公开(公告)号：CN119336848A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411466779.6

申请日：2024-10-21

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 彭海朋 ,  赵子琳 ,  王维 ,  刘景贤 ,  张江涛 ,  李丽香

IPC: G06F16/27 ,  G06N20/00 ,  G06N3/098 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供基于区块链和联邦学习的数据安全流转与更新方法，包括：模型发布者发布训练的模型参数到区块链中；各终端用户从区块链中获取对应的初始模型参数，通过本地机器学习训练出新的参数；将各自本地训练的参数通过网络安全高效地上传至区块链上；区块链把每次训练的模型参数视作一笔交易，当模型收敛时将交易打包为一个区块；不断重复训练，直至模型达到收敛状态，该发明解决联邦学习过程中由于中心化架构带来的数据安全隐患、单点故障问题以及数据流转不透明的问题，构建了一种去中心化、透明且高效的模型参数流转机制，确保联邦学习的参与者可以安全地共享和更新模型参数，提升了整体系统的安全性、隐私保护。

公开(公告)号：CN119760746A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411870686.X

申请日：2024-12-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 彭海朋 ,  王维 ,  刘景贤 ,  赵子琳 ,  张江涛 ,  李丽香

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/64 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442

Abstract: 基于属性基加密与深度学习的区块链监察系统及方法，属于信息领域，包括用户提供身份和属性信息给注册授权机构，生成一组私钥；根据数据访问需求设定访问策略，使用私钥对数据进行加密；将数据转换为密文，将加密数据和密钥上传服务器，为每条数据生成一个唯一标识符；设计智能合约管理数据唯一标识符上链过程；用户通过唯一标识符在服务器中定位目标数据，符合访问策略的用户使用私钥解密数据；监管方向注册授权机构申请秘钥对数据进行解密，利用解密后的数据构建多敏感信息检测模型，检测文本敏感信息。本发明利用属性基加密增强数据访问的灵活性和安全性，结合深度学习模型有效检测并识别数据中潜在敏感信息，确保数据传输的完整性与安全性。

公开(公告)号：CN118865986A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410878857.7

申请日：2024-07-02

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 彭海朋 ,  赵子琳 ,  刘景贤 ,  李丽香

IPC: G10L17/18 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098 ,  G06F17/14 ,  G10L17/26 ,  G10L17/02

Abstract: 本发明提供一种基于多特征联合网络学习的语音欺骗检测算法，接收到语音信号后，对所述语音信号进行信号处理工作，提取三种特征，并将每个特征分别输入深度卷积神经网络的后端分类器，计算得到三种特征对应的检测分数，将检测分数进行融合分析，判断所述待测的语音信号是人声还是ai语音合成攻击的结果；具体算法包括：信号处理、特征提取、基于深度神经网络的后端分类器检测、输出分数以及做出判决，本发明建立TF‑TDNN时延神经网络作为后端分类器，对三种特征进行分类学习，得到三种检测分数，基于ECAPA‑TDNN的架构，有效建模全局通道的相关性并且得到多尺度特征信息，在此基础上加入AFM注意力融合机制，得到各卷积层的融合信息，帮助网络获得更多隐含特征，提高模型度量结果。