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公开(公告)号：CN111585990A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010340373.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全求和的移动群智感知隐私保护真值发现方法，包括如下步骤：S1、将参与感知任务的参与者分成t个簇，各簇中的参与者计算各自的秘密随机数；S2、基于聚合距离函数ADF来更新每个簇中各参与者的安全权重；S3、基于各参与者的安全权重来更新每个感知对象的真值 S4、检测更新后与更新前的真值差值是否小于差值预设值，若检测结果为是，则输出每个感知对象的真值 若检测结果为否，则将更新后的真值 分发至各参与者，执行步骤S2；攻击者无法获取参与者的明文及权重，从无法获知参与者的真值，即很好的保护了参与者的数据隐私以及权重信息隐私。
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公开(公告)号：CN110162997A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910340914.5
申请日：2019-04-25
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明适用于隐私保护技术领域，提供了一种基于插值点的匿名隐私保护方法，该方法具体包括如下步骤：S1、对原始轨迹数据集Ts进行预处理，形成若干个在时间戳上一致的轨迹等价类Ecs；S2、对每个轨迹等价类中轨迹按照IMHDT距离度量进行聚类，每个轨迹等价类中构成若干个轨迹匿名组，其中每个匿名组中轨迹数量不少于k组；S3、对每个待匿名组中轨迹进行扰动，最终满足插值轨迹(k,δ)-匿名。以轨迹时间戳为约束，将插值点限制在相应时间戳的轨迹段上，在匿名过程中减少了数据失真，满足发布数据隐私保护的前提下增加了数据可用性。
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公开(公告)号：CN110068337A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910339944.4
申请日：2019-04-25
Abstract: 本发明公开用于传感器节点充电的无人机调度方法及系统，包括：判断规划导航路线的所需续航时间是否大于实际续航时间，在判断结果为是的情况下，逐次减少规划导航路线中的待充电传感器节点的所在位置，以得到更新后的多个待充电传感器节点的所在位置并基于更新后的多个待充电传感器节点的所在位置获取更新后的规划导航路线，直至更新后的规划导航路线的所需续航时间小于或等于实际续航时间的情况下，将该规划导航路线存储一个子路线；基于减少的待充电传感器节点的所在位置重新获取规划导航路线；在判断结果为否的情况下，确定实际导航路线，控制无人机沿实际导航路线执行充电。本发明使其在实际环境中可以直接利用。
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公开(公告)号：CN103677960A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310710108.5
申请日：2013-12-19
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明涉及一种能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，包括将所有物理节点按所承载的虚拟机数量升序排列放入三个组合里；计算R3中物理节点上的CPU、内存、网络的未来负载值；将不在进行虚拟机迁移的物理节点按CPU、内存、网络的未来负载状况分成三组；根据源物理节点所属的节点集合，对目的物理节点的选择进行预处理；通过能耗算法计算每个待迁虚拟机重放置到对应候选集中各节点的能耗变化量，设使得虚拟机对应的最大的物理节点为，若有多个虚拟机对应的能耗变化量最大的物理节点相同，通过以整体能耗最优为目标的博弈算法选出待迁虚拟机所对应的目的物理节点，并将虚拟机重放置到该物理节点上，本发明通过剔除误差数据，从而提高未来负载预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119885260A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411890220.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 安徽师范大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/215 , G06F21/60 , G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种边缘辅助云的安全分层重复数据删除方法，所述方法包括系统初始化、健康数据分块安全评估、健康数据加密和上传、健康数据去重、和健康数据下载阶段；该方法通过根据健康数据的安全级别，采用不同的加密策略来实施分层去重，根据块与用户的相关性来定义块的安全级别来衡量用户的安全需求。将重复数据删除操作下放至边缘节点，减少了数据传输负担，并通过使用自适应平衡二叉树进行去重标签对比，提升了查找效率。提出将了消息锁定加密与收敛全有或全无变换相结合来加密数据项，从而增强数据安全性。通过提供所有权证明，确保只有授权用户可以访问特定数据，抵抗重复伪造攻击。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118172549A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410266181.6
