-
公开(公告)号：CN104268825A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410508376.3
申请日：2014-09-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开一种对密文图像进行图像处理的方法，包括：步骤S1：提取待处理图像的像素分量值；步骤S2：生成密钥；步骤S3：分量加密；步骤S4：构建密文图像并上传；步骤S5：提取分量密文；步骤S6：密文图像的处理；步骤S7：返回变换后的密文图像；步骤S8：解密密文图像。本发明对SIL同态加密算法进行了改进，用户对要上传的明文图像利用本发明方法进行加密，将生成的密文图像上传至服务端。服务端利用本发明方法可对密文图像进行基于颜色矩阵的颜色变换，图像叠加，以及基于二次线性插值的图像缩放操作，将操作后的密文图像返回给用户。用户再利用本方法进行解密，即可得到相应的处理后的图像，其效果与明文图像直接操作相同。
-
公开(公告)号：CN103684742A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310638878.3
申请日：2013-11-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于循环矩阵变换的支持密文计算的加密方法，包括：步骤一、原始数据的加密：将原始数据转换为向量，再将向量转化为循环矩阵，并通过密钥矩阵进行加密，得到一个加密的外包矩阵；步骤二、计算参数的加密：将计算参数转换为向量，再将向量转化为循环矩阵，并通过密钥矩阵进行加密，得到一个加密的计算参数矩阵；步骤三、加密矩阵的算术运算得到加密的运算结果；步骤四、通过密钥矩阵对加密的运算结果进行解密得到循环矩阵，再任取循环矩阵的一行/列相加得到运算结果的明文。本发明特别适合于云计算环境下的机密数据的外包存储和计算，可用于个人或企业机密数据的保护；支持加密数值数据的无限次加、减、乘、除四则混合运算。
-
公开(公告)号：CN102843372A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210310901.1
申请日：2012-08-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机区间划分的保序加密方法，该方法在已有的基于区间划分的随机数生成算法的基础上，提出了加权的随机区间划分算法与保序随机区间树，克服了以固定的方式对区间进行划分存在的安全问题；本发明方法能够有效的解决字符串数据的保序加密问题，分析与测试表明，本发明方法具有线性的加密与解密时间，常量级的密文扩张率，能够有效的抵御穷举攻击和基于统计分析的攻击。本发明方法特别适合于机密数据的外包存储，可以有效解决密文数据的匹配、范围查询、以及关系运算等操作。
-
公开(公告)号：CN101547451B
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN200810236424.2
申请日：2008-12-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提出一种基于延迟启动的无线传感器网络局部区域覆盖算法，在活跃节点集的选取时机上，采用分轮机制，在每轮开始时动态选择活跃节点集；其次，在活跃节点集的选取方式上，利用圆交叉点覆盖判测算法，保证了区域的全覆盖、避免出现覆盖漏洞现象；最后，利用延时启动机制，减少每轮的活跃节点数量，减少“蚕食”现象的发生，延长了网络生命周期；该方法的运用，能够减少“蚕食”现象的出现，使得每轮的活跃节点数相对减少，最终在满足用户指定覆盖需求的同时，延长了网络的整体生存时间，具有较好的科学性和更高的应用价值。
-
公开(公告)号：CN101404591A
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200810232271.4
申请日：2008-11-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明属于大规模分布式网络应用中的信任管理领域，具体涉及一种自适应的动态信任权重评估方法，特别适合于网格、普适计算、P2P(对等计算)计算、Ad hoc(移动自组织网络)和电子商务等以Internet(互联网)为基础平台的各种大规模开放分布式应用。本发明在已有的基于历史函数的直接信任评估方法和基于路径函数的反馈信任聚合技术的基础上，提出使用自信因子和反馈因子两个参数自动地建立和动态地调节直接信任与反馈信任融合计算的权重，克服了过去常用的主观确定权重的缺陷，从而具有更好的科学性和更高的实际应用价值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119692675A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411742443.8
