一种国家涉密文件信息统计方法

    公开(公告)号:CN110517008A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910672439.1

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种国家涉密文件信息统计方法。目前很多机关、单位对自身产生的涉密文件或从其他单位收到的涉密文件没有进行定期统计和报送,使得各国家保密行政管理部门无法了解涉密文件情况。本发明具体包括:各级机关、单位在产生涉密文件时,详细记录涉密文件信息,定期统计本单位的涉密文件信息,并向同级保密行政管理部门报送本机关、本单位的涉密文件信息情况;各级保密行政管理部门收到所辖区域的同级各机关、单位所报送的涉密文件信息情况后,进行统计汇总,并采用逐级报送的方式报送至上级保密行政管理部门。本发明方法解决了当前保密行政管理部门统计国家涉密文件信息难的问题,实现了涉密文件信息情况定期统计。

    一种基于特征值的不确定网络中免疫策略设计方法

    公开(公告)号:CN109657268A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811305623.4

    申请日:2018-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征值的不确定网络中免疫策略设计方法。首先,使用最大特征值作为免疫策略设计的基础衡量指标,其次,引入了不确定网络的概念,并基于此将期望特征值和染病规模作为最终权衡免疫节点重要性的关键指标。然后采用了从不确定网络中抽取代表性案例并保留不确定网络底层属性来代替以往所采用的提取大规模样本来保证精确度的方法。最后,结合最大特征值、度中心性以及网络密度的特点设计的免疫策略。本发明能够用于更精准的找到免疫节点,使免疫部分节点后剩余网络期望指标最小化,即剩余网络连接结构被最大化破坏,能抵御更强的外部攻击。既保证了精确度,又降低了计算强度。

    一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法

    公开(公告)号:CN107564004A

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201710859827.1

    申请日:2017-09-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法。本发明依次读入被篡改的视频序列的每一帧,通过计算机辅助跟踪来更新篡改区域的标记框位置,然后通过人工判定标记框的位置。如果计算机辅助识别的标记框偏离了篡改区域所在的位置,则通过鼠标修正标记框的位置。计算机辅助跟踪依据前一帧的标记框和当前帧被篡改区域的目标特征,通过运行在计算机上的目标跟踪算法,预测当前帧的标记框位置。本发明方法可以实现对篡改视频序列中视频篡改区域的标注,用输出的标记框表示视频篡改区域所在的位置。本发明将计算机识别视频篡改区域和人工标记相结合,解决了计算机自动识别跟踪不精确、人工标记效率低的问题,能够显著提升标注效率和准确率。

    一种基于条件扩散模型的仅标签模型逆向攻击方法

    公开(公告)号:CN117744130A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311391869.9

    申请日:2023-10-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于条件扩散模型的仅标签模型逆向攻击方法,该方法首先获取待攻击目标模型的仅标签访问权限,选择辅助数据集。其次获取目标标签以及辅助样本的预测标签。然后训练攻击用的条件扩散模型,获得跟目标标签对应的生成图像,并对生成图像进行伽马校正。最后对校正后的生成图像进行随机变换,并输入目标模型进行预测,获取最鲁棒的攻击结果输出。本发明能够有效恢复目标模型训练集中的隐私图像,同时生成的图像更准确、更逼真、更相似,并且攻击模型效果超越现有的黑盒攻击,比拟现有最先进的白盒攻击。

    一种基于特征值的不确定网络中免疫策略设计方法

    公开(公告)号:CN109657268B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN201811305623.4

    申请日:2018-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征值的不确定网络中免疫策略设计方法。首先,使用最大特征值作为免疫策略设计的基础衡量指标,其次,引入了不确定网络的概念,并基于此将期望特征值和染病规模作为最终权衡免疫节点重要性的关键指标。然后采用了从不确定网络中抽取代表性案例并保留不确定网络底层属性来代替以往所采用的提取大规模样本来保证精确度的方法。最后,结合最大特征值、度中心性以及网络密度的特点设计的免疫策略。本发明能够用于更精准的找到免疫节点,使免疫部分节点后剩余网络期望指标最小化,即剩余网络连接结构被最大化破坏,能抵御更强的外部攻击。既保证了精确度,又降低了计算强度。

    一种基于汉字字形扰动的字体风格迁移方法

    公开(公告)号:CN115688677A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211467878.7

    申请日:2022-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于汉字字形扰动的字体风格迁移方法,本发明设计风格迁移网络,使用注意力增强卷积替换普通卷积,弥补普通卷积在图像处理时只关注局部信息的不足,先编码提取汉字骨架特征,再解码生成目标字体风格的汉字变体。同时设计风格提取网络辅助风格迁移网络,将多次卷积输出的特征进行拼接送入风格迁移网络,提高网络学习汉字特征的能力。最后,将生成的和真实的汉字图像送入判别器完成真伪二分类。与现有方法相比,本发明能够捕捉到汉字的结构和风格特征,在汉字字形扰动的前提下,生成的汉字笔画清晰、结构完整、笔画风格明显,具有较高的可识别性和真实性。

    一种基于抽象语法树的XSS对抗攻击检测方法及模型

    公开(公告)号:CN115378687A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202210990113.5

    申请日:2022-08-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于抽象语法树的XSS对抗攻击检测方法及模型,包括请求预处理模块、抽象语法树处理模块、分词处理和词向量化模块以及XSS分类器模块,能够检测出攻击者使用绕过方法构造的XSS对抗样本,弥补了现有模型无法精准检测XSS对抗样本的缺陷,提高了Web应用系统的安全性,通过预处理,删除样本中无意义的字符串,然后通过抽象语法树找出样本中HTML部分和JavaScript部分,再使用训练过的XSS分类器对样本进行分类,从而精准识别出攻击者使用绕过方法构造的XSS对抗样本,提高WEB应用系统的安全性。本发明还进一步在两种对抗样本数据集上进行验证,结果表明,本发明所提方法对XSS对抗样本的检测率高达98.2%和99.8%,使得XSS对抗样本的绕过率低至1.8%和0.2%。

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