申请日：2024-03-08
Applicant: 安徽师范大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制双路径特征融合网络的病理图像分割方法、系统、设备和存储介质。所述方法包括：步骤1、对细胞病理切片图像和其对应的专家标注掩模图像进行裁剪处理，得到切片图像块和掩模图像块；步骤2、构建基于注意力机制的双路径特征融合分割网络；步骤3、将步骤1得到的切片图像块和掩模图像块作为分割网络的输入，将经过步骤2得到的分割概率图作为分割网络的输出，训练步骤2得到的分割网络，最终得到训练好的分割模型。该方法解决了细胞病理图像分割中边界的难分问题，减少了全局信息的丢失，提高了模型的鲁棒性，提升了目标域图像预测分割结果的准确性，更适用于解决细胞病理图像边界模糊的问题。
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公开(公告)号：CN117407913A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311258322.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 安徽师范大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/182 , G06F16/27 , G16H10/60 , G16H40/20
Abstract: 本发明实施例提供一种基于混合多权限区块链和IPFS病理数据的存储系统，属于病理数据存储技术领域。所述存储系统包括链下存储层，所述链下存储层包括分布式文件系统，所述分布式文件系统用于存储大容量的数字病理切片；存储链层，所述存储链层包括区块链，所述区块链用于存储结构化的病理信息；本发明通过链下存储层中的分布式文件系统和存储链层中的区块链配合存储的方式，能够满足病理数据多源异构性的特性，降低存储压力，采用区块链存储的方式，能够去中心化，有效地避免了集中式存储容易受到单点攻击的问题，提高了对数据的隐私保护以及高效使用。
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公开(公告)号：CN110068337B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201910339944.4
申请日：2019-04-25
Abstract: 本发明公开用于传感器节点充电的无人机调度方法及系统，包括：判断规划导航路线的所需续航时间是否大于实际续航时间，在判断结果为是的情况下，逐次减少规划导航路线中的待充电传感器节点的所在位置，以得到更新后的多个待充电传感器节点的所在位置并基于更新后的多个待充电传感器节点的所在位置获取更新后的规划导航路线，直至更新后的规划导航路线的所需续航时间小于或等于实际续航时间的情况下，将该规划导航路线存储一个子路线；基于减少的待充电传感器节点的所在位置重新获取规划导航路线；在判断结果为否的情况下，确定实际导航路线，控制无人机沿实际导航路线执行充电。本发明使其在实际环境中可以直接利用。
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公开(公告)号：CN114567466A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210144439.6
申请日：2022-02-17
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开基于CP‑ABE策略隐藏的高效细粒度访问控制方法，包括：S1、系统初始化：Setup(1λ)→(MSK，PK)：算法首先随机输入安全参数1λ用于约束系统组件长度和安全强度，随后输出系统公钥PK和主私钥MSK；S2、秘钥生成：KeyGen(Pk，MSK，S)→SKs：该算法以元组(Pk，MSK，S)作为输入，然后输出解密密钥SKs；其中，S是一个用户属性列表，解密密钥SKs与S相关；S3、加密：在此阶段，数据拥有者运行该算法，输入一个元组输出密文CT；其中，m和分别为明文消息和访问策略；并且，CT是在访问策略下由消息m加密的密文；S4、解密：Decrypt(PK，SKs，CT)→m：该算法采用元组(PK，SKs，CT)，其中，元组由公钥、用户的解密密钥和密文组成；并且，解密包括匹配阶段和解密阶段。该方法具有部分策略隐藏、大属性集、解密测试、高效的特点。
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公开(公告)号：CN114362917A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111625420.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开了移动群智感知中安全可验证的数据真值发现方法，包括：S1、基于网络中所有节点和CS共同生成L正则图的网络拓扑；S2、基于距离函数以及对数级开销的双掩码数据安全聚合协议更新参与所有客户端节点的权重；S3、基于各参与节点的权重以及对数级开销的双掩码数据安全聚合协议更新所有客户端节点的真值；S4、基于双线性配对以及同态哈希函数来保证节点权重和真值的完整性：客户端节点判断服务器所发送的聚合数据的完整性，如果无误，再计算权重以及相应的真值，如果最终计算的真值和预期的值差距较大，则执行S2，否则输出更新的真值；如果有误，中止协议。该方法充分保证真值发现的安全性、完整性，高效保护参与者数据隐私和权重信息隐私。
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