申请日：2024-11-29
Abstract: 本发明属于无线传感器网络充电方法，具体涉及一种多充电车协作的无线传感器网络充电方法。该方法包括以下步骤：步骤1、传感器均匀分布阶段；将监测区域内的传感器均匀定位，以平衡空间监测质量；步骤2、充电站数量和位置确定阶段；将监测区域划分为m个子区域，并在各个子区域内分别设置一个充电车；将各个子区域分别划分为k个网格，在各个网格内分别部署一个充电站：步骤3、批量充电阶段。本发明将监测区域划分为多个子区域，在每个子区域设置充电车，再将各个子区域划分为若干个网格，在每个网格内设置充电站，通过充电车在对应子区域内移动，对各个网格内的传感器充电，在永续传感器生命周期的前提下，提高充电效率，保证监测质量。
-
公开(公告)号：CN119106015A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411101384.6
申请日：2024-08-12
Applicant: 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 西安交通大学
IPC: G06F16/17 , G06F16/16 , G06F16/18 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种日志异常检测方法、系统、设备及介质，涉及安全技术预警领域，获取待检测的电力移动微服务系统日志序列数据，将待检测的日志数据输入至训练好的异常检测模型中，得到异常检测结果；异常检测模型基于日志数据集构建得到，包括数据处理模块和局部注意力处理模块；所述数据处理模块用于将输入的日志序列数据转化为语义特征向量；所述局部注意力处理模块用于根据语义特征向量进行语义特征表示，将各语义特征进行异常检测，得到异常检测结果，该方法能够准确的检测出微服务系统日志异常情况。
-
公开(公告)号：CN118365341A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410540728.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种面向智能制造企业的事件‑状态映射实时分析方法及系统，属于信息处理技术领域，首先评估企业内外状态，从网络上获取相关事件，定义事件特征指标并分析，对指标进行归一化处理，补充零事件，计算企业状态差分，使用LSTM模型构建事件‑状态映射关系，预测企业未来的状态变化。本发明深入洞察智能制造企业运营过程中政策、资源、业务、行为等的变化，实现各类事件对企业运营状态影响的实时全局辨析，解决了现有技术中存在的映射关系分析困难、时效性弱等问题。
-
公开(公告)号：CN111461041B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202010265942.8
申请日：2020-04-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的多因素联合判别异常行人方法，采用改进的Pedestrian‑Synthesis‑GAN网络对行人进行检测跟踪，为判别运动轨迹、记录通过时间以及行人的头部曝光时长提供了基础。使用Social‑GAN网络预测行人轨迹，计算实际轨迹与预测轨迹的相似度，得到异常分数。设计使用SVM来对行人通过时间进行判别，得到相应的异常分数。由于异常行人会产生冻结效应，在行人检测的基础上使用GAN网络对人脸进行识别检测，计算面部曝光时长和曝光次数的异常分数。最后，设置动态权重，对行人的运动轨迹、逗留时间、脸部曝光时长、曝光次数以及行为姿态五个方面进行多因素融合判别，有效提高了检测异常行人的准确率。
-
公开(公告)号：CN110852203B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201911032396.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于视频特征学习的多要素可疑人员识别方法，包括：对监控视频进行基于感知哈希映射关键帧筛选，分离包含行为主体的前景信息，并定位关键部位所在区域；然后对预处理结果进行动静结合的特征提取：对于静态监控视频,提取头部姿势、手部姿势等局部特征与行走异常、衣着异常等整体特征；对于动态监控特征，主要提取路径重复度、可疑人员出现在人群密集点的概率以及监控环境中标志点平均停留时间；根据评判标准结合可信计算思想，计算可疑人员身份可信指数；最后，根据相应的阈值，动态筛选可疑人员并输出判别信息。本发明可以在受控与非受控环境下，较准确高效的识别出可疑人员，具有良好的科学性与更高的实际应用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
94
records
(took 0.028 seconds)
