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公开(公告)号：CN119625424A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411790358.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多尺度特征和跨模态残差注意力的隐私图像检测方法，在离线阶段通过构造隐私图像文本数据集并训练构造得到的自注意力与跨模态交叉注意力残差网络，在在线阶段采用训练后的网络进行实时隐私图像检测。本发明通过多尺度特征和残差跨模态注意力，显著提高隐私图像检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111553155B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010356699.0
申请日：2020-04-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F21/31
Abstract: 一种基于语义结构的口令分词系统及方法，包括：预处理模块、NLP语义提取模块和non‑NLP语义标注模块，其中：预处理模块接收待分词口令，提取口令中无法在之后的步骤中被识别的特殊语义因子并将其余部分按照字符类型进行预分词，将字母部分输出至NLP语义提取模块，将非字母部分输出至non‑NLP语义标注模块；NLP语义提取模块利用NLP工具从对口令的字母部分进行分词，得到多种语义因子；non‑NLP语义标注模块对口令中无法用NLP工具进行分词的部分进行语义标注。本发明根据语料库对口令按照其中蕴含的语义信息进行分词，识别口令的语义结构，对中文用户和英文用户设定的口令都能进行准确的分词。
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公开(公告)号：CN115292638A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210799880.8
申请日：2022-07-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/958 , G06F16/955 , G06F16/951 , G06K9/62
Abstract: 一种面向在线服务的隐私政策自动提取及结构还原方法，在在线服务网站中，通过定位隐私政策链接并跳转到相应的隐私政策网页，通过插件爬取隐私政策网页的原始HTML(Hyper Text Markup Language，超文本标记语言)文档，经标题识别及标题层级识别，最终还原隐私政策的层级结构。本发明实现在线服务中隐私政策的自动化分析及重构，为在线服务的隐私政策合规性分析、完整性分析等提供支撑。
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公开(公告)号：CN110086602B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910302522.X
申请日：2019-04-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L9/06
Abstract: 一种基于GPU的SM3密码散列算法的快速实现方法，通过异步方式将待处理消息从内存复制到作为全局存储器的GPU的显存，当GPU通过包含填充扩展和压缩函数循环展开的SM3快速实现方法进行哈希值计算时，CPU同时传输下一批次的消息；GPU将计算结果输出至显存并由CPU读取显存中的结果，传输消息摘要值。本发明实施简单，性能稳定，SM3快速实现性能达到11.4亿Hash/s，极大提高了SM3的计算效率。
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公开(公告)号：CN119720162A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411539634.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明实施例涉及数据处理及身份认证技术领域，提供一种基于人脸特征哈希的身份认证方法及装置，该方法包括：获取当前登录的第一用户的第一人脸图像和第一用户信息，其中，第一用户信息至少包括第一用户身份信息和第一文本口令；提取第一人脸图像的第一人脸特征，并对第一人脸特征进行量化处理，得到第一人脸特征向量并进行哈希运算得到第一人脸特征哈希值；验证第一人脸特征哈希值与预先存储的目标用户的目标人脸特征哈希值是否一致；若是，则验证第一用户身份信息与预先存储的目标用户身份信息是否一致；若是，则确定当前登录的第一用户的身份认证通过。由此，实现安全、快捷、准确、不受光照条件约束的身份认证，提升用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115879108A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310042424.3
申请日：2023-01-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于神经网络特征提取的联邦学习模型攻击防御方法，在每轮进行联邦学习全局聚合之前，预先在安全环境下构建神经网络特征提取模型，并采用公开数据集对其进行训练，由服务器本身引导对局部参数的信任；在在线阶段利用训练后的神经网络特征提取模型对各个客户端上传的局部参数进行特征提取并输出至服务器，由服务器采用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)对特征向量进行分类并剔除对应的恶意局部参数，实现安全聚合。本发明每次迭代时通过在安全环境下预先训练神经网络，使得在线阶段对抗各类模型中毒攻击，从而有效防止恶意客户端对全局模型的损坏。
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公开(公告)号：CN115834409A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211468071.5
申请日：2022-11-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种面向联邦学习的安全聚合方法及系统，通过服务器端循环广播全局模型和钥匙数据，由各个客户端将收到的广播数据与本地数据整合后训练广播收到的全局模型并上传本地模型至服务器端，由服务器端进行模型安全聚合及收敛判断，实现联邦学习系统的模型安全性。本发明在面对复杂的攻击手段时仍可以实现较好的防护效果；在恶意客户端节点数量超过半数的情况下，仍可以实现联邦学习系统的安全性。
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公开(公告)号：CN113807162A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110852673.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于深度学习的社交网络图像隐私保护方法及系统，离线阶段通过人脸检测得到数据集中每张图像上出现的所有人脸，然后提取人脸面部元数据作为特征，并为每张人脸贴标签标识其主人公或者陌生人的身份从而使得特征与标签共同构成用于训练神经网络分类器的训练数据；在线阶段通过检测输入的社交网络图像中的所有人脸，利用特征提取得到每个人脸对应的特征信息并输入训练后的神经网络分类器，得出该人脸为主人公或陌生人的分类结果，当分类结果为陌生人时则对该陌生人对应的面部图像进行模糊处理并得到更新后的社交网络图像。本发明通过深度神经网络学习图像中主体的特征，对人脸进行分类，最后模糊掉陌生人脸达到保护陌生人隐私的目的。
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公开(公告)号：CN112818320A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110213431.6
申请日：2021-02-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于视频的智能手机图案密码推测方法，通过从包含密码输入的视频中检测用户手部关键点和手机角目标并进行追踪，生成手部运动轨迹后提取轨迹中的转折点得到简化的轨迹，将其与图案密码进行匹配，最后生成候选密码并按照相似度排序。本发明使用视频处理，推测智能手机图案密码的方法，能够从视频片段推测出用户输入的的密码。
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公开(公告)号：CN110275942A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910560698.5
申请日：2019-06-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及数据分析领域，公开了一种电子凭据安全事件融合分析方法，解决了较好完成电子凭据第三方监管系统中融合分析系统任务的技术问题。包括如下步骤：S101：数据采集，S102：数据预处理，S103：特征提取，S104：融合计算，S105：结果输出，所述S104步，包括安全事件研判和关联关系学习，所述安全事件研判使用Kmeans聚类算法获取企业或用户发生安全事件的警戒阈值，所述关联关系学习利用Skip-gram模型训练异常行为对应编码后的词向量，获取异常行为的词向量之后，采用余弦相似性计算词向量间的相似度，进而得出企业间和用户间的关联相似度。在企业发生安全事件时间比较集中或异常行为数目较少时，安全事件预警阈值算法可以动态研判预警阈值而且结果比较准确。
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