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公开(公告)号：CN108693489A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810320487.X
申请日：2018-04-11
申请人： 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
IPC分类号： G01R33/032 , G01K11/32
CPC分类号： G01R33/0325 , G01K11/32
摘要： 本发明公开了一种基于光子晶体的磁场温度双参量传感器，包括由高折射率介质层与低折射率介质层形成的一维周期性结构、缺陷层和金属膜层；所述缺陷层穿插在一维周期性结构中间，缺陷层上表面和下表面均与低折射率介质层接触；金属膜层在最外层，覆盖在高折射率介质层外表面；所述高折射率介质层为TiO2层，低折射率介质层为Al2O3层，缺陷层为水基Fe3O4磁流体，金属膜层为银金属层；缺陷层、高折射率介质层、低折射率介质层、金属膜层沿Z轴方向排列，排列顺序为(HL)5MF(LH)5‑Ag。本发明提供的磁场温度双参量传感器，灵敏度高、抗干扰、结构简单、体积小、质量轻，能实现磁场和温度的分别测量。
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公开(公告)号：CN117972651A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410168001.0
申请日：2024-02-06
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F21/12 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094
摘要： 本发明属于机器学习安全技术领域，公开了一种基于输入输出不对等的图像分类模型防窃取方法，该方法包括如下步骤：1使用数据增强技术扩充私有模型训练数据集；2使用带有增强图像的数据集训练私有模型，并部署私有模型；3接收用户输入的图像；4使用规则判断是否存在被窃取风险，如果存在进入步骤5，否则进入步骤6；5使用数据增强技术处理用户输入的图像，避免恶意用户使用特定图像进行模型窃取；6使用私有模型预测图像的类别，并输出预测结果信息。本发明提高了私有模型的鲁棒性和可用性，主动防御攻击者窃取私有模型的预测信息，实现输入图像和输出信息的不对等，本发明仅对可疑的图像进行大量的处理流程，降低了防窃取的处理代价。
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公开(公告)号：CN113923042B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111245911.7
申请日：2021-10-26
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/24 , G06F21/56 , H04L47/2441 , H04L47/2483
摘要： 本发明公开了深度学习及网络安全技术领域的一种恶意软件滥用DoH的检测识别系统及方法，包括：获取网络中的pcap流量包；提取pcap流量包中的时间序列特征后，创建包的集群；基于全部包的集群生成集群序列；提取集群序列中的最终特征集；将最终特征集输入Transformer模型进行计算，得到预测标签；基于预测标签类型进行恶意软件滥用DoH流量判断。本发明通过多头注意力机制挖掘序列中更加关联的时间特征，减少全局分析，从而提高模型对恶意软件下DoH流量检测的精确度，提高模型的分类效果。
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公开(公告)号：CN116599720A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310554865.1
申请日：2023-05-17
申请人： 南京邮电大学通达学院
摘要： 本发明公开了一种基于GraphSAGE的恶意DoH流量检测方法、系统，涉及网络信息安全领域。该方法包括：获取自带流量类型的PCAP流量数据并进行处理，提取流量的流级特征和包级特征；将提取的特征数据转换为图数据；采用图数据对GraphSAGE图神经网络进行训练；提取部分PCAP流量数据的特征，将其作为待检测流量，提取特征数据，并转换为图数据，输入训练好的GraphSAGE图神经网络，并判断是否是恶意DoH流量。本发明提出的检测方法提高了训练效率，减少了内存消耗，并无需对加密流量解密。
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公开(公告)号：CN110618322B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201910934144.7
申请日：2019-09-29
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G01R29/12 , G01R29/08 , G01R33/032
摘要： 本发明公开了光学传感技术领域的一种基于二维光子晶体的电磁级联传感器，旨在解决现有技术中基于光子晶体的电、磁传感器灵敏度有待进一步提高，且多为单一参量检测的技术问题。所述电磁级联传感器包括二维光子晶体，所述二维光子晶体上设有用于输入入射光的输入端口、用于输出信号光的输出端口、沿直线连接于输入端口与输出端口之间的线缺陷、用于测量磁场强度或／和电场强度的点缺陷对，输入端口和输出端口对称分布于二维光子晶体的对向边缘，所述点缺陷对中的点缺陷对称分布于线缺陷两侧。
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公开(公告)号：CN113781073A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111323417.8
申请日：2021-11-10
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明提出了一种基于矩阵联盟链的可隐藏实名的资助方法,通过联盟链系统将公益机构、企业、个人、政府和监管机构等多个行为体聚集在一起，设计矩阵联盟链，优化结构，组建联盟，资助人和受助人可隐藏实名信息，但不影响资助信息的透明度和真实性，确保可追溯、追责；优化共识机制，促进资助人行为诚信。本发明充分发挥区块链在公益场景中的优势，有效保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN118211592A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410261246.8
申请日：2024-03-07
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F11/30
摘要： 本发明提供一种基于注意力和Bi‑LSTM的日志异常检测方法及系统，该方法通过将半结构化的原始日志数据，通过日志解析器Drain转化为结构化的日志数据获得日志模板，并提取日志序列；通过BERT预训练模型将日志模板转化为日志模板初始语义向量；计算日志模板事件的逆频率，与日志模板初始语义向量进行加权计算，得到最终的日志模板语义向量；对日志序列进行特征向量化，得到日志序列的特征向量；将日志序列的特征向量输入基于注意力和双向长短期记忆网络Bi‑LSTM的日志异常检测模型即Atten‑BiLSTM模型中进行训练；使用训练后的Atten‑BiLSTM模型进行异常检测，得到检测结果；本发明能够更好的学习不同日志事件的重要性，可以处理不稳定的日志序列，能够提高日志的异常检测精度。
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公开(公告)号：CN116244723A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310262584.9
申请日：2023-03-17
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F21/60 , G06F16/27 , G06F21/64 , G06Q50/06 , G06F21/62 , H04L67/12 , H04L9/06 , H04L9/08 , H04L9/30
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的虚拟电厂数据存储与共享方法及装置，包括：数据存储层接收虚拟电厂数据密文上传至数据存储层内的边缘计算服务器中进行去中心化存储，边缘计算服务器将星际文件系统IPFS中返回的密文哈希地址存储到访问控制层内的区块链中；访问控制层通过区块链和对称加密技术对数据存储层的虚拟电厂数据进行访问控制，当用户得到电力数据所有者的授权时，则从区块链中获取密钥，对虚拟电厂数据密文解密访问。本发明能够节约存储成本并承担网络负载，保障了虚拟电厂中各分布式能源的电力数据存储的处理性能；进一步结合边缘计算，为虚拟电厂提供了充足的存储能力，提高了区块链的存储可扩展性。
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