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公开(公告)号：CN118784568A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410775171.5
申请日：2024-06-17
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： H04L47/12 , H04L47/27 , H04B7/185 , H04L43/0864 , H04L43/0829 , H04L43/0894 , G06N3/092 , G06N3/098
摘要： 面向XQUIC协议的基于深度强化学习的卫星网络拥塞控制方法，涉及网络传输拥塞控制领域，解决现有方法对卫星网络的高延迟和高动态性造成的训练环境异构、方法收敛困难、并行训练效率低下等问题，本发明方法为卫星网络高时延高动态特点设计了全新的采样交互机制minRTT‑100采样机制和自适应动作空间，保证了拥塞控制方法的收敛性能的同时，平衡了动作空间覆盖范围的大小，使方法更加灵敏。还提出了异步分布式并行训练架构，通过并行训练解决高延迟高动态卫星网络环境的采样效率低下、采样数据分布不平衡、单节点网络仿真能力有限的问题。
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公开(公告)号：CN116244616A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211622088.1
申请日：2022-12-16
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G06F18/23213 , H04L9/40 , H04L67/1097 , G06F18/24 , G06F18/214
摘要： 一种基于标签聚类的安全去重方法，涉及深度学习与信息安全技术领域，本发明提供一种基于标签聚类的安全去重方法，在基于自编码模型的去重方法基础上引入标签聚类方法，实现指纹标签的快速筛选，以进一步提高去重效率。用户将数据指纹标签和摘要标签上传到CSP，发出去重申请，并根据去重检测结果决定是否上传加密数据和标签；所述CSP周期性的对所述摘要标签进行聚类，并识别所述摘要标签所在的分类以进行重复数据检索和删除；本发明方法在返回某类标签之后即可开始指纹标签的比对，可以省略距离计算和排序的步骤。
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公开(公告)号：CN112417509B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202011423531.3
申请日：2020-12-08
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/215 , G06F16/2457
摘要： 基于自编码器的数据安全去重方法，涉及信息安全和人工智能领域，解决现有基于随机消息锁加密的数据去重方法效率低的问题，在效率上，引入摘要标签，借助该标签的相似性，快速从标签库中筛选出一个非常小的子集，再在子集上执行双线性映射计算，极大减少双线性映射计算的次数，提高了标签对比效率。本发明引入图像处理中常用的自编码技术，通过极大减少标签对比的次数来提高去重效率，比基于随机消息锁加密的数据去重方法提高近10倍。本发明引入了非单调函数，使得即使差异较大的数据也有可能生成相似的标签，即相似数据可以生成相似标签，但反过来不成立，进一步提高了攻击者根据标签推断数据的难度。
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公开(公告)号：CN111105338B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201911328031.9
申请日：2019-12-20
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 基于GAN和混沌系统的图像加密方法，涉及图像加密技术领域，解决现有图像加密方法中密钥随机性差，置乱‑扩散算法复杂度高以及加密算法效率低等问题，本发明由量子细胞神经网络生成的量子混沌控制表与量子交换表，用以对明文图像进行图像的块内与块间加扰，并通过正反扩散和动态扩散多个混沌扩散步骤用以去掉图像像素彼此之间的相关性。量子细胞神经网络超混沌系统具有更高的密钥维度，更大的密钥空间，更强的敏感性，抵抗各种安全攻击的能力更强，同时由于量子混沌系统是由量子点和量子细胞自动机以库伦作用相互传递信息的新型纳米级器件，具有超高集成度，低功耗，无引线集成等优点。
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公开(公告)号：CN115208628A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210651207.X
申请日：2022-06-10
申请人： 长春理工大学
摘要： 基于区块链的数据完整性验证方法，涉及区块链与信息安全技术领域，解决CS在存储过程中数据丢失和TPA伪造审计结果，且在完整性验证过程中TPA和CS合谋的问题。首先AC进行系统初始化，选择相关参数并为用户颁发身份，生成系统参数。用户将原始数据分成n个块，并对n个块进行加密，并生成密文块集C和数据块标签集P，将密文块集存储到CS，将数据块标签集P发送给TPA。TPA定期向云服务器发起挑战，CS根据挑战生成数据拥有证据并发送给TPA，TPA根据挑战生成数据验证标签，TPA根据双线性映射对CS的数据拥有证据进行审计，最后将审计结果记录在区块链，生成审计交易。本发明能达到很好的数据隐私保护目的。
