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公开(公告)号:CN112217830B
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202011128118.4
申请日:2020-10-20
申请人: 曲阜师范大学
IPC分类号: H04L9/40 , H04L9/06 , G06N3/084 , G06F18/214
摘要: 本发明提出一种基于区块链的边缘计算系统中克隆区块的识别方法,通过提取合法区块和未知区块的身份声明信息并进行比对,计算相关度并识别未知区块是否为克隆区块,如是,将合法区块与未知区块的身份信息组合成训练集,利用神经网络算法对训练集进行训练生成识别模型,利用该模型识别新的未知区块的身份信息。此外还提出了一种基于区块链的边缘计算系统中克隆区块的识别系统。本发明的方法和系统减少了时延,提高了识别精度,解决了克隆区块的攻击问题。
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公开(公告)号:CN112257807A
公开(公告)日:2021-01-22
申请号:CN202011201551.6
申请日:2020-11-02
申请人: 曲阜师范大学
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本发明涉及一种基于自适应优化线性邻域集选择的降维方法及系统。该方法包括:获取边缘设备模块发送的通信数据;判断所述通信数据是否大于等于通信上限阈值;若是,则对所述通信数据进行降维处理,得到降维后的通信数据;将所述降维后的通信数据上传到云服务器;若否,则判断所述通信数据是否大于等于通信下限阈值;若是,则将所述通信数据直接上传到云服务器;若否,则将所述通信数据过滤。本发明能够有效避免流形结构的变形,获得更好的嵌入效果,提高数据传输效率和用户体验。
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公开(公告)号:CN112217830A
公开(公告)日:2021-01-12
申请号:CN202011128118.4
申请日:2020-10-20
申请人: 曲阜师范大学
摘要: 本发明提出一种基于区块链的边缘计算系统中克隆区块的识别方法,通过提取合法区块和未知区块的身份声明信息并进行比对,计算相关度并识别未知区块是否为克隆区块,如是,将合法区块与未知区块的身份信息组合成训练集,利用神经网络算法对训练集进行训练生成识别模型,利用该模型识别新的未知区块的身份信息。此外还提出了一种基于区块链的边缘计算系统中克隆区块的识别系统。本发明的方法和系统减少了时延,提高了识别精度,解决了克隆区块的攻击问题。
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公开(公告)号:CN112257807B
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202011201551.6
申请日:2020-11-02
申请人: 曲阜师范大学
摘要: 本发明涉及一种基于自适应优化线性邻域集选择的降维方法及系统。该方法包括:获取边缘设备模块发送的通信数据;判断所述通信数据是否大于等于通信上限阈值;若是,则对所述通信数据进行降维处理,得到降维后的通信数据;将所述降维后的通信数据上传到云服务器;若否,则判断所述通信数据是否大于等于通信下限阈值;若是,则将所述通信数据直接上传到云服务器;若否,则将所述通信数据过滤。本发明能够有效避免流形结构的变形,获得更好的嵌入效果,提高数据传输效率和用户体验。
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