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公开(公告)号：CN113591084A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110842581.3
申请日：2021-07-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F21/56 , G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于电路路径语句的Transformer恶意芯片识别方法及系统，该方法包括如下步骤：S1、从电路网表中提取组件的信息，并组成两两互不重复组件对；再利用点到点的简单路径搜索算法找出所有组件对上的L级路径并映射为句子表达，然后打上有木马和无木马标签，构成句子数据集；S2、对句子数据集挑选出不重复的组件类型名，使用word2vec词嵌入算法和ELMo词嵌入算法训练得到词向量；S3、句子数据集根据词向量映射成张量形式，并输入到带有多头注意力机制的多层Encoder架构的Transformer中完成训练测试；在Transformer的末端全连接层会预测出路径句子上的硬件木马结果。该方法及系统不仅可以有效地检测出硬件木马，还能减小检测所需的路径句子开销。
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公开(公告)号：CN113486347A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110739931.3
申请日：2021-06-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06F21/56 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于语义理解的深度学习硬件木马检测方法，包括如下步骤：步骤S1：首先对芯片网表文件进行预处理，提取任意一个输入端口线网和输出端口线网来组成所有可能的路径对；接着在这些路径对上寻找所有存在的简单路径，并生成对应句子，再打上硬件木马标签构成带标签的句子数据集；步骤S2：把步骤S1中生成到的句子数据集进行组件类型名的去重清洗，并用word2vec完成词库训练，得到预训练好的词向量；步骤S3：来自步骤S1的句子数据集和来自步骤S2的词向量共同作为材料放入TextCNN（文本卷积神经网络）的输入层中，经过静动态相结合的词向量矩阵训练得到硬件木马的检测结果。本发明不仅可以有效地检测出硬件木马，还能保证分类器的性能稳定。
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公开(公告)号：CN112465394A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011461637.2
申请日：2020-12-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于工业4.0大规模个性化生产的动态云制造方法。包括：客户发布个性化需求到云平台；设计师获取需求信息，并上传设计方案；客户确定最终设计方案，同时，将产品制造过程分解为几个子任务；在决策时刻，实时获取子任务以及工厂信息，建立多工厂任务分配模型；使用匈牙利算法求解多工厂任务分配模型；同一产品的所有子任务都完成后，将产品打包，运输给客户。本发明能够针对客户需求在产品生产全生命周期动态变化的特点，建立实时多工厂任务分配模型，采用匈牙利算法快速灵活将子任务分配给工厂，最大化工厂总利润，降低个性化产品成本，提高客户产品满意度；且本发明能够避免突发状况导致生产效率降低，提高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111224998B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010069439.5
申请日：2020-01-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的僵尸网络识别方法，首先，采集得到各种特征的僵尸网络数据集；采用K折交叉验证方法，将僵尸网络特征数据集划分为训练数据集和验证数据集；接着，将训练数据集和验证数据集输入极限学习机分类器进行训练，得到初始僵尸网络检测模型；然后，将测试数据集输入到僵尸网络模型中，并根据混淆矩阵对测试结果进行统计并计算得到四个指标；步骤S5：若四个指标的平均结果偏低，则对僵尸网络检测模型进行参数调整优化；最后，将待检测的网络流量数据进行数据预处理得到符合模型输入的数据集，并将数据集输入到僵尸网络检测模型中，判定该网络流量中是否包含僵尸网络。本发明可大大提高僵尸网络的检测效率。
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公开(公告)号：CN107231230B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201710397579.3
申请日：2017-05-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于病症的跨域动态匿名认证群组密钥管理方法及系统，本发明的患者可以由不同的医疗机构进行诊断和治疗，系统允许一组来自不同医疗领域的患者生成群组会话密钥，从而建立安全的群组通信。系统支持患者的匿名性和可追踪性，它将患者的身份隐藏在匿名身份(pseudonym)中，只有指定机构才能够恢复他们的真实身份。跨域群组密钥协议保证：来自于不同医疗机构并且具有相同病症的认证患者，可以生成安全的群组密钥。患者利用该密钥建立安全的群组通信，从而保护了电子医疗社交系统中的患者隐私信息。系统还支持动态的群组管理，当群组成员变更时，系统会生成新的群组会话密钥。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107220343B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201710387493.2
申请日：2017-05-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部敏感哈希的中文多关键词模糊排序密文搜索方法，将中文关键词转换成对应的拼音串后，基于声韵母和音调、unigram对拼音串分割；设计了三种中文关键词向量生成算法，将拼音串映射成关键词向量。并且，利用局部敏感哈希的特性和布隆过滤器来实现关键词的模糊匹配。本发明采用一篇文档对应一个布隆过滤器作为文档的加密索引，当加入新文档（或删除旧文档）时，无需更改原数据集的加密索引，只需构建新文档的加密索引（或删除旧文档的加密索引），就可实现文档的动态更新。为了提高排序结果的精确性，本发明引入了域加权评分，将关键词向量间的欧氏距离、词频权重和域加权评分结合，实现更为精确的三因子排序，返回更加满足用户需求的文档。
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公开(公告)号：CN111090749A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911333842.8
申请日：2019-12-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于TextCNN的报刊出版物分类方法，该方法包括以下步骤：1）对报刊文本数据进行预处理，得到分词并编码后的文本数据；2）读入一批处理好的文本数据，在词嵌入层进行向量化操作；3）在卷积层进行卷积操作，以提取特征；4）在池化层进行最大池化；5）在全连接层进行全连接操作，得到最后分类；6）重复训练设定次数，进行一次测试；7）判断是否达到最大训练次数，是则结束训练，得到最终的分类模型，否则返回步骤2，再读入一批步骤1处理好的文本数据，继续进行训练；8）利用得到的最终的分类模型，对报刊出版物的文本数据进行分类。该方法及系统有利于提高报刊出版物分类的准确率。
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公开(公告)号：CN110069866A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910341387.X
申请日：2019-04-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于群体智能算法的压力容器设计方法，采用高斯变异和混沌理论改进蝗虫算法并优化压力容器成本最小化的设计问题。压力容器设计问题可以抽象成4个结构参数，4个约束条件和1个目标函数的数学模型用于算法的优化设计。从设计的数据可以看出，本发明所提出的算法（GC-GOA）能够较好的设计出成本较小的压力容器。
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公开(公告)号：CN109033611A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810805343.3
申请日：2018-07-20
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06F17/509 , G06N3/006 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种VLSI多端点线网绕障碍的布线方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1:读取障碍信息；步骤S2:根据障碍信息，利用matlab绘制障碍框；步骤S3:采用改进粒子群算法构建斯坦纳树，并得到最优解；步骤S4:根据最优解对该解表示的斯坦纳树树进行布线，并记录布线过程；步骤S5:根据布线过程记录，对在布线过程中重复布线部分进行修正，去除生成树中重复了两次到三次的布线长度，并计算通孔数，得到最优布线。本发明实现高效精准并且绕障碍的全局布线，适用于超大规模集成电路多端点线网绕障碍布线。
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