针对多所有者RFID标签的认证方法

    公开(公告)号:CN111931533B

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202010685659.0

    申请日:2020-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种针对多所有者轻量级RFID标签的认证方法,主要解决了射频识别RFID认证中多所有者对标签所有权的认证过程中信息交互以及资源消耗问题。其方案包括:1)初始化协议参数;2)阅读器向标签发送身份信息;3)电子标签认证阅读器,判定其包含的子密钥权重是否达到门限值;4)后端数据库接收标签的判定信息并与自身存储信息对比,认证电子标签;5)标签恢复密钥并比对,认证后端数据库;5)标签更新密钥,并分发子密钥。本发明采用的密钥共享的方法在收到的子密钥权重达到门限值时便可恢复出密钥,从而简化了协议、减少了信息交互,同时也保证了通信的安全性,能更好的适用于多所有者射频识别RFID认证系统。

    基于区块链的车联网设备身份认证及密钥协商方法

    公开(公告)号:CN112929179B

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202110088485.4

    申请日:2021-01-22

    Abstract: 本发明提出了一种基于区块链的车联网设备身份认证及密钥协商方法,属于信息安全技术领域,旨在在保证安全性的前提下提高车联网设备身份认证和密钥协商过程的效率,实现步骤为:初始化包括车联网设备的联盟区块链网络;每个中心节点CAn为其管理的普通节点Comn,m分发私钥和公钥证书,同时存储公钥证书;节点Comu,i向节点Comw,j发送认证请求消息;节点Comw,j对节点Comu,i的身份进行认证;节点Comw,j向节点Comu,i发送认证应答消息;节点Comu,i对节点Comw,j的身份进行认证;节点Comu,i和节点Comw,j计算密钥协商的结果。

    一种涉及热边界条件的微器件电热耦合建模分析方法

    公开(公告)号:CN116738736A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310736033.1

    申请日:2023-06-20

    Abstract: 本发明提供了一种涉及热边界条件的微器件电热耦合建模分析方法,通过根据微器件的结构和封装构建微器件的几何模型,之后再对几何模型添加各项参数得到表述微器件整体结构、输入和输出关系的等效模型;对等效模型通过等效热边界条件进行约束以模拟真实环境下热效应和电热耦合对器件的影响,从而获得具有预测瞬态热响应的电热耦合模型。本发明通过对表述微器件整体结构、输入和输出关系的等效模型建模以及对封装等效热阻建模,并结合这两个模型得到更符合实际的微器件热交换情况的热电耦合模型,再添加电信号对热电耦合模型进行测试分析,可以更精确的评估微器件在实际环境下的散热情况,更加准确的预测微器件工作状态和热稳定性。

    一种电磁干扰下数字电路内部瞬态分析方法

    公开(公告)号:CN113221492B

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202110407593.3

    申请日:2021-04-15

    Abstract: 本发明提供的一种电磁干扰下数字电路内部瞬态分析方法,通过获取待测器件的数字电路;在预设的仿真软件中构建表示数字电路内部连接关系的等效模型以及表示等效模型内部状态参数的过渡参数组;在等效模型能正确运行的情况下,对等效模型外加电磁脉冲干扰,以使等效模型的内部性能发生变化,获得在电磁脉冲干扰下的过渡参数组及瞬态输出电平;将过渡参数组加入未加电磁脉冲干扰的等效模型中,以使等效模型的内部性能发生变化,获得稳态输出电平;基于瞬态输出电平以及稳态输出电平,确定待测器件的性能。本发明能够更准确地得到电磁脉冲干扰下待测器件的状态。

    一种电磁干扰下数字电路内部瞬态分析方法

    公开(公告)号:CN113221492A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110407593.3

    申请日:2021-04-15

    Abstract: 本发明提供的一种电磁干扰下数字电路内部瞬态分析方法,通过获取待测器件的数字电路;在预设的仿真软件中构建表示数字电路内部连接关系的等效模型以及表示等效模型内部状态参数的过渡参数组;在等效模型能正确运行的情况下,对等效模型外加电磁脉冲干扰,以使等效模型的内部性能发生变化,获得在电磁脉冲干扰下的过渡参数组及瞬态输出电平;将过渡参数组加入未加电磁脉冲干扰的等效模型中,以使等效模型的内部性能发生变化,获得稳态输出电平;基于瞬态输出电平以及稳态输出电平,确定待测器件的性能。本发明能够更准确地得到电磁脉冲干扰下待测器件的状态。

