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公开(公告)号：CN117640077A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311427835.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 华南理工大学 , 珠海大横琴股份有限公司 , 广东南方通信建设有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多密钥同态加密跨链数据安全共享方法，包括：应用链注册：源链和目标链分别通过网关节点向中继链发起注册请求，中继链完成注册登记后返回各自应用链ID；数据查询：源链数据请求方向中继链发起跨链数据查询交易，中继链验证交易并进行链信息查询，并将结果返回；会话密钥协商：源链数据请求方发起跨链数据共享请求，网关节点首次验证后，向中继链发起密钥协商交易，源链和目标链密钥协商得到会话密钥；隐私计算：源链通过中继链发送密钥加密数据计算交易到目标链，目标链利用多密钥同态加密进行隐私计算，并将计算结果返回源链；跨链验证：源链数据请求方接收到隐私计算结果后，通过同态哈希对隐私计算结果进行正确性验证。
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公开(公告)号：CN117635147A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311477457.7
申请日：2023-11-08
Applicant: 华南理工大学 , 珠海大横琴股份有限公司 , 广东南方通信建设有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的仓单供应链金融管理方法，包括如下步骤：仓库管理员获取有关货物的出入库信息；联合机器视觉处理对货物数量及种类进行核验，并将结果加密后经节点确认上传至区块链平台；仓单质押方进入区块链平台进行仓单质押申请操作；仓库管理员结合机器视觉识别冻结货物权益状态，并将结果加密后经节点确认上传至区块链平台；放款方接受质押仓单，并将结果加密后经节点确认上传至区块链平台；仓库管理员确认货物权益变更，并将结果加密后经节点确认上传至区块链平台；放款方通过视觉监控实时查看货物数量和权益状态。本发明通过对仓单质押解押过程的全上链处理，以及全过程实时监控和机器视觉识别，保证了交易的真实性和有效性。
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公开(公告)号：CN117648690A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311427834.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于特征区块链智能庞氏骗局合约识别方法，包括：获取以太坊待识别的智能合约数据；根据智能合约的字节码，通过反汇编提取操作码，利用自然语言处理技术提取操作码特征；基于操作码特征，采用XGBoost特征提取模型，筛选得到智能庞氏骗局合约的操作码关键特征；根据智能合约的操作码生成控制流图，并提取图结构特征；将操作码关键特征与图结构特征作为智能合约识别模型的输入，通过LightGBM模型进行分类运算，得到智能合约对应的智能庞氏骗局合约识别结果。本发明使用XGBoost模型进行关键特征筛选，利用智能合约图结构特征进行特征增强，融合LightGBM分类模型的训练，提高了检测精确度、检测效率。
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公开(公告)号：CN115014677B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210592252.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种连梁低周往复加载的试验结构及其施工方法，包括试验层连梁、试验层板、基础层梁、反力层梁和剪力墙，形成三层的剪力墙结构；试验层中非边梁的试验层连梁在其跨中断开形成第一连梁断面和第二连梁断面，第一连梁断面和第二连梁断面分别设有第一金属件，第一金属件之间涂抹有润滑剂；试验层中的试验层板从其跨中至断开的试验层连梁的跨中断开形成第一板断面和第二板断面，第一板断面和第二板断面分别设有第二金属件，第二金属件之间涂抹有润滑剂；在试验层连梁和试验层板设有传感器。本发明可以解决如何能在剪力墙结构中对连梁构建进行逐次低周往复加载试验。
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公开(公告)号：CN114615288B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210054546.X
申请日：2022-01-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/104 , H04L67/1095 , H04L9/32 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于量子拜占庭共识协议的新型区块链系统，属于量子信息计算和区块链分布式共识协议领域。所述系统架构包括：用户层、核心层和基础层。用户层包括节点管理和业务功能；核心层包括量子拜占庭共识协议、智能合约和加密算法；基础层包括计算存储和对等网络。区别于其他区块链系统，该新型区块链系统基础层中的对等网络采用经典和量子两种信道实现节点间通信。经典信道用于传输大量经典的区块数据；量子信道结合量子计算技术实现了一种新型的秘密数字列表分发方式，提高了秘密数字列表分发的效率和量子资源的利用率。