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公开(公告)号：CN114866419A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210294700.0
申请日：2022-03-24
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： H04L41/082 , H04L45/02 , H04L45/12 , H04L45/24 , H04L69/16
摘要： 基于SDN的卫星网络多路径传输方法，涉及卫星网络领域，解决现有方法将网络可用带宽作为重点参考因素，无法满足大时空尺度的网络环境使用要求，同时由于链路频繁切换会导致已选路径失效，影响路径上的子流传输等问题，本发明的多路径传输方法，在多路径选路方面，构建了结合时延和带宽的路径成本模型，并设计了不相交路径的选择方法，在提高传输能力的同时实现链路的负载均衡。本选路方法比现有技术仅以带宽或跳数为依据的方法更适合卫星网络；在动态拓扑支持方面，提出了基于预测的流表更新方法，避免在切换完成时再进行路径计算导致传输性能的剧烈抖动，保障了卫星网络数据传输的稳定性。
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公开(公告)号：CN112887075B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110107767.4
申请日：2021-01-27
申请人： 长春理工大学
摘要： 基于明文相关的类全连接网络图像的加密方法，涉及图像加密技术领域，解决现有图像加密方法存在加密效果差的问题，本发明提出的基于明文相关的类全连接网络图像加密方法。由logistic混沌系统生成卷积核，将原图进行卷积运算、池化和激活后得到明文相关的矩阵，使用该矩阵获得密钥。使用得到的密钥迭代非线性交叉耦合超混沌系统，得到伪随机数列。然后使用伪随机对原图进行置乱，置乱包括行循环移位和列循环移位。然后使用类全连接网络对置乱后的图像进行比特级的扩散。最后把扩散后的图像与伪随机数列进行异或得到最终的密码图像。
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公开(公告)号：CN112788196A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110107259.6
申请日：2021-01-27
申请人： 长春理工大学
摘要： 基于卷积神经网络动态自适应扩散的双图像加密方法，涉及双图像加密技术领域，解决现有双图像加密方法中存在的密钥空间不足，随机性不够的问题，以及不能有效抵抗已知明文攻击和选择明文攻击的安全缺陷，本发明由5D保守混沌系统生成的随机序列经过一系列变换后得到的L_Con作为卷积神经网络的卷积核，得到明文相关的坐标对。通过对两幅明文图像分别划分为8位的二进制形式，将高4位和低4位分别组合，再由明文相关的坐标对置乱两图图像，最后利用动态自适应扩散方法进一步扰乱图像的像素。5D保守混沌系统具有更好的伪随机特性，具有更大的密钥空间，更强的敏感性，抵抗各种安全攻击的能力更强，因此，具有更稳定的混沌特性，以及抵抗重构攻击等。
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公开(公告)号：CN112417509A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011423531.3
申请日：2020-12-08
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/215 , G06F16/2457
摘要： 基于自编码器的数据安全去重方法，涉及信息安全和人工智能领域，解决现有基于随机消息锁加密的数据去重方法效率低的问题，在效率上，引入摘要标签，借助该标签的相似性，快速从标签库中筛选出一个非常小的子集，再在子集上执行双线性映射计算，极大减少双线性映射计算的次数，提高了标签对比效率。本发明引入图像处理中常用的自编码技术，通过极大减少标签对比的次数来提高去重效率，比基于随机消息锁加密的数据去重方法提高近10倍。本发明引入了非单调函数，使得即使差异较大的数据也有可能生成相似的标签，即相似数据可以生成相似标签，但反过来不成立，进一步提高了攻击者根据标签推断数据的难度。
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公开(公告)号：CN110197077B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201910467010.9
申请日：2019-05-31
申请人： 长春理工大学
摘要： 基于信息熵更新密钥的感兴趣区域医学图像混沌加密方法，涉及图像信息安全技术领域，解决现有医学图像加密技术加密效率低，无法抵抗已知明文和选择明文攻击的安全缺陷，本发明提出的基于信息熵更新密钥的感兴趣区域医学图像混沌加密解密方法，本发明利用小波变换对医学图像的感兴趣区域进行处理，实现了图像的频域加密。同时，使用超混沌系统来置乱扩散医学图像的感兴趣区域，从而实现图像在空间域的保护。此外，本发明设计信息熵密钥更新方法，使密钥不仅与混沌系统的参数有关，而且与明文图像有关，从而能够抵抗已知明文攻击或者选择明文攻击。
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