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公开(公告)号：CN113993125B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111207530.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚假位置注入的移动APP隐私保护的位置采集方法、系统及介质。该方法具体为：服务端将数据收集方收集的位置信息拦截；根据用户需求生成虚假的GPS定位信息，使用k‑匿名算法伪造匿名的GPS定位信息，使用POI替换技术对匿名后的GPS定位信息进行二次处理，得到虚假的GPS定位信息；将虚假的GPS定位信息注入到GPS定位信息的返回值。本发明利用Xposed框架来实现对GPS定位的伪造，用户可以将自己的匿名位置信息注入到某一现有的基于位置的服务第三方应用，在任意时间根据自己需求对自己的位置信息进行保护，且不影响原有基于位置服务软件的功能。另外，本发明通过POI(兴趣点)替换技术对k‑匿名生成的虚假位置进行二次处理，提高隐私保护的强度。
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公开(公告)号：CN117034365A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311064799.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨链共识的区块链编辑方法、系统及存储介质，涉及区块链技术领域。所述方法包括：将第一链的任一参与方提出的编辑提案，传送给其他参与方；响应于接收到的编辑提案，其他参与方对编辑提案进行跨链投票，验证机构记录跨链投票结果；验证机构验证跨链投票结果，根据跨链投票结果授予跨链管理机构编辑权限；响应于被授予的编辑权限，跨链管理机构对目标区块进行编辑，得到编辑结果；跨链管理机构将编辑结果同步至所有参与方；响应于编辑结果，所有参与方对编辑结果进行确认。相较于现有技术，本发明设计了一种可编辑性机制的跨链协议，确保所有参与方在编辑后的区块上达成一致，维持跨链网络的一致性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116664456A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310960223.1
申请日：2023-08-02
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种基于梯度信息的图片重建方法、系统及电子设备，包括：获取联邦学习中的图片分类模型，及其原始真实图片的真实梯度信息；基于所述真实梯度信息和图片分类模型，获取虚拟图片、标签信息和虚拟梯度信息；获取所述真实梯度信息与所述虚拟梯度信息之间的损失值；基于所述损失值对虚拟图片进行迭代优化，获取重建的图像。本发明基于梯度信息可重建出高质量的图片，重建的虚拟图片与原始真实图片之间的PSNR值达到25.6至33.8之间。
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公开(公告)号：CN113641192B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110763664.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的无人机群智感知任务的路径规划方法，在演员‑批评者架构中加入多头注意力机制和对其他无人机策略的拟合，使得无人机执行决策时，充分考虑其他无人机的状态和策略。当无人机的数据收集量大于平均水平时，给予额外的奖励值以加速任务完成。当无人机间的路径重叠时，根据信号点数据量判断属于协作或竞争，依此修正它们的奖励值，从而促进其协作。使用n步返回时序差分计算批评者网络的目标价值，使无人机更有远见。最后，为使无人机更好的探索最大化数据收集量，使用分布式架构，给不同虚拟场景的无人机决策网络输出的动作加上不同方差的噪声。
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公开(公告)号：CN113935882A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111134369.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积特征融合的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取图像数据库，其中，图像数据库包括水印图像；将所述水印图像输入多任务水印分割网络，得到初步去除水印的第一图像、预测的水印图案、预测的水印掩码和预测的水印嵌入强度；根据所述水印图像、所述水印图案、所述水印掩码和所述水印嵌入强度，得到初步去除水印的第二图像；将所述第一图像和所述第二图像进行拼接，得到拼接图像；将所述拼接图像输入基于注意力模块特征选择的优化网络，得到去除水印的图像。本发明提出的水印去除方法，通用性强，能适用于各种嵌入强度、各种颜色的水印的去除。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110290149B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910646620.5
