公开(公告)号：CN118114747A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410140382.1

申请日：2024-01-31

申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

发明人： 王林元 ,  陈健 ,  闫镔 ,  李东阳 ,  秦若熙 ,  郭宇琦 ,  马舒啸 ,  侯力彬

IPC分类号： G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2131

摘要： 本发明提供一种基于黑盒查询的信号智能检测网络接收端对抗样本生成方法。该方法包括：构建一个以信号样本为输入，以信号检测数量为输出的信号智能检测网络接收端作为待攻击模型；将信号智能检测网络检测的信号对抗样本相比于原始信号样本减少的信号数量的比例定义为攻击成功的决策边界；生成初始的扰动信号样本；根据当前的扰动信号样本基于决策边界估计其在决策边界处的梯度方向，沿估计的梯度方向对当前的扰动信号样本进行更新且更新后的扰动信号样本攻击成功时，则执行下一步骤；在原始信号样本上添加更新后的扰动信号样本且攻击成功时，则保存当前的攻击样本；重复以上两个步骤，直至满足停止条件，保存的攻击样本即为需要的信号对抗样本。

公开(公告)号：CN115238773A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210779964.5

申请日：2022-07-04

申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

发明人： 陈健 ,  石舒豪 ,  闫镔 ,  乔凯 ,  王林元 ,  杨帅 ,  王骞 ,  郭宇琦

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/00

摘要： 本发明属于图神经网络技术领域，具体涉及一种异质图元路径自动评估的恶意账号检测方法及装置，该方法包括获取社交媒体网络的信息，构建社交网络关系异质图；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体特征投影；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体节点类型内聚合；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体节点类型间聚合；通过计算异质图神经网络元路径的得分，发现最优的元路径，从而进行恶意账号检测。本发明可以实现社交网络关系异质图中元路径的自动搜索和挖掘，解决了异质图恶意账号检测方法中，元路径需要人工设计的问题。

公开(公告)号：CN117876761A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311821819.X

申请日：2023-12-27

申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

发明人： 闫镔 ,  王林元 ,  陈健 ,  秦若熙 ,  李东阳 ,  郭宇琦 ,  马舒啸 ,  侯力彬

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/092 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种基于强化学习动态集成选择的深度神经网络对抗训练方法，以集成动态选择的鲁棒性为目标定义模型选择的马尔科夫要素和过程，提出了基于轻量化集成和策略网络的强化学习模型框架，设计了基于优势动作评论算法(A2C)的动态集成选择训练框架，最终在图像测试集上实现动态集成算法，平衡对抗鲁棒性和干净准确率中的权衡问题。该方法创新性地利用传统多分类器系统中动态选择的思想，在深度神经网络下提出了基于强化学习集成动态选择的防御方法，利用模型的动态性从集成中为不同的输入图像选择更加鲁棒的子模型进行预测，这在提升模型鲁棒性的前提下，大大缓解了对抗训练带来的负面影响。实验结果验证了所提出方法在对抗样本防御中的有效性。