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公开(公告)号：CN111400747B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010113193.7
申请日：2020-02-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/215 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹隐私保护的度量方法，针对两种常见的轨迹隐私保护方法提供了两种度量方法，对移动用户的轨迹隐私保护程度进行量化，清晰反映用户隐私安全程度和隐私泄露程度。针对基于概化的隐私保护方法，提出面向轨迹的距离度量指标，对轨迹的相交进行判断，计算相交程度；并对最终形成同步的轨迹进行距离度量和相似性计算；针对基于混淆区的隐私保护方法中，提出面向分布概率的信息熵指标，对轨迹计算概率向量；根据信息熵计算隐私保护函数，完成基于轨迹隐私保护的度量。上述轨迹隐私保护的两种度量方法能够有效评估两种常见隐私保护方法的强度并分析数据被保护前后的扭曲程度和有效性。
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公开(公告)号：CN111914287B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010555042.7
申请日：2020-06-17
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种轨迹隐私保护的改进DTW度量方法、存储设备及设备，用Filter算法对原本的数据进行过滤，去除掉一些明显的漂移的点和一些明显错误的不符合实际情况的点；按照时间，经度，纬度的格式录入两条轨迹的数据；计算两条轨迹中各个点之间的实际距离；计算这两条轨迹的相似度的程度。本发明能够对用户的轨迹隐私保护程度进行量化，清晰反映用户隐私安全程度和隐私泄露程度。在基于位置的服务，智能交通，出行预测，数据挖掘等需要利用轨迹技术等领域也有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN113497831B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110744310.4
申请日：2021-06-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L67/568 , H04L67/55 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘网络下基于反馈流行度的内容放置方法及系统，提出三种边缘网络内容放置方案，第一种和第二种方案先计算内容的反馈流行度并进行排名，然后计算各个内容间的相似度矩阵，再根据相似度矩阵选取与内容反馈流行度排名最靠前的内容最相似度的内容放置于边缘节点；第三种方案是先对内容的反馈流行度进行排名，然后以反馈流行度排名最靠前的k个内容为初始聚类中心点，对所有内容进行聚类，再每类选取相同数目的内容放置于边缘节点。将本发明提出的方法与PBC方法、Random方法进行了对比。实验结果表明对于被动推荐这种内容分发形式，本发明提出的方法推荐精度更好。本发明可以在内容推荐等领域具有较好应用价值。
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公开(公告)号：CN111177743B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201911243195.1
申请日：2019-12-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种面向信用大数据的风险控制方法及其系统，由终端设备完成数据的采集，服务器完成数据融合、清洗以及属性标签与主体标签的标注等实现数据预处理；再针对可信终端采集的原生数据设计风险控制模块，通过对数据进行标签化处理与敏感性划分，将数据划分成不同敏感等级，实现一级风险控制；再针对数据存储平台的使用者的初始信用度问题，通过分析原生数据中主体标签，评估数据访问者的初始信任度与权限，达到二级风险控制的目的；最后，针对系统、存储平台需要实时监控数据访问者行为这一问题，根据访问者行为动态界定主体信任度，从而完成面向信用大数据的三级风险控制。
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公开(公告)号：CN106656678B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201710051001.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于响应时间序列数据分析的虚拟机同驻检测方法，包括：步骤1：基于ON‑OFF干扰注入机制实时采集目标虚拟机的响应时间序列，然后分别提取目标虚拟机在干扰情况下和正常情况下的响应时间序列；步骤2)处理采集数据中的异常值；步骤3)同驻概率计算；步骤4)检测结果判定。本发明方法根据云计算平台多租户资源共享的特点，采集目标虚拟机在正常情况和干扰情况下的服务响应时间序列，通过定义云滴模型间的偏离度，计算检测虚拟机与目标虚拟机之间的同驻概率，以定量地描述检测虚拟机与目标虚拟机同驻的可能性；本发明保证了同驻检测结果的准确性和可靠性，具有很好的适应性和实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107995205A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711321144.