系图，采用社区发现模型进行商品排序，得到商品排序列表。本发明能够充分利用历史订单建立商品的全局关联关系图，并基于社区发现算法发现商品之间的关联，提高仓库的分拣效率。
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公开(公告)号：CN113704762B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111024464.2
申请日：2021-09-02
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的恶意软件加密流量检测方法，方法包括下述步骤：收集加密流量样本集，所述加密流量样本集包括多个异构特征；基于加密流量样本集的多个异构特征，构建相应的多个特征分类器；基于所述多个特征分类器构建恶意软件加密流量检测模型，所述恶意软件加密流量检测模型利用多个特征分类器的多数投票来判断主机是否感染恶意软件。本发明可解决现有恶意软件流量检测系统检出率低，误报率高的问题，相对于深度报文检测DPI技术，本发明不需要对加密数据包进行解密，只需根据数据包的可观察特征就能适用于恶意加密流量的检测，并且具有高检出率，低误报率的特性。
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公开(公告)号：CN114330343A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111518808.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 广州大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了词性感知嵌套命名实体识别方法、系统、设备和存储介质，通过获取待识别文本的文本词数据后，采用BiLSTM模型对文本词数据进行特征提取得到文本词深度特征，并根据文本词深度特征将待识别文本的各个文本词初始化为对应的图节点，根据预设词性路径构建待识别文本的文本异构图，通过注意力机制更新图节点的文本词数据，再采用BiLSTM模型对文本异构图的所有图节点进行特征提取，得到待解码文本词向量表示后，采用条件随机场进行解码和标注，得到嵌套命名实体识别结果的方法，能够对普通实体和嵌套实体进行精准有效的识别处理，提高嵌套命名实体识别效率的同时，进一步提升嵌套命名实体识别模型的性能优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222053B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110589078.1
申请日：2021-05-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB图像和Stacking多模型融合的恶意软件家族分类方法、系统和介质，方法包括：构造API类别数据库Q；提取恶意软件API调用顺序链；根据API调用顺序链构造API调用关系对，得到API调用关系对有向图G；使用最大熵模型中的改进的迭代尺度算法进行权重的确定，得到每个API调用关系对的权重wi,j；得到代表恶意软件调用API行为的RGB图像；构造stacking多模型融合分类器并进行训练学习，将代表每一个恶意软件行为特征的RGB图像数据集输入分类器中，从而预测出所属恶意软件家族名称。本发明通过将恶意软件的API调用行为通过转换规则转换为RGB图像，转换过程不仅考虑API调用的次数，同时也考虑到了API之间调用的关系，使用Stacking技术进行多模型融合，能够提高模型的准确度。
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公开(公告)号：CN109117477B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810788778.1
申请日：2018-07-17
Applicant: 广州大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种面向中文领域的非分类关系抽取方法，包括：将包含相同语义信息的术语放到同一集合，得到集合对应的概念；根据术语之间的相似度及预设第一阈值构建语义图；抽取术语上下文信息；将语义图和上下文信息输入至网络表示学习方法CANE，得到术语的表示；根据术语的表示计算概念相似度，预设第二阈值，得到强关联概念对；对包含概念对的句子进行依存句法分析，得到概念对相对应的所有动词；删除很少语义信息的动词；将剩余动词中包含相同语义信息的放到同一集合，得到概念对相对应的动词集合；计算动词分数并累加，以得到动词集合总分数；将总分数靠前动词集合作为非分类关系的标注。实现了利用句法信息和语义信息能够得到更好的抽取结果。
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公开(公告)号：CN113610114A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110782315.6
申请日：2021-07-09
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆重识别方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将车辆图像输入第一神经网络，从中提取全局特征，并对所述全局特征进行训练，得到全局分支重识别结果；对所述车辆图像中的局部区域目标进行检测，得到初始局部区域块；对所述初始局部区域块进行超分辨率处理，得到高质量局部区域块；将所述高质量局部区域块输入第二神经网络，从中提取局部特征，并对所述局部特征进行训练，得到局部分支重识别结果；将所述全局分支重识别结果和所述局部分支重识别结果加权求和，得到重识别结果。本发明能够解决车辆重识别中类间相似和类内差异问题，减少计算过程中的噪声，提高重识别的准确率，同时在一定程度上解决了遮挡问题。
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公开(公告)号：CN110458187B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910565940.8
申请日：2019-06-27
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种恶意代码家族聚类方法及系统，方法包括采用T‑SNE算法对原始恶意代码执行序列进行降维可视化，具体为：使用T‑SNE算法对每个数据点近邻的分布进行建模，其中近邻是指相互靠近数据点的集合；构建模型，通过非线性函数变换将数据点映射到相应概率分布上；对构建的模型进行训练，通过计算低维空间的条件概率，从而计算损失函数的梯度；使用K‑means算法对恶意代码家族进行聚类，具体为：确定分类个数K和聚类中心；通过计算对象与聚类中心的距离对所有对象进行簇划分；重新计算新的聚类中心，判断是否满足条件。系统包括降维可视化模块和聚类模块。通过本发明不仅降低了如何确定K‑means算法中k的难题，还提高了恶意代码家族聚类的准确性。
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公开(公告)号：CN110493817A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910779183.4
申请日：2019-08-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于代表对象的数据流监控方法及装置、介质和设备，包括：获取无线传感网络中各节点上对象的初始局部值；计算各个对象的当前全局值；选取出代表对象和异常对象，跟踪监控代表对象和异常对象在各节点上的数据流；判定代表对象在各节点上是否具有最大局部值，不具有则调整，使代表对象在各节点上具有最大局部值；各节点实时监测其自身数据流，实时获取各对象在该节点上的当前局部值，在代表对象在该节点上的当前局部值不为该节点上的最大局部值情况下，判定代表对象当前全局值是否为最大全局值，不是则重新获取代表对象；是则调整，使代表对象在各节点上具有最大局部值；本发明方法可以有效降低监控数据流的通信开销和功耗。
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