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公开(公告)号：CN118503149A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410682209.4
申请日：2024-05-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F12/0846 , G06F12/02 , G06F12/16
Abstract: 本发明提供一种基于双层分区的缓存方法及系统，该方法包括：根据普通进程的和飞地的缓存数据对缓存系统进行初次分区，得到第一层面的分区缓存结构；根据飞地的数量对第一层面的分区缓存结构进行细粒度分区，得到第二层面的分区缓存结构。本发明根据第一层面的分区缓存结构通过动态调整的边界隔离普通进程与飞地之间的缓存数据，动态调整的边界用于动态调整第一层面的分区缓存结构，以使飞地按需使用缓存容量；然后根据第二层面的分区缓存结构隔离不同的飞地之间的缓存数据，能够适应大量飞地同时运行的场景，提高了缓存系统的安全性和分区性能。
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公开(公告)号：CN111831989A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010688266.5
申请日：2020-07-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开一种多模态PPG信号的身份认证方法及装置。所述方法包括使用同步控制程序同时采集第一采集设备的第一PPG信号和第二采集设备的第二PPG信号；分别对第一PPG信号和第二PPG信号进行特征提取和计算，然后根据第一PPG信号特征和第二PPG信号特征组合得到新的差异性特征组合；将新的差异性特征组合输入训练好的身份认证模型进行用户身份认证，输出认证结果。采用本申请的技术方案能够利用新特征实现更加安全的多模态用户认证，增加破解的难度，更加提高身份认证的安全性。
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公开(公告)号：CN107704539B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710868572.5
申请日：2017-09-22
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开一种大规模文本信息批量结构化的方法及装置，能在短时间内批量处理大量文本信息。方法包括：根据不同文本信息的目标信息项建立不同的切分和抽取规则，以配置文件形式提供规则输入接口；根据对应的切分规则和抽取规则，以流水线处理方式，依次对单个文本信息完成自动化信息抽取操作；按照目标信息项的数据类型格式和长度建立数据库关系表，将经过自动化信息抽取后的文本信息转化为结构化记录，保存到数据库关系表中，对于未能成功抽取出关键信息的文本信息，使用统计机器学习的方法从已成功抽取的结构化记录数据中推测出候选信息项，根据候选信息项及对应的文本信息和规则内容对已有规则进行修正。
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公开(公告)号：CN111063420A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911307960.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络识别心理压力的方法及装置，获取待识别心理压力的用户的光电容积描记PPG数据；对所述PPG数据进行切割处理，得到切割好的PPG数据；对所述切割好的PPG数据进行等长处理，得到等长的PPG数据；将所述等长的PPG数据输入心理压力识别模型，得到所述用户的心理压力信息；其中，所述心理压力识别模型为利用标注有心理压力信息的PPG训练数据对预设神经网络模型预训练得到。基于上述方案，能够实现基于神经网络识别心理压力。
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公开(公告)号：CN110141259A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910481606.4
申请日：2019-06-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种基于无线通信测量认知负荷与心理压力的方法，包括：获取用户在无线通信下的用户信道状态信息数据；对用户信道状态信息数据进行数据特征预处理，得到预处理的用户信道状态信息数据；根据信道状态信息的神经网络及预处理的用户信道状态信息数据，预测得到用户的认知负荷与心理压力。本发明实现了无接触、无侵入、低成本、易部署的认知负荷与心理压力测量评估方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110032897A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910310348.3
申请日：2019-04-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种多核处理器及其基于时间约束的故障攻击方法，涉及计算机处理器领域。本申请公开的基于时间约束的故障攻击方法包括：当需要向时序电路注入硬件故障时，更改时序电路的电压为攻击电压；延长时序电路中第一个电子元件信号输入至最后一个电子元件信号输入的时间段，破坏时序电路的时间约束；在所述时间段内，后一电子元件在时钟上升沿未接收到前一电子元件的输出时，将预设数据作为输入并对预设数据进行处理，输出预期数据。采用本申请提供的故障注入方法在不改变其他核电压的基础上通过破坏被攻击核中的时间约束，延长时序电路的处理时间，实现硬件故障注入，以达到向安全环境中加载不可信应用程序的目的。
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公开(公告)号：CN107729526A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201711036517.6
申请日：2017-10-30
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种文本结构化的方法，包括：S1，根据待结构化文本的文本类型，获取相应的切分配置文件和抽取配置文件；S2，遍历切分配置文件中的第一切分规则，根据每一第一切分规则中的起点类型、终点类型、起点位置和终点位置，从待结构化文本中获取对应第一切分规则的切分片段；S3，遍历抽取配置文件中的每一切分片段的第一抽取规则，将每一第一抽取规则中的正则表达式与切分片段进行匹配，根据匹配结果从切分片段中抽取待获取的信息，得到结构化的文本。本发明通过设计一套通用的文本结构化的方法，根据不同文本的文本类型调用相应的配置文件，快速实现不同类型的文本的结构化。
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公开(公告)号：CN104754357B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201510130890.2
申请日：2015-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/11 , H04N19/14
Abstract: 本发明涉及视频压缩技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的帧内编码优化方法及装置。首先将当前编码单元压缩成尺寸为8×8的数据块，并计算所述8×8的数据块的边缘强度，然后根据所述8×8的数据块的边缘强度确定所述当前编码单元的类型为平坦的编码单元、强边缘强度的编码单元或者模式不确定的编码单元，对于尺寸为32×32或者8×8的模式不确定的编码单元，进一步利用卷积神经网络确定编码单元的类型。通过对当前的编码单元不同的分类结果进行不同的编码模式处理，可以有效降低搜索编码单元CU的数量，从而减少编码的复杂度，实现实时编码。
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公开(公告)号：CN105743645A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610049608.2
申请日：2016-01-25
Applicant: 清华大学
CPC classification number: H04L9/065 , H04L63/0892
Abstract: 本发明提供一种基于PUF的流秘钥生成装置、方法及数据加密、解密方法，基于物理不可克隆函数来产生用于流加密的密钥流，并使用该密钥流对数据进行加密和解密，包括：利用物理不可克隆函数的输入和输出的关联不可预测性对装置进行激励输入，通过装置自带的反馈机制得到多个随机的基本输出；再通过装置的输出对基本输出集合里的元素进行随机选择，得到任意长度的密钥流；最后使用得到的密钥流对数据进行加密和解密；本发明还提供了基于该装置的数据授权方法，包括端对端的数据授权和基于可信第三方的数据授权两种方式，该方法基于硬件进行实现，利用了物理不可克隆函数的随机性和不可预测性，可以达到比传统的流加密方法更高的速率和安全性。
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公开(公告)号：CN104834650A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201410049127.2
申请日：2014-02-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种有效查询任务生成方法及系统，包括以下步骤：将结构化表数据按照关键列排序后进行分块存储，得到所述结构化表数据对应的多个数据块；获取每一个数据块中关键列的取值范围创建数据块索引；当接收到按照关键列或包含关键列的查询任务时，根据所述数据块索引对含有结果信息的数据块生成有效查询任务；本发明提供的一种有效查询任务生成方法基于数据块中特定列的取值范围创建数据块索引，生成有效的查询任务，减少无效的查询任务，提高了数据处理的速率，降低数据管理系统的负担。
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