申请日：2019-07-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于C/S多级缓存的位置隐私保护方法，其中，客户端可缓存多个可达的坐标位置；客户端形成查询请求时，随机在距离客户端半径为r的范围内找出k‑1个缓存坐标位置，对每个查询坐标使用哈希函数进行映射得到服务器集群对应编号的服务器，服务器集群匿名化处理后将请求发送给提供基于位置服务的LBS服务器，LBS服务器将处理请求并返回处理结果，处理结果经服务器集群转发后返回给客户端，服务器集群缓存返回结果，客户端保留需要的数据，丢弃不需要的数据；本发明所提出的方法能够有效保护用户的位置隐私，并降低用户与LBS服务器的交互次数，从而降低通信开销，提高查询响应速度。
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公开(公告)号：CN113221131A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110361479.1
申请日：2021-04-02
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LWE的QR码加密解密方法，应用于表单、安全保密、存货盘点以及物品的追溯等领域，满足不同领域用户信息加密的需求。通过使用本方法，发送方可以通过使用基于LWE的加密解密方法在QR码中加密各类重要信息，接收方可使用指定的二维码手机软件进行QR码的扫码解码，获得明文信息。该方法能让接收方通过扫描二维码进行各类表单传输，减少人工误差，也能借助基于物联网的识别追溯商品信息，追踪工业零件、器械，盘点物流、仓储。基于LWE的方法具有抗量子计算的特点，不易被破解。而基于LWE的QR二维码加密解密技术，为降低人力成本、追溯问题产品流向等提供了一个更广阔的管理平台，具有较好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN109347852B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201811315880.6
申请日：2018-11-07
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级的车联网信任评估方法，具体包括步骤：S1、在节点先前交互结束时，交互双方均根据交互体验为对方生成一条包含自身数字签名的信任证明并发送给对方；S2、交互双方收到新的信任证明后验证其签名信息，并更新本地存储以保存对自身最有利的至多η条信任证明，其中η∈Z+为系统参数；S3、在潜在交互开始时，潜在交互双方均将本地存储的信任证明发送给对方以证明自身可信赖；S4、潜在交互双方通过数字签名信息验证信任证明的真实性并据此导出对方的信任值和决定是否同意与之交互，当且仅当双方都同意时进行交互。本发明不依赖信任中心和路侧单元，更符合车联网的大规模、分布式特性。
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公开(公告)号：CN108282469B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810006640.1
申请日：2018-01-04
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L29/06 , H04N19/467 , G06F21/60
Abstract: 本发明为支持基于属性信息提取的隐写方法，发送者可以同时在一个载体中隐藏多个具有不同属性的信息，接收者只能根据身份属性解密相应信息。本发明包括以下步骤：密钥中心选定对称加密算法、嵌入密钥和提取公共参数；发送方嵌入消息：选定载体图像，计算每个像素的蒙板值，得到嵌入位置蒙板，生成每个像素点的嵌入适合程度度量，将属于蒙板的像素、嵌入适合程度以及要嵌入的秘密消息输入嵌入器，得到嵌入后像素；合并嵌入后像素和不属于蒙板的像素得到临时含密图像，将含密图像发送给各个接收方；接收方提取消息，恢复出嵌入密钥，计算每个像素位置的蒙板值、嵌入位置蒙板，将含密图像中所有属于蒙板的像素输入提取器，得到秘密消息。
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公开(公告)号：CN111064859A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN202010021400.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 暨南大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明涉及一种图像信息嵌入方法，包括：S1，获取原始载体图像和待嵌入的秘密消息，将所述原始载体图像重排列并分割成载体向量x；将所述秘密消息分割成为秘密消息块m；计算所述原始载体图像中每个像素的嵌入扰动值，并将所述嵌入扰动值排列分割，得到与载体向量x对应的嵌入扰动向量w；S2，将载体向量x和秘密信息块m送入隐写编码器，并通过校验码生成经纠正的含密载体向量y；S3，将所有的含密载体向量合并并重排列，生成含密图像，完成秘密消息的嵌入。本发明通过纠正隐写向量，而不是纠正解码消息中的错误，从而得到较强的纠错能力。在鲁棒性和嵌入效率之间取得良好的平衡。
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