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公开(公告)号：CN119312295A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411332234.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大模型的代码混淆方法、系统及介质，涉及信息安全技术领域，其方法包括以下步骤：将源代码通过静态分析工具转换成抽象语法树AST；将得到的抽象语法树AST进行代码混淆，包括将抽象语法树AST中的函数顺序进行打乱以及对抽象语法树AST中的变量进行提取拆分，获取混淆后的抽象语法树AST；名称替换步骤：将抽象语法树AST中的变量名称和函数名称进行对调替换，并将对调后的变量名称和函数名称进行语义反转；编码加密步骤：基于随机扰动方式对语义反转后的变量名称和函数名称进行进行base64或AES编码。通过上述方法及相关系统、介质，本发明提升了大型语言模型对混淆后JS代码的理解难度。
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公开(公告)号：CN112162855B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010998007.2
申请日：2020-09-21
Applicant: 南开大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了基于页锁定内存的GPU页缺失处理方法、系统及介质，该方法通过在页锁定内存中建立对访问物理内存页的访问状态位图，对访问状态位图进行探测，提前检测GPU线程块需要访问的物理内存页是否在GPU端；当不存在时，则提前进行GPU的物理内存页迁移，避免了由于GPU内存页缺失批处理造成的性能浪费。可以在目前GPU缺页处理机制的基础上，省去等待缺页处理周期的过程，减少计算时间；尤其适用于待处理数据的存储量大于GPU内存时的应用场景。
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公开(公告)号：CN113485010A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110808199.0
申请日：2021-07-16
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光学透镜的图像加密物理光学系统及方法，该系统包括：沿光轴方向依次设置的转换透镜L1和N组过滤加密组件；每一组过滤加密组件沿光轴方向依次包括：光学滤波器和透镜；待加密的图像经转换透镜L1聚焦入射到N组过滤加密组件，经每一组过滤加密组件进行层层过滤和传播，输出综合频谱图像，实现图像加密。本系统最终输出的加密图像信息中，周围环境信息和人的具体样貌信息均被过滤掉，最后仅保留人的轮廓，从该轮廓中获得人的动作、姿态等信息，并进行行为判断、活动捕捉，判断该区域内的人是否存在异常。从而实现了从图像采集源头进行数据信息过滤与加密，且该过程不可逆，从根本上解决了隐私保护问题。
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公开(公告)号：CN110674941A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910912620.5
申请日：2019-09-25
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络的数据加密传输方法及系统。本发明将同一个神经网络模型存储在发送端和接收端，发送端先进行神经网络模型拆分，采用拆分后的前半部分进行数据处理，得到中间结果，将中间结果和拆分位置发送给接收端，接收端接收到到拆分位置，同样的拆分神经网络模型，采用拆分后的后半部分神经网络进行中间结果计算得到最终结果。在数据从发送端传输给接收端的过程中，就算数据被截获，也无法进行还原。提高了数据传输的安全性。
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公开(公告)号：CN104636647A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510119136.9
申请日：2015-03-17
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟化技术的敏感信息保护方法，其技术特点是包括以下步骤：将虚拟化管理软件架设在智能手持设备的原有软件层和硬件层之间；当原有软件试图获取基于硬件的敏感信息时，对硬件的访问被虚拟化管理软件截获，由虚拟化管理软件判断是否是授权用户访问；如果当前的访问是授权用户的合理请求时，则向原有软件提供敏感信息；如果当前的访问不是被授权用户的请求时，则在敏感信息中嵌入一定的噪声信息并提供给原有软件。本发明突破了原有操作系统的权限管理，使用比操作系统更底层的软件做信息管理，避免了权限不足而导致的信息保护失效，有效地识别和控制操作系统或者系统级软件对敏感信息的访问，可广泛用于各类智能手持设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101891669A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010232595.5
申请日：2010-07-21
Applicant: 南开大学
IPC: C07D207/38 , A01N43/36 , A01P13/00
Abstract: 本发明涉及3-取代环丙甲酰基吡咯烷-2，4-二酮及除草活性。化合物(I)具有很高的植物生长抑制活性及除草活性，而且对油菜表现出优良的选择性。其中，R1，R2：CH3、Cl、Br、CF3；R3：-CH(CH3)2、-CH2CH2CH3、-CH(CH3)CH2CH3、-CH2CH2CH2CH3、CH2＝CHCH2-、cyclo-C3H5。
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公开(公告)号：CN114610486B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210224866.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 南开大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种强化学习在大型仿真环境下的加速训练方法，包括：搭建环境仿真模型、初始强化学习模型和自监督模型，通过环境仿真模型和初始强化学习模型的不断交互，产生图像数据；采用分布式架构采集图像数据；通过自监督模型提取图像数据中的低维特征，得到特征编码；基于强化学习模型将特征编码的多个历史状态信息进行保存，并对不同的历史状态信息赋予不同的权重系数，最终得到一个满足马尔科夫性质的状态编码，输出一组序列数据，作为训练数据；基于训练数据对初始强化学习模型进行分布式训练，直至满足优化目标，得到最终强化学习模型。本发明具有训练速度快，且能对采样数据进行最大化利用。
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公开(公告)号：CN117172327A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311065618.1
申请日：2023-08-23
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明的一种基于跨域知识转移解决联邦领域泛化的方法，不再对偏移严重的本地模型直接进行聚合，而是驱动全局模型利用跨域知识转移的方式来提取本地模型的信息，即使得全局模型和本地模型使用跨域知识转移的方式进行训练。而本地模型无需等待全局模型与其他客户端的本地模型相互知识转移过程。跨域知识转移的方式可以保证全局模型在提取到客户端信息，使得全局模型在提取到了所有数据域的知识的同时，保持良好的泛化性能。同时，跨域知识转移的方式不要求多个本地模型的架构相同，解决了模型异质性问题和数据异质性问题。由于跨域知识转移的方式不需要等待全局模型的集中聚合和分发，整个训练过程可以高效的持续进行。
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公开(公告)号：CN102304097A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110185810.5
申请日：2011-07-05
Applicant: 南开大学
IPC: C07D277/34 , A01N43/78 , A01P13/00 , A01P3/00
Abstract: 本发明涉及N-[4-(2-芳氧基噻唑-5-基)-丁-3-炔-2-基]取代苯甲酰胺除草活性和杀菌活性。其中，R1＝2-Cl，3-Cl，4-Cl，3-F，4-F，4-OCH3，3-CF3，2，4-dichloro；R2＝2-Cl，4-Cl，2，4-dichloro，4-CH3；R3＝H，CH3。在测定浓度下，N-[4-(2-芳氧基噻唑-5-基)-丁-3-炔-2-基]取代苯甲酰胺类化合物显示出除草活性和杀菌活性。
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公开(公告)号：CN118761468A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410750336.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 南开大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于token融合的大规模语言模型推理优化方法，经过分词器预处理后的文本序列进入嵌入层进行编码，生成词向量和位置向量，将词向量和位置向量相加得到隐藏状态作为Transformer模块的输入矩阵；针对大规模语言模型逐层进行MHA模块的计算、token分组、token融合、MLP模块的计算和token复原操作；重复上述步骤直至大规模语言模型的最后一层；最后一层生成的隐藏状态进入尾接线性层计算，输出词表中各词汇的概率。本发明使用剪枝方法对LLM进行压缩，主要聚焦于如何降低大语言模型的推理延迟。降低推理延迟需要使用模型压缩技术对大语言模型进行压缩，减少模型推理的计算量从而降低推理延迟，加速推理过程，同时还可以保证尽量小的精度损失。
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