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公开(公告)号：CN114143774A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111531335.2
申请日：2021-12-15
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/0431 , H04W12/61 , H04W12/67 , H04W60/00 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种无人机网络中的轻量级可信消息交换方法及系统，方法包括以下步骤：S1、初始化，GCS设置时钟并生成公钥和私钥、定义声誉等级、划分一系列时间间隔以及定义消息类型；S2、无人机注册，当一个新的无人机以离线方式向GCS发送注册请求时，GCS为其分配唯一标识符、配备可信平台模块TPM以及设置声誉等级；S3、声誉等级更新，GCS监控每个已注册的UAV，并在每个时间间隔开始时更新每个已注册UAV的声誉等级；S4、秘密值分发，已注册UAV在需要时通过GCS‑to‑UAV方式向GCS请求其在当前和下一个时间间隔的秘密值；S5、U2U消息交换，无人机对无人机进行消息交换。本发明可在较低计算和通信开销的前提下，高效地实现无人机网络中的可信消息交换。
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公开(公告)号：CN114125728A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111460499.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W4/06 , H04W4/38 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/043 , H04W12/08 , H04W12/60 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种无人机网络中轻量级、隐私保护的信任评估方法及系统，方法包括以下步骤：S1、系统初始化，地面控制站初始化；S2、无人机注册，无人机以离线方式向GCS发出注册申请，GCS为无人机分配唯一标识符并安装可信平台模块；S3、秘密消息请求，无人机向GCS请求获取其秘密信息；S4、数据交换，无人机根据其机载传感器的信息生成数据，并将其广播至附近其他无人机。本发明同时实现了高精确度的信任评估和强隐私保护，且能够在较低的计算、通信与存储开销的情况下，显著提高数据融合结果的准确率，并在诸多方面的表现优于现有方法。
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公开(公告)号：CN119051971A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411364525.3
申请日：2024-09-29
Abstract: 本发明公开了一种高效、多维隐私保护的车辆编队组建方法及系统，该系统包括可信机构TA，用于负责生成系统公共参数、分发密钥以及生成并定期地更新假名和声望值；服务提供者SP，用于负责维护假名‑声望‑属性列表，并选择领航车及匹配跟随车以进行车辆编队的组建；路侧单元RSU，用于促进车辆与可信机构TA、服务提供者SP之间的通信。在服务提供者的辅助下，本发明基于车辆的位置、属性及声望值，实现了高效的车辆编队组建，且能够在较低的计算和通信开销的情况下，确保车辆的身份隐私、位置隐私、属性隐私和声望值隐私不被泄露，从而提供了多维度的隐私保护，显著提升了编队组建的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN114143774B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111531335.2
申请日：2021-12-15
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/0431 , H04W12/61 , H04W12/67 , H04W60/00 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种无人机网络中的轻量级可信消息交换方法及系统，方法包括以下步骤：S1、初始化，GCS设置时钟并生成公钥和私钥、定义声誉等级、划分一系列时间间隔以及定义消息类型；S2、无人机注册，当一个新的无人机以离线方式向GCS发送注册请求时，GCS为其分配唯一标识符、配备可信平台模块TPM以及设置声誉等级；S3、声誉等级更新，GCS监控每个已注册的UAV，并在每个时间间隔开始时更新每个已注册UAV的声誉等级；S4、秘密值分发，已注册UAV在需要时通过GCS‑to‑UAV方式向GCS请求其在当前和下一个时间间隔的秘密值；S5、U2U消息交换，无人机对无人机进行消息交换。本发明可在较低计算和通信开销的前提下，高效地实现无人机网络中的可信消息交换。
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公开(公告)号：CN113507495B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110597139.9
