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公开(公告)号：CN113537291B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110667860.0
申请日：2021-06-16
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096
摘要： 本发明属于数据样本处理技术领域，特别涉及一种频域对抗样本生成方法及系统，针对原始样本数据，利用白盒攻击生成第一对抗样本数据；并依据第一对抗样本数据和原始样本数据的差异，通过傅里叶变换获取频域内样本数据之间正弦波幅度变化矩阵；将目标数据傅里叶变换后与正弦波幅度变化矩阵进行融合，并通过逆傅里叶变换输出目标数据最终的对抗样本数据。本发明在白盒攻击基础上利用对抗样本与原始数据之间的差异性来构造最终对抗样数据，利用结构相似性生成用于对抗样本生成中攻击阶段的通用扰动，能够获取具有较高攻击成功率的样本数据，提升生成样本的逼真程度，能够使得用于图像识别等模型优化识别效果更好，具有较好应用前景。
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公开(公告)号：CN109214194B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810796835.0
申请日：2018-07-19
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明涉及图数据发布的隐私保护技术领域，尤其涉及点差分隐私下图的度直方图发布方法。本发明首先利用基于度排序的边移除方法SER，通过将原始图投影到一个压缩图来降低发布机制中的全局敏感度。然后，基于SER投影方法给出了一种满足点差分隐私的度直方图发布方法。仿真实验表明，相比已有方法，在相同的约束条件下，SER投影方法能最大程度地保留原始图中的边信息，为后续的数据处理奠定了良好的基础。与已有度分布发布方法相比，基于SER投影方法的本发明点差分隐私下图的度直方图发布方法在L1误差和KS距离这2个评估指标上均具有优势，使得发布后的度分布更接近原始图的度分布，可用性也越高。
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公开(公告)号：CN114969829A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210760895.3
申请日：2022-06-30
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明属于隐私保护的机器学习技术领域，特别涉及一种基于主成分分析和函数机制的差分隐私线性回归方法及系统，对训练数据集进行切分，依据训练属性值构建特征矩阵及标签向量，向特征矩阵的协方差矩阵中注入噪声扰动，并基于主成分分析将特征矩阵投影到主成分空间，依据投影矩阵来获取降维数据集；利用降维数据集进行模型训练，在模型训练的线性回归目标函数中添加噪声扰动，对扰动后的目标函数进行最优化求解来获取模型训练的最优模型参数。本发明在降低差分隐私线性回归全局敏感度的同时，能够提高训练优化后模型的适用性。并进一步通过仿真实验表明，本案方案所训练的线性回归模型能够在有效避免隐私泄露的同时，具有良好的可用性。
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公开(公告)号：CN114842289A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210343414.9
申请日：2022-04-02
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06K9/62 , G06T3/40 , G06T5/20
摘要： 本发明属于图像数据处理技术领域，特别涉及一种基于图像重构的对抗样本防御方法及系统，针对输入图像，利用预设的压缩比例并通过选取切比雪夫节点来构造采样的压缩样本点空间；针对压缩样本点空间，通过滤波插值对图像进行压缩；针对压缩后的图像数据，利用预设的重构比例并通过选取切比雪夫节点来构造采样的重构样本空间；针对重构样本空间，通过插值滤波对图像进行重构，将重构后的图像数据作为对抗样本数据进行输出。本发明采用压缩和重构预处理方式进行对抗样本防御，无需训练即可使深度神经网络DNN模型在干净样本集上保持较高准确率，便于实际场景应用。
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公开(公告)号：CN112202511A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011051698.1
申请日：2020-09-29
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： H04B17/318 , H04W12/04 , H04W84/18
摘要： 本发明属于安全通信技术领域，特别涉及一种基于信道特征的物理层密钥生成方法及系统，包含：通信双方依据事先约定采样策略，将多信道网络中各子信道信号强度作为信道特征参数，对该信道特征参数进行评估和提取；对提取到的信道特征参数通过信道量化方式进行量化；通信双方分别针对量化数据进行信息调和，获取各自初始密钥，双方并经过密钥协商进行密钥增强，得到最终会话密钥。本发明通信双方根据采样策略对多个子信道的RSS进行采样，经过去均值滤波、量化编码等处理后最终形成密钥，不但能够有效降低采样数据的相关性，克服信道相干时间限制，提高密钥生成效率，同时方法、简单，计算开销少，能够有效在物联网设备上实现，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110572800A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910748663.4
