公开(公告)号：CN116032670B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310328325.1

申请日：2023-03-30

Applicant: 南京大学

Inventor： 许封元 ,  吴昊 ,  李书城 ,  王润川

IPC: H04L9/40 ,  G06Q40/04 ,  G06F16/901 ,  G06F18/241 ,  G06F18/27 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于自监督深度图学习的以太坊钓鱼欺诈行为检测方法，属于自监督深度图学习技术领域。数据建图：基于获取的以太坊数据，进行自动信息提取，合并到原本不具有可用属性的节点上，得到具有节点特征的交易图。模型准备：设置空间性自监督前置任务，构建模型和训练任务，用于挖掘和表示图中节点属性信息和拓扑结构信息。模型训练：设置训练规模和收敛条件，得到优化后的用于检测的训练模型。该模型能够对以太坊上新的交易图进行检测，应对以太坊规模不断变化、交易图不断演化和节点标签数目不足等问题。

公开(公告)号：CN116032670A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310328325.1

申请日：2023-03-30

Applicant: 南京大学

Inventor： 许封元 ,  吴昊 ,  李书城 ,  王润川

IPC: H04L9/40 ,  G06Q40/04 ,  G06F16/901 ,  G06F18/241 ,  G06F18/27 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于自监督深度图学习的以太坊钓鱼欺诈行为检测方法，属于自监督深度图学习技术领域。数据建图：基于获取的以太坊数据，进行自动信息提取，合并到原本不具有可用属性的节点上，得到具有节点特征的交易图。模型准备：设置空间性自监督前置任务，构建模型和训练任务，用于挖掘和表示图中节点属性信息和拓扑结构信息。模型训练：设置训练规模和收敛条件，得到优化后的用于检测的训练模型。该模型能够对以太坊上新的交易图进行检测，应对以太坊规模不断变化、交易图不断演化和节点标签数目不足等问题。

公开(公告)号：CN116068517A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202211683371.5

申请日：2022-12-27

Applicant: 南京大学

Inventor： 柏业超 ,  王润川 ,  王琼 ,  唐岚 ,  张兴敢

IPC: G01S7/41 ,  G06N7/01 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于黎曼距离的矩阵CFAR海面目标检测方法，包括以下步骤，根据各个距离门接收到的回波计算协方差矩阵；根据黎曼距离的定义，计算参考距离门对应的协方差矩阵的黎曼均值矩阵；计算目标对应的协方差矩阵，得到目标协方差矩阵和黎曼均值的黎曼距离；确定检测门限；将目标协方差矩阵和黎曼均值矩阵的黎曼距离与检测门限值进行比较，若目标黎曼距离大于检测门限值，则判定存在目标，反之，则判定为不存在目标，通过上述技术方案提供的基于黎曼距离的检测算法，实现了在现有海杂波背景下，使雷达目标检测更容易，同时提高了检测的准确率。