-
公开(公告)号：CN113610904A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110817436.X
申请日：2021-07-19
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供了一种3D局部点云对抗样本生成方法、系统、计算机及介质，所述方法为获取待攻击局部点云和与待攻击局部点云匹配的待匹配局部点云，计算待攻击局部点云内每个点的对抗攻击敏感度，并根据各个对抗攻击敏感度，确定待攻击局部点云的对抗关键点，再采用FGSM算法，根据待攻击局部点云和待匹配局部点云的特征距离，对对抗关键点添加扰动，得到一组待分析对抗样本后，计算各个待分析对抗样本与待攻击局部点云的点云距离，并根据点云距离从待分析对抗样本中确定对抗样本。本发明的实际应用中，不仅对抗样本构建技术简单可靠，而且生成的对抗样本攻击力强，有效提升点云局部形状匹配的学习能力和防御能力，进而提升点云匹配模型的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN113449783A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110675839.5
申请日：2021-06-17
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种对抗样本生成方法、系统、计算机设备和存储介质，通过获取待攻击的原始图像样本和神经网络模型，根据原始图像样本输入神经网络模型得到对应的梯度符号矩阵，以及采用熵值滤波器获取原始图像样本的信息熵分布矩阵生成扰动矩阵，并使用该扰动矩阵对原始图像样本添加扰动，并在得到的噪声图像样本满足对抗样本生成要求时，停止迭代，将该噪声图像样本作为对抗样本，反之，将噪声图像样本输入神经网络模型，进行下一轮噪声图像样本生成迭代，直至得到满足要求的对抗样本的方法，克服现有技术中未对梯度信息的重要程度作区分，在图像信息熵不同的区域生成均匀分布扰动缺陷的同时，增加了对抗样本的隐蔽性，提升了对抗样本的攻击效果。
-
公开(公告)号：CN110084147B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910278065.5
申请日：2019-04-04
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种用于人脸识别的性别隐私保护方法及系统，所述方法包括：获取人脸图像，并调用人脸识别网络和性别识别网络分别对人脸图像进行识别得到第一人脸识别结果和第一性别识别结果；调用多层神经网络对人脸图像计算得到性别隐藏图像；调用人脸识别网络和性别识别网络分别对性别隐藏图像进行识别得到第二人脸识别结果和第二性别识别结果；判断是否第一人脸识别结果与第二人脸识别结果一致并且第一性别识别结果与第二性别识别结果不一致；若否，则对多层神经网络进行调整，并重复执行上述步骤；若是，则输出性别隐藏图像。本发明能够在保证人脸识别准确性的同时保证用户的性别信息不被正确识别，从而有效提高了人脸识别技术的可靠性。
-
公开(公告)号：CN112202759B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202011037709.0
申请日：2020-09-28
Applicant: 广州大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于同源性分析的APT攻击识别及归属方法、系统和存储介质，包括下述步骤：从监控的威胁数据中采集APT相关的攻击数据，并提取定义的APT四元特征组中各集合中的特征元素值；与任意已有的某个APT组织库中的APT攻击特征元组进行特征向量化；对两组攻击的特征向量计算相似性，发现该攻击与选取APT攻击的关系及所属的组织，并将该攻击样本保存到APT组织库中。本发明将IKC攻击链与其他能区分APT组织的特征相融合形成多维特征集合，并结合权重进行相似度计算，不仅可有效检测APT攻击事件，而且基于已知的APT组织库可找到相似的APT攻击，有利于构建攻击场景，跟踪攻击者，并有效识别后续出现的事件的APT攻击组织。
-
公开(公告)号：CN110046622B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910272129.0
申请日：2019-04-04
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种有目标的攻击样本生成方法，通过获取待识别图像X和特定数字j，遍历待识别图像X的每个像素点，在每个像素点采样K个像素值，并分别计算每个数值在神经网络N中的识别概率，得到将待识别图像X，识别为所述特定数字j的识别结果中最大识别概率的像素点的位置P；遍历像素点的位置P的每个像素值，并分别计算每个数值在神经网络N中的识别概率，得到将待识别图像X，识别为特定数字j的最大识别概率时的像素值V’；将待识别图像X中像素位置P的像素值修改为V’，得到对抗样本X’，该方法的运行时间短，仅通过修改数字样本图像的一个像素点，就可使得神经网络将待识别图像误识别为特定的数字。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222053A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110589078.1
