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公开(公告)号：CN113837253B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202111080178.8
申请日：2021-09-15
Applicant: 广州大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种单步对抗训练方法、系统、设备、存储介质及产品，其方法包括对干净样本和对应的标签进行FGSM对抗攻击；同时，基于上限值，对待生成的FGSM对抗样本的步长进行裁剪，获取裁剪样本；对干净样本和裁剪样本进行对抗训练，直至所有训练数据完成一次前向计算及反向传播的过程；重复获取干净样本和裁剪样本，并对干净样本和裁剪样本进行对抗训练，直至完成全部的对抗训练，获得模型以防御攻击。解决了现有对抗训练方法鲁棒性差或者用时过长的问题。本申请具有改善对抗训练方法的鲁棒性能和缩短训练时长的效果。
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公开(公告)号：CN114866272B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210271451.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及数据投放技术领域，且公开了群智感知环境下真值发现算法的多轮次数据投放系统，TruthFinder公布上一轮的聚合真值利用恶意工人在上一轮提交的数据 和 计算出奖励值reward、估计状态 和观测值三元组g a f(Truth，Truth，Truth)，reward为t时刻恶意工人执行动作后得到的回报，估计状态用于t+1时刻输入模型做决策，储存到经验池中，用于训练模型。该群智感知环境下真值发现算法的多轮次数据投放系统，场景为多轮次的连续数据投放场景和针对连续数据的数据投放场景，比全局信息优化法数据投放和自举法数据投放更加实用，可研究性更高，其次本发明不需要额外获取到正常工人的数据和TruthFinder的设置，因此本发明实施起来更加简单。
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公开(公告)号：CN117040773A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310508275.5
申请日：2023-05-06
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种结合改进模拟退火算法与优先级集成的入侵检测方法，包括：结合随机过采样、随机欠采样以及shuffle方法重构训练集。使用改进的模拟退火算法对流量数据做特征选择。使用基于规则与优先级的模型集成方式将LightGBM、XGBoost、CatBoost、随机森林等多种模型集成，包括使用多种模型基于训练集分别做训练，基于每个模型的表现选择一个整体性能最好的模型作为基模型，该模型具有全局把控能力并被赋予最低优先级。针对特定攻击类别Ai，从除基模型以外的模型中找两个识别Ai效果最好的通过逻辑与(&&)连接，两个模型判定结果一致才生效。最终以训练集不同攻击的隐蔽性(数量占比)为不同攻击制定判定优先级，若所有规则无法识别Ai最终由基模型做出决策。
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公开(公告)号：CN116668112A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310624398.5
申请日：2023-05-29
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/094
Abstract: 本公开提供了一种生成流量对抗样本访问黑盒模型的方法及装置，其中，方法包括：从均衡流量样本的每一类中按比例抽取得到小样本，将小样本对黑盒模型进行访问得到预测结果，将预测结果与真实标签不一致的小样本保留为元学习样本；将元学习样本分为训练样本和测试样本，在经过预训练的替代模型上使用训练样本执行元学习的迭代训练，不断更新替代模型的网络参数，得到最终的优化替代模型，使用测试样本评估元学习的学习效果；使用均衡流量样本对优化替代模型进行白盒攻击，改变流量样本中的可微特征，在使用攻击方法对优化替代模块攻击成功后生成流量对抗样本；使用流量对抗样本攻击黑盒模型。本公开提升了黑盒攻击的攻击成功率。
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公开(公告)号：CN116665089A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310509885.7
申请日：2023-05-08
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及基于三维时空网络的深度伪造视频检测方法，包括步骤：S1、利用RetinaFace算法对输入的视频帧进行人脸检测和裁剪，获取人脸区域图像；S2、将人脸区域图像输入到三维时空网络中；其中，三维时空网络包括RGB、光流和噪声三个特征提取模块；S3、设计融合卷积块注意力模块的I3D网络，令三个特征提取模块提取不同的时空特征；S4、将三个特征提取模块的输出进行特征向量的加权平均融合，获取预测标签的概率值。本发明通过采用了三维时空网络，可以提取深度伪造视频的时空特征，提高了深度伪造视频的检测准确率；在RGB域的基础上添加了光流声特征提取模块和噪声特征提取模块，可分别检测到伪造视频中的微表情变化不一致性和噪声域异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113780363B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110946024.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种对抗样本防御方法、系统、计算机及介质，所述方法包括获取待检测图像样本；分别采用不同的去噪方法对待检测图像样本进行去噪处理，得到对应的第一去噪样本和第二去噪样本；将待检测图像样本、第一去噪样本和第二去噪样本分别输入深度神经网络模型，得到对应的待检测样本概率向量、第一去噪样本概率向量和第二去噪样本概率向量；分别获取待检测图像样本概率向量与第一去噪样本概率向量的第一相似度、以及与第二去噪样本概率向量的第二相似度，并根据第一相似度和第二相似度，判断待检测图像样本是否为对抗样本。本发明能够简单、高效且精准的识别对抗样本及给出对应的预测类别，有效提升对抗样本的防御能力及模型的服务能力。
