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公开(公告)号：CN114399042A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210033027.5
申请日：2022-01-12
申请人： 云南大学
摘要： 一种基于生成模型的对抗样本的检测方法，提出了Flow‑Pronged Defense against Adversarial Examples(FPD)，这是一种保护神经网络分类器免受对抗性例子的框架。FPD不需要修改受保护的分类器，它包括一个FLOW模型和一个残差网络分类器。Flow模型对对抗样本进行变换，使得分类器可以更好地对对抗样本和干净样本进行分类。残差网络通过跨层连接加强干扰数据和干净数据的区别。一，它既不修改目标分类器，也不依赖于分类器的特定属性，因此可用于保护范围广泛的神经网络。二，FPD独立于生成对抗样本，大部分对抗样本可以通过转换器变换样本的空间来检测。
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公开(公告)号：CN111276183A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010114706.6
申请日：2020-02-25
申请人： 云南大学
IPC分类号： G16B20/00
摘要： 本发明提供了一种基于参数估计的张量分解处理海量基因序列的方法，涉及混合模型参数估计领域，其特征在于，提出了块张量分解算法PTD，包括锚张量的选取、子张量的划分、并行非负张量分解和置换矩阵的计算，通过张量对数据建模，提出了锚张量的概念，将待分解的张量分解为多个子张量，通过锚张量在多个子张量中的共享与联系，并通过分解结果中锚张量对应的值，计算每一个子张量的置换矩阵，通过该置换矩阵，将所有子张量的分解结果合并到一起，在非负张量分解的过程中添加了负值置0和添加极小正数的操作既保证了张量分解结果的有效性，又增加了该算法的鲁棒性，进一步基于MapReduce思想在spark平台上实现了该算法，解决了参数估计中的张量分解处理高维数据时中速度慢、效率低的问题，使得该算法具有应对大规模数据的能力。
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公开(公告)号：CN114612798B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210231787.7
申请日：2022-03-09
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于Flow模型的卫星图像篡改检测方法，构建用于图像的Flow模型并采用未被篡改的卫星图像样本进行训练，将各个未被篡改的卫星图像样本输入Flow模型得到对应的隐空间图像样本，采用隐空间图像样本对构建的自编码器进行训练，将待检测卫星图像输入Flow模型得到隐空间图像，将隐空间图像输入自编码器得到重建隐空间图像，计算隐空间图像中各个像素和重建隐空间图像对应像素之间的偏差值，得到掩膜图像，将掩膜图像和待检测卫星图像相乘，对被篡改的像素求取连通域，从而确定篡改区域。本发明通过Flow模型进行空间转化增加篡改部分和原图的差距，再通过自编码进行重建，确定篡改位置，实现对任何没有标签的卫星图像篡改检测。
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公开(公告)号：CN111276183B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010114706.6
申请日：2020-02-25
申请人： 云南大学
IPC分类号： G16B20/00
摘要： 本发明提供了一种基于参数估计的张量分解处理海量基因序列的方法，涉及混合模型参数估计领域，其特征在于，提出了块张量分解算法PTD，包括锚张量的选取、子张量的划分、并行非负张量分解和置换矩阵的计算，通过张量对数据建模，提出了锚张量的概念，将待分解的张量分解为多个子张量，通过锚张量在多个子张量中的共享与联系，并通过分解结果中锚张量对应的值，计算每一个子张量的置换矩阵，通过该置换矩阵，将所有子张量的分解结果合并到一起，在非负张量分解的过程中添加了负值置0和添加极小正数的操作既保证了张量分解结果的有效性，又增加了该算法的鲁棒性，进一步基于MapReduce思想在spark平台上实现了该算法，解决了参数估计中的张量分解处理高维数据时中速度慢、效率低的问题，使得该算法具有应对大规模数据的能力。
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公开(公告)号：CN114612798A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210231787.7
申请日：2022-03-09
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/774 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于Flow模型的卫星图像篡改检测方法，构建用于图像的Flow模型并采用未被篡改的卫星图像样本进行训练，将各个未被篡改的卫星图像样本输入Flow模型得到对应的隐空间图像样本，采用隐空间图像样本对构建的自编码器进行训练，将待检测卫星图像输入Flow模型得到隐空间图像，将隐空间图像输入自编码器得到重建隐空间图像，计算隐空间图像中各个像素和重建隐空间图像对应像素之间的偏差值，得到掩膜图像，将掩膜图像和待检测卫星图像相乘，对被篡改的像素求取连通域，从而确定篡改区域。本发明通过Flow模型进行空间转化增加篡改部分和原图的差距，再通过自编码进行重建，确定篡改位置，实现对任何没有标签的卫星图像篡改检测。
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公开(公告)号：CN216527030U
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202123314685.1
申请日：2021-12-27
申请人： 云南大学
摘要： 本实用新型公开了一种可抽取式计算机网络安全控制器，包括箱体，所述箱体的内部下侧设有散热装置，所述箱体的上侧避设有散热格栅，所述箱体的左右两侧的下侧分别设有进气口，所述箱体的外侧壁上侧设有壳体，所述壳体为U形，所述壳体的内部设有两个螺杆，两个所述螺杆分别位于壳体的内部前后两侧，两个所述螺杆的左右两端分别与壳体的左右两侧壁转动连接，两个所述螺杆的左端之间连接有传动组件，两个所述螺杆上分别螺纹连接有移动块，所述箱体的内部上侧设有控制器腔，所述控制器腔的内部滑动连接有放置架，所述放置架上设有控制器，所述控制器腔的前后两侧壁分别设有滑槽，本实用新型的操作方便，便于对控制器进行检修。
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