专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于CFF码和RS码的抗合谋电力数据指纹编码方法-CN201911153395.8有效
  • 张迎周;孙玉欣;朱林林;高戈;沈锡;沈茂林 - 南京邮电大学
  • 2019-11-22 - 2022-12-06 - H04L9/40
  • 本发明提出了一种基于CFF码和RS码的抗合谋电力数据指纹编码方法,包括以下步骤:合谋用户分组,根据设置的权重值划分不同场景分组,对场景分组的用户规模进行分析;分组内码生成,构建关联矩阵生成CFF码,将CFF码和I码结合起来作为分组内码,对内码进行扩展置乱;级联分组编码生成,将内码的分组用户码字集作为RS外码输入码元集,将生成的级联分组编码分配给用户;级联分组编码检测算法,合谋指纹预处理并进行阈值判断以确定合谋用户场景,对合谋指纹进行内码译码获取码元集,通过RS码对原始编码进行纠错得到嫌疑合谋内码集合,将嫌疑合谋内码集与合谋指纹进行匹配,确定合谋用户,追踪到泄密者。
  • 基于cffrs合谋电力数据指纹编码方法
  • [发明专利]基于动态网络表示学习的抗近邻合谋数字指纹生成方法-CN202110494761.7有效
  • 张迎周;朱林林;汪天琦;孙玉欣;邸云龙;李鼎文 - 南京邮电大学
  • 2021-05-07 - 2022-09-09 - G06F21/16
  • 本发明公开了一种基于动态网络表示学习的抗近邻合谋数字指纹生成方法,首先,用动态社交网络构造连续时间网络,利用连续时间网络的邻居结构的影响概率进行有偏向的随机游走以获得节点采样序列。然后通过Skip‑gram模型训练节点采样序列,使得网络结构上邻近的用户具有相似的用户特征向量码,依据用户特征向量码构造数字指纹可追踪到近邻的合谋用户。最后,针对单独的抗合谋码的辨识性会减弱的问题,结合上述用户特征向量码和CFF码共同构造数字指纹,可在合谋人数增多时准确追踪到合谋用户。在高交互的社交网络中合谋泄密者的关系随时间演化,本发明使用邻居结构的影响概率保留了用户之间的近邻关系,可在动态的社交网络环境下追踪到近邻合谋泄密者。
  • 基于动态网络表示学习近邻合谋数字指纹生成方法
  • [发明专利]一种用于数据库分发保护的零水印方法-CN202010003811.2有效
  • 张迎周;沈茂林;邸云龙;孙玉欣;高戈;沈锡 - 南京邮电大学
  • 2020-01-03 - 2022-07-01 - G06F21/62
  • 本发明提供了一种用于数据库分发保护的零水印方法,首先,在数据库分发前,针对不同的分发用户,将原数据库的表重组为不同的表结构和个数L,对于重组后的表,使用T‑F表存储。其次,利用属性分类的思想对重组后的数据库进行零水印的嵌入,使用随机森林对变量重要性的评分来选取重要的属性进行特征提取。然后,生成的水印密钥注册到证书颁发机构中,抵抗混淆身份验证的攻击。最后,当有泄密的数据库被发现时,根据T‑F表来初步判定首次分发的用户,再对其进行零水印的提取检测,通过比对提取出来的水印密钥与证书颁发机构中注册的水印来完成最终的版权判定,实现对首次分发的溯源。本发明相比于传统的零水印方案增加了泄密溯源的能力。
  • 一种用于数据库分发保护水印方法
  • [实用新型]可利用波浪能的浮式梳状防波堤装置-CN201921400366.2有效
  • 臧志鹏;孙玉欣;付登锋;张金凤 - 天津大学
  • 2019-08-27 - 2020-07-21 - E02B3/06
  • 一种可利用波浪能的浮式梳状防波堤装置,该浮式梳状防波堤装置包括浮体单元,其为浮式梳状防波堤装置提供浮力和起挡浪的作用;L型板式结构,其设置在相邻的两个浮体单元之间,起连接浮体单元和挡浪的作用;以及点吸式波能获取单元,其设置在L型板式结构上,用于吸收波浪能发电。本实用新型兼顾波浪防御和波浪能获取的双重功能;点吸式波能获取装置有利于浮式系统整体稳定性;本实用新型还充分利用反射波浪能并进行平台平面形状优化提高波浪获取效率。
  • 利用波浪浮式梳状防波堤装置
  • [发明专利]基于贝叶斯网络的电力数据指纹评估方法-CN201911264307.1在审
  • 张迎周;高戈;李鼎文;孙玉欣;沈茂林;沈锡 - 南京邮电大学
  • 2019-12-11 - 2020-05-01 - G06Q10/06
  • 本发明提出了一种基于贝叶斯网络的电力数据指纹评估方法,该方法包括以下三个部分:建立电力数据指纹评估指标体系、建立贝叶斯网络评估模型和贝叶斯网络推理。通过对电力数据指纹的具体流程进行分析,从各个指标中利用熵权法对评估指标进行筛选,构建出电力数据指纹评估指标体系;区别各指标节点的依赖关系,给出贝叶斯网络结构,合理的贝叶斯网络结构有助于准确的推理评估;电力数据保密性高,为解决只有小样本数据的问题,根据电力数据的特点,利用Beta分布等量逼近正态分布后利用贝叶斯估计的最大后验概率方法计算参数的估计值,完成贝叶斯网络参数学习;再利用团树传播算法进行贝叶斯网络的精确推理,节省推理的时间,提高推理的准确性。
  • 基于贝叶斯网络电力数据指纹评估方法

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