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公开(公告)号：CN117858234A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311749519.5
申请日：2023-12-18
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W72/044 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种适用于高移动性场景的短包速率分割多址接入方法及系统，该方法包括下述步骤：将消息分割为公共消息和私有消息；公共消息编码合并为公共数据流，私有消息编码为各自私有数据流；选择各个数据流对应的波束赋形方案，基于瞬时信道矩阵计算波束赋形矩阵；根据用户移动速度和信道统计特征推导出遍历和速率闭式表达，通过闭式解选择最优的功率分配因子；将所有数据流分别乘上对应波束赋形矢量和功率分配因子，叠加所有信号作为发送信号由基站发送；接收端依次解码出用户公共数据流和私有数据流，重构得到用户所有信息。本发明能有效提升系统的和速率，同时考虑有限包长情况，在实现相同系统性能前提下降低端到端延迟，提高传输可靠性。
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公开(公告)号：CN117714047A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311725553.9
申请日：2023-12-15
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提出一种基于区块链的算力网络用户和资源的校验认证方法。首先通过算力服务平台构建平台密钥和零知识证明等相关参数，然后算力网络用户根据零知识证明相关参数和密钥生成零知识证明证据，通过零知识证明证据完成算力网络用户身份认证，申请算力资源服务或者进行算力服务注册，最后算力服务平台对注册成功的算力资源节点进行编排管理。本发明能够减少身份认证过程用户隐私泄漏风险，保障身份认证和校验过程的安全性和可靠性，并提供闲置算力资源的可信接入和可信服务，提高算力资源利用率。
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公开(公告)号：CN117648714A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311720391.X
申请日：2023-12-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于用户驱动的灵活隐私预算分配方法。首先基于不同时间戳下的任务数据流信息熵确定保护需求，然后根据保护需求确立优先级以及自适应的滑动窗口，再结合动态隐私预算分配算法对每一个时间戳进行预算的分配与回收操作，最后应用数据流本地差分隐私聚合机制对数据进行聚合。本发明针对不同用户的个性化保护需求以及数据持续发布下不同时间戳保护需求动态变化的特点，其能应用于各种群时序数据的收集与发布场景，具有良好的适用性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117633839A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311671825.1
申请日：2023-12-07
Applicant: 暨南大学
Abstract: 针对本地差分隐私很容易受到数据中毒攻击的特点，本发明基于已提出的三角形序列估计的三种非交互式差分隐私保护协议，提出一种对本地差分隐私三角形计数的数据中毒攻击方法。首先根据攻击者的能力和背景知识，给出攻击者的目标，然后通过操纵一组恶意节点，最大化每个隐私保护协议中目标恶意节点的三角形数量。本发明探索了图数据的基于本地差分隐私的数据中毒攻击，可以在未来指导技术人员更好地开发新的针对图数据安全的防御，在保护数据隐私的同时能够保障数据安全。
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公开(公告)号：CN119512759A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411685487.1
申请日：2024-11-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种算力网络中负载感知的多微服务副本弹性伸缩方法，旨在应对动态的在线工作负载环境，保证端到端响应时延满足服务水平协议(SLA)的同时提高微服务资源利用率。该发明首先通过Prometheus、cAdvisor和Istio等插件采集Kubernetes集群中各微服务的历史性能数据，并将这些数据存储于时间序列数据库中，构建训练数据集。随后，根据微服务之间的调用关系和数据集中的微服务特征构建图数据结构，利用图注意力网络训练多微服务CPU利用率和P90响应延迟预测器，从而形成智能体可交互的模拟环境。基于此模拟环境，设计并训练深度上下文多臂赌博机模型，结合上置信界(UCB)策略，在大状态空间和复杂非线性关系中选择最优的副本调整策略，实现多微服务系统的自动水平伸缩。最终，将训练好的模型部署于实际环境中，通过Prometheus定期监测和更新微服务的上下文信息，进行实时副本调整，降低SLA违规风险并提升资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119109885A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411357647.X