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公开(公告)号：CN113780123B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202111001380.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 广州大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种对抗样本生成方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：对原始人脸图像进行人脸关键点检测，得到人脸的关键点，根据所述关键点构成的掩码区域，得到相对应的掩码矩阵；将原始人脸图像和经过初始化的干扰噪声输入神经网络进行训练，得到第一干扰噪声；将所述第一干扰噪声与所述掩码矩阵相乘，得到干扰区域限制的第二干扰噪声，对所述第二干扰噪声进行高斯滤波，得到第三干扰噪声；将所述第三干扰噪声与所述原始人脸图像相叠加，得到对抗样本；根据预设的迭代条件对所述对抗样本进行多轮迭代计算，得到最终的对抗样本。本发明能够更加精准地实现局部攻击的对抗样本生成效果，提高了人脸对抗样本的抗感知能力和抗检测能力。
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公开(公告)号：CN116502088A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310476240.8
申请日：2023-04-26
Applicant: 鹏城实验室 , 四川亿览态势科技有限公司 , 广州大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/006 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种网络入侵检测方法、系统、电子设备及存储介质，该方法通过将待检测数据输入至多个训练好的分类器中进行网络入侵检测，获得每个训练好的分类器输出的入侵检测结果；对每个第一萤火虫种群采用萤火虫算法进行萤火虫位置优化，获得目标萤火虫个体；将每个第一萤火虫种群的目标萤火虫个体组成新种群，找出新种群中符合目标条件的目标萤火虫个体，并将新种群中的目标萤火虫个体加入每个第一萤火虫种群中作为下一次迭代的第二萤火虫种群，直到萤火虫算法达到最大迭代次数，得到目标萤火虫个体的位置；根据多个权重系数和每个训练好的分类器输出的入侵检测结果，计算得到最终的入侵检测结果。本发明能够提高网络入侵检测的精确度。
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公开(公告)号：CN116361476A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211455256.2
申请日：2022-11-21
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 广州大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于插值法的知识图谱负样本合成方法，包括以下步骤：S1：候选集筛选：从负样本中筛选负样本集合cand_il，作为mixup操作的候选集；S2：mixup样本合成：选择cand_il中的负样本进行合成得到cand_im，再将cand_im中的负样本和正样本进行二次mixup合成；S3：训练更新：将得到的负样本集合cand_il、cand_im、cand_ik再筛选得到cand_is，并将其用于模型训练和更新强负样本集合本发明易于实现，运算速度快，不增加原始嵌入模型的复杂度；能增强虚拟负样本的多样性，提升知识图谱嵌入模型的性能，易于叠加到已有的知识图谱嵌入模型中。
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公开(公告)号：CN116320193A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210792030.5
申请日：2022-07-07
Applicant: 广州大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了一种安全、无计算设备依赖的工业图纸传输方法与系统，该方法包括S1，使用半色调技术对秘密图像Ss进行处理，获得半色调图像Sb；S2，使用可视秘密技术对半色调图像Sb进行加密处理，获得分存图像P1和P2；S3，将分存图像P1和P2发送至目标接收者；S4，将P1和P2进行叠加，获得还原图像Sd；S5，在GAN中利用秘密图像Ss作为输入数据集训练出生成器；S6，将还原图像Sd输入到生成器中，获得无噪声图像Ss'。本发明利用GAN提升了可视密码解密图像的质量，经过可视密码加密后，无论是通过物理介质还是数字方式传输，都可以确保图像的隐私性，为工业信息尤其是CAD图像传输提供安全高效的解决方案。
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