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公开(公告)号：CN114444086B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210108140.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，引入渗透测试的强化学习模型概念，通过强化学习与Windows域环境的真实交互自动发现攻击路径并做出攻击动作，能随时、高效的对目标域环境进行安全评估，减少时间和资源的浪费；对域环境策略的分析，基于主机对渗透过程的贡献差异定义冗余主机，减少强化学习中非必要的状态与攻击动作，增加强化学习的训练效率；将域渗透中基于用户凭据的渗透方法与传统渗透方法相结合，解决现有研究完全依赖主机漏洞进行路径发现的问题，提高在域环境内的适用性与攻击效果。
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公开(公告)号：CN118819845A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410900010.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法，首先根据用户对服务延迟的最大容忍度，分析用户对边缘服务器的可访问性；然后依据可访问边缘服务器的可用性，评估用户获取服务的可靠性程度，并通过满足服务可靠性要求的用户数量来定义应用程序供应商的服务可靠性收益；最后统筹部署成本和服务可靠性收益建模服务部署收益，构建基于可靠性保障的收益最大化边缘服务部署模型，并采用经典的多重背包约束下的非单调子模函数最大化问题对所解决问题进行规约，基于子模问题特性，提出高效近似最优边缘服务部署方案，提升服务部署收益，降低潜在故障发生对服务可用性的影响。
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公开(公告)号：CN117608812A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311186292.8
申请日：2023-09-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 卫星边缘计算中考虑时空负载的自适应任务卸载方法，在卫星边缘计算中对任务卸载问题进行建模时，考虑了卫星的时空特性，实现低时延和低能耗的任务卸载；利用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)对任务卸载问题进行求解，可以有效的解决卫星边缘计算中的高维求解空间问题，并且达到在动态环境中快速求解的目的；用户选择将任务卸载到不同的低轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星进行边缘计算时，减少用户的计算时延和能耗，避免出现一些LEO卫星过载而另一些LEO卫星未充分利用的情况，有效的利用卫星的计算资源。
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公开(公告)号：CN115630964B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211652775.8
申请日：2022-12-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据安全、隐私计算等相关技术领域，提出了一种面向高维隐私数据的相关性数据交易框架的构造方法，包括：建立高维用户特征之间的数据相关性模型；建立初始特征聚类方案；通过设计近似最优算法解决最优特征聚类问题；在最优特征聚类的基础上设计了一种新的数据扰动机制，生成与原始数据具有相近联合分布的隐私保护的高维数据集；基于近似最优的特征聚类方案对隐私损失进行量化。本发明主要包含数据扰动机制与隐私补偿机制，平衡了数据效用和隐私保护，并实现了预算均衡、个人理性和真实性等所有理想的经济属性。
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公开(公告)号：CN115344510B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211270042.8
申请日：2022-10-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F12/0877 , G06F3/06 , G06F16/2455 , G06F16/71 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 基于深度强化学习的高维度视频缓存选择方法，将深度强化学习运用到边缘服务器的视频缓存选择中，考虑了视频缓存选择具有的动态性和高维性，实现边缘服务器的高效视频缓存；利用decoder对DDPG进行改进，可以使边缘服务器选择合适的视频进行缓存，以减少视频传输的时间延迟和用户花费的流量成本；边缘服务器从海量视频中选择视频缓存时，极大地减少计算开销，避免给资源有限的边缘服务器带来过大的压力，节约了运算成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111130909B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201911414979.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/147 , H04L43/0876 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于自适应储备池回声状态网络（Echo State Network,ESN）的网络流量预测方法，首先对网络流量数据进行连续采集；同时将ESN与生成对抗网络（Generative Adversarial Net,GAN）结合，构造基于自适应储备池ESN的网络流量预测模型；然后提出对抗训练算法，在训练中根据网络流量特征自动调整ESN储备池。最终使用训练好的基于自适应储备池ESN的网络流量预测模型进行网络流量预测。该方法可以自动产生适应网络流量特征的储备池，可以提高网络流量预测结果的准确率和稳定性，可以在非线性时间序列预测中取得更好的预测效果。
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公开(公告)号：CN110070215B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910279018.2
申请日：2019-04-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应的季节性ARIMA模型的太阳能收集功率预测方法，其主要包括以下步骤：S1：收集参考天和当天中各个时刻的太阳能功率值，得到初始训练集T0；S2：根据当天中收集到的若干个参考时刻的太阳能功率值与参考天的太阳能功率值的相似度，调整初始训练集T0中各元素的位置，得到新的训练集T1，并转换为训练集Train；S3：对训练集Train进行季节性差分和平稳性检验；S4：根据训练集Train的时间序列性质确定最佳季节性ARIMA模型；S5：利用最佳季节性ARIMA模型预测当天若干个时刻的太阳能功率值。如此设置，预测结果精度更高、更准确。
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公开(公告)号：CN112086165B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010934782.1
申请日：2020-09-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于深度学习的上肢康复监测方法及系统，不需要用户绑定任何设备或标签，利用神经网络中预先训练好的CNN模型识别上肢的康复动作。相比于那些需要携带设备或标签的动作识别系统，利用标签矩阵不会给用户侵入感，不会侵犯用户隐私，提高用户体验感。只使用单阅读器单天线以及9个商用无源RFID标签，设备便宜、简单，没有专业设备和专业操作人员的需求。采用深度学习中的卷积神经网络来识别动作，会大大降低动作识别的等待时间。实验验证在室内房间实现，模拟在家进行康复锻炼场景，康复动作的识别精度可达到97%。
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公开(公告)号：CN114742193A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210414946.7
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K19/077 , G06K7/10 , G06F3/0354
Abstract: 一种基于射频识别RFID的手写轨迹追踪方法，采用阅读器、小型微带天线以及商用无源RFID标签的组合，用于特定区域中手写轨迹的追踪，具体包括系统构建与数据采、建立轨迹追踪模型和生成最终轨迹结果，利用RFID技术获取标签在平面中的坐标位置和3D空间中的方向关系，得到手写笔的笔尖在手写板上的运动轨迹。本方法利用天线阵列收集标签对在三维运动过程中的相位变化，来恢复二维平面中的手写轨迹，构建了小型化的手写轨迹追踪系统，能达到厘米级的轨迹追踪效果，并能实时的获得手写轨迹结果。
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公开(公告)号：CN114668383A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210269846.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/08 , A61B5/00 , H04B17/309
Abstract: 一种基于信道状态信息的人员呼吸感知边界检测方法，具体实现步骤包括：首先，在室内环境下采集人员呼吸时对应的无线信号数据，从WiFi信号中提取出CSI原始数据；其次，对原始CSI数据进行数据预处理，预处理步骤包括：离群值去除、噪声滤波；然后，对预处理的数据，使用子载波选择和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)得到呼吸频率；接着，对处理后的数据进行建模，推导出理论上的呼吸频率检测边界的条件；最后，在模型的基础上进行测试，实现人员呼吸频率边界的检测。本方法通过对信道状态信息CSI进行分析处理，实现对人员呼吸行为的感知以及呼吸速率的估计。结合呼吸检测边界模型，实现了对人员呼吸频率边界的检测。
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