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公开(公告)号:CN118296597A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410508819.2
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/55 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域,具体涉及一种基于可学习触发器的联邦学习后门攻击方法、程序、设备及存储介质。本发明包括创建恶意客户端本地训练任务;根据全局模型副本和目标类小样本集生成可学习的触发器;可学习触发器注入本地数据,在训练过程中将后门植入本地模型;通过聚合器平均模型更新,将后门信息转递至全局模型中,使全局模型在正常工作的同时具有后门效应;在推理阶段,增强触发器触发强度,提高攻击性能的同时不影响攻击的隐蔽性。本发明提出的后门攻击方法具有良好的隐蔽性,生成用于触发后门攻击的可学习触发器具有良好的不可见性,使后门攻击在联邦学习范式中拥有较高的攻击成功率,并长时间维持。
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公开(公告)号:CN118296248A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410508781.9
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N5/02 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实推理的社交网络知识感知推荐方法、系统及存储介质。本发明所述的系统包括反事实数据生成装置、数据筛选装置、奖赏反馈装置、推荐装置。所述的方法将反事实推理引入到基于知识图谱的知识感知推荐系统中,利用知识图谱中的项目特征信息生成更多元化的反事实数据,将反事实推理从顺序推荐任务推广到更广泛的应用场景中,通过减轻知识感知推荐系统中虚假相关性的影响,同时作为一种数据增强方法缓解数据稀疏问题,使模型达到更优的效果,可广泛应用于社交网络场景下数据推荐等应用领域。
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公开(公告)号:CN118233080A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410508785.7
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种面向社交网络安全外包的数据隐私加密保护方法、系统及存储介质。本发明所述的系统包括密钥转发与数据处理装置、密钥生成装置、任务加密装置与结果解密装置。所述的方法通过一种多素数CRT加速的Paillier同态加密的安全外包计算方案,能够有效将数据加密外包至具备高计算能力的云计算中心进行计算分析,解决了采用本地入侵检测服务器由于计算性能低导致无法应对大量数据计算以及现有外包加密方案效率较低的问题。本发明相比原始Paillier加密算法以及基于其他加密算法的外包计算方案有着更高的安全性和加解密效率,尤其是当素数为4时,本协议相对于传统Paillier加密算法能够提升60%的加解密效率,有效的解决了对数据加解密而产生的额外时间开销。
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公开(公告)号:CN116170205A
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202310136412.7
申请日:2023-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种基于锚链接预测的多应用边缘安全检测与防御系统,所述系统包括多应用锚链接预测装置、单应用数据请求采集及处理装置、单应用缓存污染攻击检测装置和多应用缓存污染防御装置。本发明可以对使用多个应用账户发起缓存污染的攻击者进行关联,并能够仅利用单应用下的缓存污染攻击检测结果,实现对多个应用下缓存污染攻击的有效防御。本发明通过去匿名化,降低了攻击检测和防御的成本,大幅度提高了边缘节点的安全性,可部署在边缘服务器、路由器处,可广泛应用于多应用场景下网络安全检测与防御等应用领域。
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公开(公告)号:CN120031098A
公开(公告)日:2025-05-23
申请号:CN202510064156.4
申请日:2025-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种针对离线强化学习决策模式多样性的投毒攻击方法、系统、程序、设备及存储介质,属于离线强化学习技术领域。本发明方法首先获取离线强化学习数据集中的状态空间、动作空间及奖励空间,分析数据集中连续状态‑动作对组成的经验决策序列的多样性,将数据集中较为罕见的决策序列作为关键序列。然后,针对这些关键序列对应的数据,本发明添加了精心构造的微小扰动来降低数据集中经验决策序列的多样性,以此实现对离线强化学习数据集的有效投毒。本发明攻击方法以极低的攻击成本,实现了对离线强化学习模型的有效干扰,并确定了其在实际应用中的有效性和可行性。
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公开(公告)号:CN119788394A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411990952.2
申请日:2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/10 , G06F18/2115 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种面向网站指纹攻击的少样本数据增强方法、系统、介质及程序产品,涉及网络安全领域。该系统包括网站指纹采集装置,用于捕获网络流量数据;网站指纹清洗装置,用于剔除噪声数据;数据增强装置,将网站指纹序列进行数据增强,并进行多样性评估与优化;以及网站预测装置,利用增强得到的数据增强序列进行网站分类预测。本发明的方法通过模拟网络环境的时空变化,实施多种数据增强策略,结合多样性评估与优化算法,显著提升少样本条件下网站指纹攻击模型的准确率和鲁棒性。本发明有效解决了样本不足导致网站指纹攻击性能下降的问题,为网络安全领域提供了一种高效、可靠的数据增强技术方案。
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公开(公告)号:CN119442235A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411477147.X
申请日:2024-10-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于联邦学习安全防御技术领域,具体涉及基于对数秘密共享的隐私梯度中毒攻击防御方法、程序、设备及存储介质。本发明基于秘密共享技术,使得密文梯度可以在资源受限的边缘服务器端进行相似性的计算,能够在资源受限的边缘服务器中完成加密参数的相似性计算,进而识别出恶意模型以防御隐私梯度中毒攻击,通过相似性削弱这些恶意模型,增强全局模型聚合过程的鲁棒性,提高联邦学习的安全性和模型性能。
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公开(公告)号:CN119442234A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411477144.6
申请日:2024-10-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于联邦学习安全防御技术领域,具体涉及基于模型参数相似性检测的后门攻击防御方法、程序、设备及存储介质。本发明通过分析每个模型的更新幅度和输出的变化,去反映客户端数据样本分布是否发生变化,以此来发现异常模型更新。本发明为每个模型维护了历史模型更新幅度和历史输出分类结果的记录,并计算与当前更新幅度和输出结果的平均相似度,基于这些平均相似度去综合评估客户端的数据样本分布是否发生变化,结合模型参数归一化技术,可以对后门中毒更新进行过滤,同时保留良性的模型更新。
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公开(公告)号:CN119293246A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411301444.9
申请日:2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/353 , G06F16/334 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06Q50/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的是一种基于语义增强的热点言论检测方法、程序、设备及存储介质。本发明提出了基于语义增强的热点言论检测模型HSIBSE。其中包括信息嵌入层装置、文本嵌入层装置、编码层装置和输出层装置。通过使用热点言论词典,对文本进行分类,将其划分为含有热点性词语和不含热点性词语的两个类别。对每个词语,本发明将其与热点性词语词典中的词汇进行匹配,以确定其是否属于热点性词语。能够更准确地识别和分析热点言论,并为热点言论检测提供重要线索。本发明通过加强上下文理解,分析热点言论中的情感倾向,增强信息关联,有助于识别某些文本中的隐含信息,可广泛应用于社交网络中的互热点言论检测。
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公开(公告)号:CN118312650A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410508810.1
申请日:2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明属于多维数据处理技术领域,具体涉及一种基于多维范围过滤器的多维区域查询处理系统、方法、程序、设备及存储介质。本发明中首先将多维数组划分为数据块,获取各数据块的非空范围集合,并对非空范围集合内的各范围计算编号;对于每个数据块,针对其非空范围集合中的所有范围构建压缩位图和布隆过滤器,比较压缩位图和布隆过滤器存储空间代价,选择存储空间代价较小的结构作为当前数据块的多维范围过滤器;最后使用多维范围过滤器进行多维区域查询处理。本发明通过构建多维范围过滤器,实现亚线性时间复杂度的高效区域查询处理。
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