申请日：2021-05-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的车载以太网络安全通信方法及系统，该方法包括下述步骤：车辆ECU将连接请求经过子节点发送至主节点，加入区块链网络，子节点使用主节点网关的公钥加密连接请求的字节码得到密文，对密文使用子节点的私钥进行签名后，将连接请求密文和签名发送给主节点；源ECU将签名后的通信请求经过源子节点发送至主节点；主节点利用区块链判断通信有效性，将通信许可发送至合法ECU；通信双方ECU直接收发通信数据。本发明采用连接请求、通信请求、通信许可三层架构保障车载网络通信的安全、高效，并利用区块链的不可篡改性以及公开性，解决ECU之间不互信和信息共享不足的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113301020B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110440935.1
申请日：2021-04-23
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L12/40 , G06T9/00 , G06T7/90 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB图像编码的车辆总线攻击检测方法，该方法包括下述步骤：采集CAN总线正常和攻击报文数据集；对数据集的报文ID域和数据域进行特征提取；编码报文ID域和数据域行向量为报文编码矩阵，报文编码矩阵内每个元素均由三元组构成；将报文编码矩阵转换成RGB图像，将报文编码矩阵的三元组元素逐一映射成对应RGB颜色的像素；构建RGB图像分类模型，根据图像特征进行分类，对报文进行攻击识别和分类，并计算得到置信概率；对攻击分类结果的置信概率高于设定阈值的报文判定为车辆总线遭受攻击。本发明采用RGB编码将报文检测范围从ID域扩展至数据域，使得攻击检测方法的泛化能力更强，检测范围更广、准确率更高。
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公开(公告)号：CN114095518B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202111303601.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1042 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于多级委员会共识的科技数据确权与追踪保护的方法，所方法包括以下步骤，每个科研人员、研究机构等均可申请加入联盟链，在检查满足准入条件后，即可加入联盟链，同时生成一对公私钥；数据发布确权，联盟链系统中的用户，在想要发布数据时成为数据方，并从系统中获得一个唯一的且与即将发布数据相关的追溯码Cid；数据跟踪记录，数据在使用时需要对其生命周期进行记录；数据追踪，将汇总查询到的数据结果发送给需要做数据追踪的用户。本发明有益效果在于，解决科技大数据在数据交易过程中产生的数据侵权问题。该方法采用双链联盟链构建科技大数据的追踪保护与确权系统，通过联盟链的去中心化和去信任的方式维护一个可靠的分布式数据库。将数据视为目标对象，记录关于数据的所有行为，实现对数据的追踪保护和可信确权。
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公开(公告)号：CN114125728B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202111460499.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W4/06 , H04W4/38 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/043 , H04W12/08 , H04W12/60 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种无人机网络中轻量级、隐私保护的信任评估方法及系统，方法包括以下步骤：S1、系统初始化，地面控制站初始化；S2、无人机注册，无人机以离线方式向GCS发出注册申请，GCS为无人机分配唯一标识符并安装可信平台模块；S3、秘密消息请求，无人机向GCS请求获取其秘密信息；S4、数据交换，无人机根据其机载传感器的信息生成数据，并将其广播至附近其他无人机。本发明同时实现了高精确度的信任评估和强隐私保护，且能够在较低的计算、通信与存储开销的情况下，显著提高数据融合结果的准确率，并在诸多方面的表现优于现有方法。
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公开(公告)号：CN113285924B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110440836.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L12/40 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06K9/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度图像深度学习的车内网络报文异常检测方法，该方法包括下述步骤：获取CAN总线的网络报文数据集；采用位反转算法从CAN帧的数据域提取信号特征值；将信号特征值按照总线读取顺序排列，将排列后的数据设定多条报文一组，创建像素矩阵，转化成灰度图像数据集；构建深度学习网络模型，以灰度图像为媒介学习车内网络报文流量的空间特征；训练深度学习网络模型，学习不同车内网络报文信号输出的值调整输出值域；将待检测的CAN报文转成灰度图像，输入训练后的深度学习网络模型进行空间特征识别，通过计算未标记报文的输出值判断报文为正常报文或攻击报文。本发明满足在车内计算资源受限环境中实时报文异常检测的要求。
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