    基于开放运算语言OpenCL并行的重叠社区检测方法

    公开(公告)号:CN110535681B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201910648583.1

    申请日:2019-07-18

    Abstract: 本发明提出了一种基于开放运算语言OpenCL并行的量子粒子群算法的重叠社区检测方法,在保证检测正确率的基础上,提高检测效率,实现步骤为:配置开放运算语言OpenCL设备端;CPU主机端构建重叠社区结构的边图L(G);CPU主机端构建共邻矩阵M;CPU主机端提取共邻矩阵M的特征值和特征向量;CPU主机端获取评价结果cost;CPU主机端构建网格Grid;OpenCL设备端编写不同的内核程序;OpenCL设备端基于量子粒子群算法并行计算和评价第t+1代粒子群的边图L(G)的重叠社区划分结果;CPU主机端构建非支配解集repnew;CPU主机端获取边图L(G)的重叠社区划分结果。

    基于双字典学习的图像超分辨重建方法

    公开(公告)号:CN102800076B

    公开(公告)日:2015-03-04

    申请号:CN201210245530.3

    申请日:2012-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于双字典学习的图像超分辨重建方法,主要解决现有技术在对低分辨图像进行超分辨重建时,不能有效地补充细节信息的问题。其实现过程为:首先输入待处理的低分辨图像XL,并构造5对高分辨字典和低分辨字典(Dh1,Dl1),(Dh2,Dl2),…,(Dh5,Dl5),在五对字典下重构出5幅高分辨估计图像;然后利用输入的低分辨图像自身的高频信息和低频信息,构造1对高频字典和低频字典Df={Dhf,Dlf},在不同的近邻参数下重构出5幅高分辨估计图像;最后对重构出的10幅高分辨估计图像做低秩分解,并对分解后得到的低秩矩阵L求均值,得到最终的高分辨重建图像XH。本发明在对低分辨图像进行超分辨重建时,可以获得边缘清晰,细节丰富的高分辨图像,适用于各种自然图像的超分辨重建。

    基于边缘计算网络架构的跨域身份认证方法

    公开(公告)号:CN111355745B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202010168731.2

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算网络架构的跨域身份认证方法,主要解决现有技术中密钥管理与分发困难,用户隐私难以保护的技术问题。包括:1)边缘节点本地认证服务器和家乡认证服务器计算各自的公钥私钥;2)家乡认证服务器生成用户利用伪身份构造的私钥;3)用户向边缘节点本地认证服务器申请跨域访问;4)边缘节点本地认证服务器向用户的家乡认证服务器发送信息验证其身份;5)家乡认证服务器认证用户信息返回会话密钥;6)边缘节点本地认证服务器计算会话密钥返回认证信息;7)用户确认信息生成会话密钥。本发明能够有效提高边缘节点设备与用户的双向验证安全性,并解决用户身份隐私暴露、会话被跟踪的问题,可用于现代化物联网设备。

    基于区块链的车联网设备身份认证及密钥协商方法

    公开(公告)号:CN112929179A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110088485.4

    申请日:2021-01-22

    Abstract: 本发明提出了一种基于区块链的车联网设备身份认证及密钥协商方法,属于信息安全技术领域,旨在在保证安全性的前提下提高车联网设备身份认证和密钥协商过程的效率,实现步骤为:初始化包括车联网设备的联盟区块链网络;每个中心节点CAn为其管理的普通节点Comn,m分发私钥和公钥证书,同时存储公钥证书;节点Comu,i向节点Comw,j发送认证请求消息;节点Comw,j对节点Comu,i的身份进行认证;节点Comw,j向节点Comu,i发送认证应答消息;节点Comu,i对节点Comw,j的身份进行认证;节点Comu,i和节点Comw,j计算密钥协商的结果。

    基于协同矩阵分解的在线哈希跨模态信息检索方法

    公开(公告)号:CN109766481B

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN201910025025.X

    申请日:2019-01-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于协同矩阵分解的在线哈希跨模态信息检索方法,其步骤为:(1)生成初始训练集;(2)在线训练哈希跨模态信息检索模型;(3)判断信息检索系统实施获取新样本个数是否大于等于100;(4)计算待检索样本的哈希编码;(5)得到检索结果。本发明采用矩阵分解的思想构建信息损失函数,能够对于实时获取的无类标信息在线建立模型,并根据获取到的数据在线更新模型,在模型训练的过程中,信息检索系统只需存储前一轮的优化结果,降低了系统存储压力,提高了计算速度,具有广泛的适应性。

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