申请日：2021-05-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB图像和Stacking多模型融合的恶意软件家族分类方法、系统和介质，方法包括：构造API类别数据库Q；提取恶意软件API调用顺序链；根据API调用顺序链构造API调用关系对，得到API调用关系对有向图G；使用最大熵模型中的改进的迭代尺度算法进行权重的确定，得到每个API调用关系对的权重wi,j；得到代表恶意软件调用API行为的RGB图像；构造stacking多模型融合分类器并进行训练学习，将代表每一个恶意软件行为特征的RGB图像数据集输入分类器中，从而预测出所属恶意软件家族名称。本发明通过将恶意软件的API调用行为通过转换规则转换为RGB图像，转换过程不仅考虑API调用的次数，同时也考虑到了API之间调用的关系，使用Stacking技术进行多模型融合，能够提高模型的准确度。
-
公开(公告)号：CN113205821A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110446800.6
申请日：2021-04-25
Applicant: 广州大学
IPC: G10L19/018 , G10L15/22
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗样本的语音隐写方法，包括：将噪声δ经编解码器Aa添加到音频X上，生成满足最小化目标函数的音频样本X’，其中，音频X包含内容文本为T，音频样本X’包含需要加密传输的信息S。本发明将所生成的音频对抗样本用于语音隐写领域，具有较高的保密性、隐蔽性、安全性。在通常情况下，第三方无法轻易察觉到加密音频样本存在异常或隐写信息；即便第三方认为该音频样本存在隐写信息，在保障编解码器模型Aa不被窃取的前提下，第三方无法获得其中所隐藏的信息。
-
公开(公告)号：CN110083641B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910347686.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 广州大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本申请公开了一种基于目标行为的情报分析方法及装置，根据当前行为数据对历史行为数据进行分类后，通过Apriori算法和典型相关分析获取两者之间的强关联信息和弱关联信息，从而在碎片化的数据之间建立内在关联，使后续推荐的情报数据不再是简单的数据组合，进而优化情报分析结果，提高情报分析的准确性、完整性和有效性。
-
公开(公告)号：CN112669978A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011317829.6
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种疫情感染风险评估方法，包括：获取患者的移动终端号或身份证号，并根据移动终端号或身份证号从运营商轨迹接口中获取患者对应的轨迹信息；从患者的轨迹信息中提取基站轨迹，并通过通行方式判断算法得到患者通过基站时的通行方式；根据基站轨迹获取患者进出基站时间，并将患者进出基站时间按照预设时间片进行时间片切分；统计预设时间内进出基站相同通行方式相同时间片内的人数，将相同通行方式的人数乘以对应的权重，得到每个通行方式的风险值，再将基站所有通行方式的风险值相加，得到基站的疫情感染风险度，实现地区的疫情感染风险评估。本发明实现了地区和个人的疫情感染风险自动评估，且评估依据多，评估结果准确。
-
公开(公告)号：CN112508008A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011317807.X
申请日：2020-11-23
Applicant: 广州大学
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种检测车牌识别系统抵御对抗样本透明膜攻击的方法，包括：S1，生成对抗样本透明膜，将对抗样本透明膜贴在车牌上；S2，车牌上贴有对抗样本透明膜的车辆通过车牌识别系统，对抗样本透明膜对车牌识别系统进行攻击，车牌识别系统拍摄车辆照片并识别其中的车牌信息，以此来判断车牌识别系统抵御对抗样本透明膜攻击的能力。本发明能用于实际的车牌识别系统，判断实际的车牌识别系统抵御对抗样本透明膜攻击的能力，且能用于其他识别系统，应用范围广。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
215
records
(took 0.024 seconds)