申请日：2019-08-14
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种面向机器到机器环境下设备身份认证方法及装置，该方法包含：物联网中智能传感器设备确定自身身份信息，认证服务器与路由器之间协商预共享密钥，同时智能卡进行读写操作并开辟存储空间；智能传感器设备通过智能卡并利用自身身份信息完成向认证服务器的注册请求；接入机器到机器通信环境中的智能传感器设备通过智能卡进行设备读取，并通过预共享密钥与物联网中路由器之间进行相互认证和密钥协商，以实现与物联网中其他传感器设备之间的数据交互。本发明可抵抗针对智能卡的测试攻击、预共享密钥泄露攻击、会话密钥泄露攻击及中间人攻击等，有效提升物联网数据交互过程中的安全性，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118200005A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410408446.1
申请日：2024-04-07
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明公开一种面向可去重云存储系统的匿名口令认证与加密方案，面向可去重云存储系统，在密钥服务器‑云服务器‑用户三方架构下，三方共同生成MLE密钥，在实现加密数据去重的同时，避免了暴力攻击和单点故障问题；基于非交互式零知识证明方案构造了用户到云存储服务器的匿名认证，实现了对用户身份信息的隐私保护；利用基于身份的不经意伪随机函数构造了基于强化口令的密钥保护机制，使得用户可以在远程云服务器端安全地存储、维护密钥，而无需占用本地资源。安全性分析和仿真实验结果表明，该方案在保证加密和认证安全性的同时，提供了更高的计算和通信效率。
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公开(公告)号：CN115310422A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210883645.9
申请日：2022-07-26
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06F40/205 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06K9/62
摘要： 本发明公开一种对短文本中领域信息进行挖掘并显示表征的方法及装置，该方法包括：对百科知识进行领域划分，依据划分结果和网络爬虫为每个领域收集领域关键词，构建成领域词典，并对每个领域词典进行去重处理；对领域词典中的每个关键词的词典频率进行计算并进行标注；对待处理的短文本进行分词，并依据停用词表去除分词结果中的停用词，得到待计算的特征词；将每个特征词视为一个局部，依据其词典频率值进行局部的领域贡献度的计算；结合每个特征词的局部领域贡献度，综合得出整个短文本的领域得分，并对齐进行排序和筛选，返回短文本所对应的领域。本发明可以在不对基于深度学习框架的任务模型进行改动的同时提升该模型的整体性能。
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公开(公告)号：CN113051873A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110300886.1
申请日：2021-03-22
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06F40/126 , G06F21/46 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于变分自编码器的轻量级口令猜测字典生成方法及装置，该方法包括对训练集中的口令按预设条件进行预处理，获取统一格式的口令集合；对所述口令集合按结构进行划分得到口令片段，并使用n‑gram方法将每个口令片段切分为字符组合；根据预设参数筛选出常用字符组合，然后将口令编码为向量形式；初始化变分自编码器模型，并使用所述向量形式口令进行训练，直至损失函数值不再下降；使用训练后的变分自编码器模型生成猜测口令，并按生成口令出现的频次降序排列，得到口令猜测字典。本发明极大的缩短了模型训练时间和口令猜测字典的生成时间，提高了口令猜测的成功率，保证了字典猜测攻击的时效性。
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公开(公告)号：CN109214194A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810796835.0
申请日：2018-07-19
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明涉及图数据发布的隐私保护技术领域，尤其涉及点差分隐私下图的度直方图发布方法。本发明首先利用基于度排序的边移除方法SER，通过将原始图投影到一个压缩图来降低发布机制中的全局敏感度。然后，基于SER投影方法给出了一种满足点差分隐私的度直方图发布方法。仿真实验表明，相比已有方法，在相同的约束条件下，SER投影方法能最大程度地保留原始图中的边信息，为后续的数据处理奠定了良好的基础。与已有度分布发布方法相比，基于SER投影方法的本发明点差分隐私下图的度直方图发布方法在L1误差和KS距离这2个评估指标上均具有优势，使得发布后的度分布更接近原始图的度分布，可用性也越高。
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