申请日：2024-10-25
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L47/783 , H04L47/70 , H04L47/80 , H04L47/2425 , H04L41/5019
Abstract: 针对现有的网络切片方法资源利用率低、租户满意度低、租户隐私泄露等问题。本发明提出一种公平高效的在线切片多资源分配方法。首先当租户的切片请求到达时，根据其请求的切片类型确定其基本需求向量和请求该类型切片得到的收益向量，在线环境下各类型切片请求的数量是一个未知量；然后计算当前各资源的容量；最后根据未来租户需求类型的概率计算未知量来近似最大化纳什社会福利的分配。本发明能适用于大规模在线请求的情况，实现了公平性和效率之间的权衡。
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公开(公告)号：CN118075757B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410391065.7
申请日：2024-04-02
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于智能反射面的多播方向调制网络安全通信方法，包括下述步骤：构建基于智能反射面的多播方向调制网络；获得信道状态信息；构建基站发射信号模型；构建合法用户的接收信号模型以及窃听者的窃听信号模型；计算合法用户和窃听者窃取不同用户信息时的可实现速率；将合法用户的可实现速率减去窃听者窃取信息时的可实现速率得到合法用户的保密速率；构建初步目标函数；对所有合法用户的保密速率等价转化，将初步目标函数解耦成两个待优化子函数；求解两个待优化子函数，迭代优化得到最优发射波束赋形向量和最优智能反射面相移矩阵；调整基站天线及智能反射面的电磁反射系数。本发明实现提升用户保密速率的目标，提高无线通信的安全性。
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公开(公告)号：CN117858234B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311749519.5
申请日：2023-12-18
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W72/044 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种适用于高移动性场景的短包速率分割多址接入方法及系统，该方法包括下述步骤：将消息分割为公共消息和私有消息；公共消息编码合并为公共数据流，私有消息编码为各自私有数据流；选择各个数据流对应的波束赋形方案，基于瞬时信道矩阵计算波束赋形矩阵；根据用户移动速度和信道统计特征推导出遍历和速率闭式表达，通过闭式解选择最优的功率分配因子；将所有数据流分别乘上对应波束赋形矢量和功率分配因子，叠加所有信号作为发送信号由基站发送；接收端依次解码出用户公共数据流和私有数据流，重构得到用户所有信息。本发明能有效提升系统的和速率，同时考虑有限包长情况，在实现相同系统性能前提下降低端到端延迟，提高传输可靠性。
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公开(公告)号：CN117939635B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410045850.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W72/044 , H04W4/38 , H04W72/543
Abstract: 本发明公开了一种适用于工业物联网通信学习性能均衡的功率分配方法，该功率分配方法包括下述步骤：构建边缘智能工业物联网框架，搭建多个神经网络分类模型并进行预训练；根据IIoT设备产生的数据集类型对用户进行分组；获取IIoT设备采集到的不同类型的数据集，根据不同类型的数据集训练对应的神经网络分类模型；获取IIoT设备的信道状态信息，计算每个IIoT设备的上行通信的可达速率；构建每个神经网络分类模型对应的经验误差函数；构建优化问题并转换为凸问题，迭代求解得到功率分配的局部最优解；根据功率分配的局部最优解得到通信速率。本发明在保证了各通信设备的通信服务质量的同时，最大化了分类模型的分类准确度。
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公开(公告)号：CN118283039A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410374096.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 现有的大多数任务卸载方法忽略了算力提供者的算力伪造攻击或者存在卸载算法的时间复杂度较高的问题，难以满足延时敏感场景中用户对高可靠和低延时的卸载服务的要求；对此，本发明公开了一种算力网络中基于信任的任务卸载方法。本发明将问题建模为最小化云服务中心的成本，然后通过基于信任的任务卸载算法求解得到一个近似最优解；然后使用一种双层信任评估算法以准确评估信任度，为任务卸载提供信任支撑。本发明通过上述两种算法的有机结合有效提高了任务卸载的有效性和可靠性，能够很好的满足用户对时延的要求；同时，信任值越高的边缘服务器更有可能被选为服务提供者，本发明能有效鼓励边缘服务器的诚实行为和提高用户的体验质量。
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