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]一种模式信息损失最小化的序列类数据隐私保护方法-CN201010298698.1有效
  • 陈珂;寿黎但;陈刚;胡天磊;尚璇 - 浙江大学
  • 2010-09-30 - 2011-02-02 - G06F21/00
  • 本发明公开了一种模式信息损失最小化的序列类数据隐私保护方法。基于一个广义的模式定义模型以及实际应用需求来确定模式定义函数集,在此基础上选择能够实现模式信息损失最小化的模式映射函数以提取模式特征。同时基于攻击者的背景知识来确定隐私攻击类型,基于k匿名技术,对时间序列的QI属性值和模式特征施加(k,P)匿名模型,该模型将时间序列的属性泛化区间以及模式特征分别作为独立的形式发布,在保证数据隐私的基础上,将时间序列的模式信息最小化,保证数据的可用性。(k,P)匿名模型能够兼容各种模式定义方式并拥有一套完整的可用性评估机制,其完善性和有效性使得(k,P)匿名模型能够在最大程度上博得信赖,获得广泛应用。
  • 一种模式信息损失最小化序列数据隐私保护方法
  • [发明专利]一种基于神经网络的四旋翼无人机攻击检测方法-CN202211023351.5在审
  • 赵振根;梁惠勇;程磊;孔飞 - 南京航空航天大学
  • 2022-08-25 - 2022-12-02 - B64D45/00
  • 本发明公开了一种基于神经网络的四旋翼无人机攻击检测方法。首先,获取四旋翼无人机正常和隐蔽攻击下的运行数据。其次,利用正常数据训练特定层数的前馈神经网络模型,利用该模型检测隐蔽攻击,得到不受攻击影响的无人机通道信息。然后,针对上述不受攻击影响的无人机通道,使用无人机正常数据训练自编码器模型,利用自编码器检测这些通道。最后融合一级前馈神经网络检测器、二级自编码器检测器得出最终检测结果。本方法实现了四旋翼无人机隐蔽攻击的检测。本发明相对基于模型的传统攻击检测方法,不仅能提高隐蔽攻击的识别能力,也能在线检测新的攻击模式
  • 一种基于神经网络四旋翼无人机攻击检测方法
  • [发明专利]一种防止芯片被破解的方法、装置、设备及存储介质-CN202111202349.X在审
  • 罗继;胡胜发 - 广州安凯微电子股份有限公司
  • 2021-10-15 - 2022-02-11 - G06F21/56
  • 本申请涉及信息安全技术领域,尤其是涉及一种防止芯片被破解的方法、装置、设备及存储介质,其方法包括使开发模式部分的程序和安全模式部分的程序分别存储在不同的地址区间;在程序运行过程中,随机对当前的生命周期进行判断,获得芯片当前所处的模式信息,并判断当前运行程序的地址是否在当前模式对应的地址区间内;若当前运行程序的地址位于当前模式对应的地址区间外时,使程序停止运行。解决了现有的芯片容易被过错产生技术攻击后被破解,程序从安全模式回到开发模式而导致芯片内容被获取或篡改的问题。本申请具有减少芯片内容被获取或篡改的情况,极大地增加了芯片的破解难度,防止芯片被外部攻击破解的效果。
  • 一种防止芯片破解方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于固有子序列模式分解的网络入侵检测方法-CN200810044515.6有效
  • 朱莺嘤;叶茂;赵欣;李丽娟;孟喜 - 电子科技大学
  • 2008-04-02 - 2008-08-27 - H04L9/36
  • 本发明一种基于固有子序列模式分解的网络入侵检测方法,包括以下步骤:①网络数据截取和预处理;②将正常训练集的序列和疑似序列分别进行固有子序列模式挖掘:将序列建立一个序列图,找出序列图中的封闭路径作为固有子序列模式的候选序列,根据原序列找出构成每个候选序列的固有子序列模式;③按照支持度分层;④异常检测:首先将疑似序列和正常序列的固有子序列模式根据支持度各自独立地组成若干层,然后在相应的层中对疑似序列的固有子序列模式与正常子序列模式进行匹配该方法克服了现有技术中存在的不足,能够准确、有效地识别已有的攻击和日益增多的新的攻击
  • 基于固有序列模式分解网络入侵检测方法

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