用户层中各节点通过秘密数字列表达成核心层中的量子拜占庭共识协议，提高了区块链系统的容错能力和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114826605A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210309157.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于量子密钥分发的数据安全共享区块链系统，数据安全共享过程包括：节点间经过身份认证后通过量子密钥分发建立安全可信的传输信道，采用量子密钥分发技术实现联盟链数据共享中的身份认证、密钥协商与数据加密。本发明提高了联盟链中数据共享的安全性与数据加密的效率。明文数据存储在数据所有者本地，不需要依托第三方节点或机构，可以有效防止数据被窃取。节点间的数据共享通过交易记录在区块链上，能够提高联盟链中数据共享的完整性、机密性和可追溯性。
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公开(公告)号：CN114615288A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210054546.X
申请日：2022-01-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/104 , H04L67/1095 , H04L9/32 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于量子拜占庭共识协议的新型区块链系统，属于量子信息计算和区块链分布式共识协议领域。所述系统架构包括：用户层、核心层和基础层。用户层包括节点管理和业务功能；核心层包括量子拜占庭共识协议、智能合约和加密算法；基础层包括计算存储和对等网络。区别于其他区块链系统，该新型区块链系统基础层中的对等网络采用经典和量子两种信道实现节点间通信。经典信道用于传输大量经典的区块数据；量子信道结合量子计算技术实现了一种新型的秘密数字列表分发方式，提高了秘密数字列表分发的效率和量子资源的利用率。用户层中各节点通过秘密数字列表达成核心层中的量子拜占庭共识协议，提高了区块链系统的容错能力和安全性。
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公开(公告)号：CN109875570B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910089220.9
申请日：2019-01-30
Applicant: 华南理工大学 , 广州智链芯康科技有限公司
IPC: A61B5/117 , A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了一种运动前后心电信号身份识别的有效方法，包括：采集若干受试者运动前和运动后的心电信号，将一半受试者的心电信号数据作为辅助数据集用于选择最优特征，另一半受试者的作为实验数据集用于验证所选择的最优特征的有效性；对采集的心电信号数据预处理后进行多种特征提取；对提取的多种特征进行标准化处理；在辅助数据集上利用KL散度指标对标准化处理后的多种特征进行排序，找出最优的特征组合；在实验数据集上，利用选择的最优特征组合和运动前的心电信号数据训练分类器，并对运动后的心电信号数据进行分类、评估，验证最优特征组合的有效性；普通人在运动前进行心电信号注册，在运动后根据所述最优特征组合进行心电信号身份识别。
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公开(公告)号：CN116307350A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210416630.1
申请日：2022-04-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/063
Abstract: 本发明公开一种基于层次分析法的区块链共识节点集群评价方法，包括：基于层次分析法，设计共识节点集群评价模型；自定义各个准则与指标的权重；根据区块链原始交易数据，提取共识节点集群出块数据和建立交易图网络；对步骤交易图网络进行遍历，根据共识节点集群奖励分配网络特征，提取共识节点地址信息；基于共识节点地址信息与共识节点集群出块数据，计算共识节点集群指标得分；基于指标得分结果，计算共识节点集群的准则得分以及最终得分。本发明设计、实现和融合了多个共识节点集群评价指标，涉及共识节点集群多方面表现的量化评估，并且支持使用者自定义准则和指标权重，因此能够对共识节点集群进行全面、多样化的评价。本发明还公开一种基于层次分析法的共识节点集群评价系统。
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公开(公告)号：CN110537907A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910789960.3
申请日：2019-08-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解的心电信号压缩及识别方法，包括以下步骤：S1、使用MIT-BIH数据库的数据，通过R波检测获得ECG信号中R波的位置；以检测到的R波作为基准点，前100个样本点以及后150个样本点作为心拍，对ECG信号进行心拍截取，获得实验数据；通过特征提取以及数值标准化的方法进行SVM模型的建立；直接使用实验数据进行CNN模型的建立；S2、对MIT-BIH数据库的数据，通过R波检测获得ECG信号中R波的位置；通过周期标准化使得ECG信号的R-R段长度相等；进行SVD分解与重构获得压缩信号；通过R波检测以及心拍截取获得压缩测试数据，将其运用于建立的SVM模型以及CNN模型进行准确率的测试。
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