-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117113073B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310477430.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/094
Abstract: 一种电磁信号识别模型对抗域泛化防御方法，它涉及一种对抗域泛化防御方法。本发明为了解决DL模型的不可解释性使得它们的结果很容易受到对输入数据添加精心设计的不可察觉扰动的影响的问题。本发明采用对齐原始信号和对抗样本的任务相关特征的方法，结合对抗训练增强AMC模型的对抗鲁棒性。本发明属于通信技术领域。
-
公开(公告)号：CN118051772A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410092753.3
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于相位翻转的鲁棒训练方法，所述一种基于相位翻转的鲁棒训练方法的完整流程包括两个主要组成部分：数据增强和对抗训练。该方法利用创新的相位翻转数据增强技术丰富不同样本的训练集，采用软标签训练策略为模型提供更丰富的不确定性判断空间，通过进一步整合基于随机策略和鲁棒泛化平衡的对抗训练机制增强防御能力。
-
公开(公告)号：CN117113073A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310477430.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/094
Abstract: 一种电磁信号识别模型对抗域泛化防御方法，它涉及一种对抗域泛化防御方法。本发明为了解决DL模型的不可解释性使得它们的结果很容易受到对输入数据添加精心设计的不可察觉扰动的影响的问题。本发明采用对齐原始信号和对抗样本的任务相关特征的方法，结合对抗训练增强AMC模型的对抗鲁棒性。本发明属于通信技术领域。
-
公开(公告)号：CN117938596B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410092632.9
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院
Abstract: 本发明提出一种基于解耦Hilbert‑Schmidt信息瓶颈DHSIB的自动调制分类对抗防御方法，所述方法从互信息的角度分析了AMC模型中间表征中的任务相关和任务无关特征，给出了任务无关特征对对抗鲁棒性影响的解释。本发明针对AMC模型，提出一种对抗防御系统模型，此外描述了频谱监测场景的威胁模型，并且在实验中使用直接攻击方法。
-
公开(公告)号：CN117938596A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410092632.9
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
Abstract: 本发明提出一种基于解耦Hilbert‑Schmidt信息瓶颈DHSIB的自动调制分类对抗防御方法，所述方法从互信息的角度分析了AMC模型中间表征中的任务相关和任务无关特征，给出了任务无关特征对对抗鲁棒性影响的解释。本发明针对AMC模型，提出一种对抗防御系统模型，此外描述了频谱监测场景的威胁模型，并且在实验中使用直接攻击方法。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.019 seconds)
