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公开(公告)号：CN109299615B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810705888.7
申请日：2018-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向社交网络数据的差分隐私处理发布方法。该方法是在针对社交网络图的邻接矩阵处理时运用快速社区检测差分加噪的方式，对社交网进行结构标签识别，生成使社区节点聚集的节点标签；同时对生成的上三角邻接矩阵使用数据独立的自适应方法和二分树结构来确定矩阵密集区域；最后使用矩阵处理方式重建带噪邻接矩阵并进行网络图发布。本发明引入社区分组的概念，在保护社交网络数据隐私的同时也能确保较好的数据功用性，使用上三角矩阵分区域密度重建的方式可有效提高数据处理效率，针对不同密度设计最优的加噪边分配方式也确保了方案的隐私保护程度。
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公开(公告)号：CN114490818A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210092565.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26
Abstract: 本发明提供了一种面向移动对象的多源传染事件发掘方法。首先将初始传染源对象按照多源传染事件三元组Eobj＝(Sobj,obj,ts)的形式加入挖掘结果集合R，同时将obj加入传染源集合S。步骤为：选择轨迹数据时间点集合T中的第一个时间点t，并清空临时传染源集合St；对移动对象集合O中的每一个尚未被感染的对象oi进行分析，更新oi在t时刻的候选传染源集合C[i][t]。并根据C[i][t]的状态，判断是否发生多源传染事件；若发生，则求取传染源集合Soi，并构造新的多源传染事件(Soi,oi,t)加入R，同时将oi加入临时St；将St加入S；选择下一个时间点进行处理，直到T中的时间点都被处理完，R即为确定的多源传染模式挖掘结果。本发明采用滑动窗口机制，能够挖掘更多潜在的传染事件。
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公开(公告)号：CN113658721A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110812104.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种阿尔兹海默疾病进程预测方法，患者在固定时间间隔内测量得到多视图数据，阿尔兹海默疾病进程预测方法包括对多视图数据进行预处理；使用多视图融合神经网络处理多视图数据，得到各视图共享的隐表示矩阵；在隐表示矩阵中引入最小门控单元，以对缺失的多视图数据进行填充以及预测未来时间点的评分数据；并使用多视图数据对多视图融合神经网络和最小门控单元进行协同训练，以实现对疾病发展进程的预测。本发明通过多视图融合神经网络为每个时间点的多视图数据习得各视图间共享的隐表示矩阵，同时，最小门控单元预测得到的下一个时间点的数据用于填补缺失的数据，利用最小门控单元进行未来任意时间点的评分数据预测。
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公开(公告)号：CN110300107B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910554509.3
申请日：2019-06-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于区块链的车联网隐私保护信任模型。道路上的车辆通过车载自组网生成并广播消息来分享周围的交通信息以提高交通效率和安全。然而，由于车载自组网不可信的网络环境，车辆容易暴露隐私并且不能判断收到的消息是否可靠。本发明通过环签名技术使车辆匿名的发送消息，避免其受到恶意车辆的追踪。通过基于区块链技术的信誉评价机制对车辆发送的消息进行评估筛选，过滤其中的伪造信息。基于区块链自身的特性，保证了车辆信誉不会遭到恶意篡改，并实现了车辆信誉的实时同步更新，进一步提高了车载自组网的安全性和易用性。
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公开(公告)号：CN113378922A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110644375.1
申请日：2021-06-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于GeoHash的地理坐标点密度聚类方法，该发明首先利用GeoHash将每个坐标点p进行处理，获取其GeoHash编码，并根据编码将坐标点p加入对应实块的坐标点集合，形成实块集合B；然后，利用块的邻接关系，对B进行处理，生成连通实块区域集合Ω；最后，对于Ω中每个连通实块区域中的坐标点，执行密度聚类算法，得到对应的簇集；所有生成的簇集的并集即为全局密度聚类的结果簇集。本发明采用了分治法的思想，易于实现，使得密度聚类的时间效率显著提高，并且能够保证结果的正确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112084238A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010950084.0
申请日：2020-09-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F21/56
Abstract: 本发明提供一种基于轨迹数据的传染模式挖掘方法，该方法：对W中的每一个传染事件e的被传染对象e.object进行传染模式挖掘分析，并根据其结果对Candidate进行更新，完成更新操作后，将Candidate中发生时间最早的传染事件加入W，同时加入Result，然后进入下一轮循环处理，直至Candidate为空，最终Result即为确定的传染模式挖掘的结果，本发明体现了深度优先的思想，易于实现，能够准确挖掘传染对象以及传染路径。
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公开(公告)号：CN109582818B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201811319580.5
申请日：2018-11-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/635 , G06F16/61 , G06F16/9535 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于可搜索加密的曲库云检索方法，包括步骤：数据拥有者对每一歌曲文件做加密，维护对应的用户表和歌曲检索表，发送给可信第三方管理；提取每一歌曲文件的关键词构成关键词字典并生成每一歌曲文件的索引向量；采用加密算法对歌曲文件以及索引向量加密，生成对应的加密文件发送至曲库云服务器；用户输入查询关键词并发送至可信第三方并生成对应的查询向量，加密传送至曲库云服务器；曲库云服务器计算查询向量与歌曲文件对应的索引向量的相似度，向可信第三方发送预设数量的歌曲文件；可信第三方采用解密算法对所有曲库云服务器发送的歌曲文件解密，并发送解密的歌曲文件给用户；本发明可对歌曲进行快速检索并保障歌曲的信息安全。
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公开(公告)号：CN106255038B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201610633182.5
申请日：2016-08-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络安全数据融合方法。数据融合技术可以达到降低网络能耗，延长网络生命周期和提高数据收集效率的目的。然而传统的数据融合方法虽然提供了较好的安全性，但能量消耗和通信开销较大，不适合能量有限的无线传感器网络。本发明设计了一类特殊的节点：可信第三方节点，这类节点拥有较大的存储空间和计算能力，它用来处理普通节点的隐私数据并提供完整性验证。该方法简单实用，易于部署，具有较好的通用性。和传统的安全数据融合相比，本发明通过矩阵分解和数据分片等轻量级方案既能提供很好的数据隐私性和完整性保护，又具有能耗低、计算复杂度低和通信开销小的特点。
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公开(公告)号：CN109862114A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910183891.1
申请日：2019-03-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于雾计算的安全车辆群智感知方法，该方法采用同态加密算法对传感数据进行加密，由雾节点对加密后的终端数据进行收集和聚合，之后上传到云服务器完成最终结果的计算。在整个群智感知任务的过程中，所有的传感数据都是加密的，最终用户解密以能得到最终聚合的结果。并且，本发明利用随机签名技术，既隐藏了车辆的真实身份，又能对车辆进行身份追踪，同时还建立了信誉管理系统用以对车辆历史行为进行评估，这对于恶意车辆追责和提高传感数据精度具有积极意义。
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公开(公告)号：CN104486715B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201410706560.9
申请日：2014-11-26
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供一种基于地理位置信息的移动传感器网络分簇方法。首先将网络划分为若干单元格，按簇内节点到单元格几何中心的距离选取簇头，对整个网络进行初始化。如果当前簇头的剩余能量低于簇内节点的平均剩余能量，或者判定已经离开本簇范围，则触发簇头更新。簇头更新采用剩余能量、移动速度、移动方向相结合的方式进行。本方法的特点是簇覆盖区域划分和初始簇头选择简便；有助于数据融合和减少能耗；从节点的移动性和能耗水平选取簇头，增强了簇结构和簇头的稳定性；不需要专门的分簇控制分组，降低了控制开销。
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