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种人员密度制导的自适应k匿名栅格化方法，首先根据待栅格化区域的位置数据点的数量、区域的面积和匿名系数K对待栅格化区域进行单元划分和转换；然后对划分单元区域位置点数量的粒度级别进行划分；最后根据待匿名用户位置点所在的单元区域的粒度级别和其周边区域的粒度级别进行自适应k匿名栅格化。本发明对待栅格化区域的人口密度特征进行预分析并将该区域划分为多个小单元，通过划分后的不同密度的单元区域的结合与拆分动态形成匿名区，实现了人员密度制导的自适应k匿名栅格化算法以适应不同密度场景的位置隐私保护。本发明通过地理中点进行位置置换实现位置匿名，在位置隐私程度不变的情况下能够提高匿名的服务质量。
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公开(公告)号：CN106656678A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710051001.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: H04L43/0864 , G06F9/45558
Abstract: 本发明公开了一种基于响应时间序列数据分析的虚拟机同驻检测方法，包括：步骤1：基于ON‑OFF干扰注入机制实时采集目标虚拟机的响应时间序列，然后分别提取目标虚拟机在干扰情况下和正常情况下的响应时间序列；步骤2)处理采集数据中的异常值；步骤3)同驻概率计算；步骤4)检测结果判定。本发明方法根据云计算平台多租户资源共享的特点，采集目标虚拟机在正常情况和干扰情况下的服务响应时间序列，通过定义云滴模型间的偏离度，计算检测虚拟机与目标虚拟机之间的同驻概率，以定量地描述检测虚拟机与目标虚拟机同驻的可能性；本发明保证了同驻检测结果的准确性和可靠性，具有很好的适应性和实用价值。
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公开(公告)号：CN106600076A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201710015912.X
申请日：2017-01-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明设计一种转塔式RTO废气处理设备的监控数据分析与预警方法，包括：步骤1：按照时间序列滑动窗口对监控数据进行预处理；步骤2：计算相邻数据点的差值；步骤3：分析设备运行状态；步骤4：根据概率统计方法进行数据预测：步骤五：数据预警；步骤六：数据实时检测报警。本发明采用滑动平均和概率学统计算法，对数据进行预处理，分析，预测，并且对于数据的结果进行分级报警，这样就可以很好地提前给现场的工作人员以指导和帮助，这也符合物联网大环境下的工业标准，通过在线的实时获取设备数据，并且进行相应的操作分析，对设备的数据进行实时的监控，同时也让设备的状态随时呈现，节约了时间和金钱；本方法具有广泛的应用前景和现实意义。
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公开(公告)号：CN104933593A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510184391.1
申请日：2015-04-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Elo分级模型的积分激励系统及方法，服务请求者向服务平台提出服务请求，并付出积分值；众多可提供服务的服务节点自发地向服务平台提供针对此项服务的解决方案，服务请求者决定一个服务节点作为胜出节点，依据Elo分级模型评价胜出节点与非胜出服务节点的两两竞争关系，即节点胜出几率Ei与Ej，并进而得到非胜出节点的服务后积分值Rj，最终根据竞争的平均概率获得胜出节点的胜出平均概率E，以及胜出节点最终的积分值Ri。本发明方法通过服务评价平台权衡服务节点之前的博弈，并结合服务节点之前的积分值，来判定一次服务中各个服务节点的奖励情况，以达到公平公正奖励的效果，充分保证平台的服务效果，同时起到激励作用。
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公开(公告)号：CN104394202A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410641555.4
申请日：2014-11-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L41/12 , H04L41/147
Abstract: 本发明公开了一种移动社会网络中的节点活跃度量化方法，包括：(1)构造移动节点间连接强度指数；(2)计算节点的介数中心度；(3)统计固定时间周期内，节点的平均接入时间比率和介数中心度，加权合成作为节点的协作指数；(4)计算并取链路信息熵的最小值作为节点对间链路信息熵；(5)取移动节点与网络中所有其他可达节点间链路信息熵的均值，作为移动节点活跃度的量化值。本发明在移动社会网络拓扑结构分析的基础上，引入若干社会因子作为补充，对移动社会网络中的节点活跃度进行合理量化，为相关应用提供科学、合理、真实的移动节点活跃度量化结果，提高移动社会网络中的服务节点选择准确率，保证移动社会网络服务的可靠，高效进行。
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