公开(公告)号：CN115798055B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310097454.4

申请日：2023-02-10

申请人： 四川大学

发明人： 梁刚 ,  熊荆荆 ,  李丞浩 ,  杨进 ,  许春 ,  赵奎

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06T7/246 ,  G06V20/40 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于cornersort跟踪算法的暴力行为检测方法，解决现有技术检测准确率低、漏检、误判、识别能力差的不足，收集暴力视频训练集，对视频帧数据进行统一裁剪后使用cornersort行人跟踪模块处理人体骨架数据，生成骨架运动特征分量；并输入到RGB外观信息补充模块，利用轻量级RGB空间特征提取网络将骨架附近的外观信息补充到骨架运动特征分量中，输出得到具有RGB外观信息的骨架运动特征分量；而后送入基于transformer注意力机制的时空图模块中，计算出空间注意力权值图和时间注意力权值图，并分别与骨架运动特征分量在空间和时间上进行权重分配后，逐步生成更高级别的特征，最后通过标准softmax分类器得到暴力或非暴力的置信度，得到是否存在暴力行为的检测结果。

公开(公告)号：CN115563604A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211279524.X

申请日：2022-10-19

申请人： 四川大学

发明人： 赵奎 ,  李静雯 ,  梁刚

IPC分类号： G06F21/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于深度神经网络和特征融合的口令强度评估方法及系统，获取口令数据集；对口令数据集中的每一条原始口令和小写口令，提取口令构造规则类特征、口令构造模式类特征和口令构造概率特征；将训练口令集对应的口令构造规则类特征、口令构造模式类特征和口令构造概率特征作为特征向量，训练深度神经网络，得到基于多分类问题的深度神经网络模型，将用户输入口令输入基于多分类问题的深度神经网络模型，将输出预测概率值最大的强度标签作为当前口令的强度评估结果。本发明更全面、多角度地对口令进行评估；同时结合深度神经网络构造口令强度分类器，进一步提升了口令强度评估方法的准确性与鲁棒性。

公开(公告)号：CN116341497A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310122098.7

申请日：2023-02-16

申请人： 四川大学

发明人： 赵奎 ,  董昱灿 ,  梁刚 ,  陈思睿 ,  沈军 ,  汪睿 ,  李静雯 ,  郭锦熹 ,  王祎

IPC分类号： G06F40/166 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开的一种基于多特征融合与文本感情分析的日志异常检测方法，包括预处理步骤、分词处理步骤、词嵌入处理处理、特征提取处理步骤、多特征融合处理步骤、输出前处理步骤。所述日志向量分别经过局部特征提取以及长距离特征提取后，将两部分特征融合，在融合前后均应用注意力机制获得准确度高的日志预测。与现有技术相比，从结果来看精确率提高到96.36％‑98.6％。此外，在选取的模型双向GRU隐藏层维度数为192能获得96.36％‑98.06％的精准度，相比现有技术达到了从未有过的日志检测精准率高度。

公开(公告)号：CN101354708A

公开(公告)日：2009-01-28

申请号：CN200810045679.0

申请日：2008-07-29

申请人： 四川大学

发明人： 胡晓勤 ,  刘晓洁 ,  李涛 ,  赵奎 ,  卢正添 ,  杨频 ,  梁刚

IPC分类号： G06F17/30 ,  H04L29/06

摘要： 本发明提出了一种远程文件快速同步方法，属于计算机网络技术领域。该方法通过快照技术在客户端保存文件集合的新旧版本，避免差异计算时对服务器的数据请求，对客户端的文件复制或移动操作，服务器重放该操作，不传输文件内容。该方法具有差异计算快，网络通信量较小，差异重放快等特征，加快了客户端，服务器之间的文件同步速度，在文件备份与恢复、Web缓存等方面具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN118134484A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410118906.7

申请日：2024-01-29

申请人： 四川大学

发明人： 赵奎 ,  闵凯 ,  梁刚 ,  郭锦熹

IPC分类号： G06Q20/38 ,  G06Q20/22 ,  H04L9/40 ,  H04L9/06 ,  H04L9/08 ,  H04L9/32 ,  H04L9/00

摘要： 本发明公开了一种区块链支付通道网络中的虫洞攻击防御方法，包括付款方请求支付；收款方使用变色龙哈希函数得到付款方所需信息并发送；付款方向支付通道网络运营商发起计算路由请求，得到路由信息；付款方以及中转节点沿着支付路径，两两创建变色龙哈希双时间锁合约；收款方以及中转节点沿着支付路径的反方向，依次向前一相邻节点履行变色龙哈希双时间锁合约；付款方直接对所有中转节点分别发送支付成功确认信息，受到虫洞攻击的中转节点使用该确认信息履行合约。本发明在尽量保证较好交易效率的前提下，解决了区块链链下支付通道网络中交易会受到虫洞攻击的问题。

公开(公告)号：CN117556830B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410039083.9

申请日：2024-01-11

申请人： 四川大学

发明人： 梁刚 ,  李劭 ,  赵奎 ,  杨进 ,  颜可翔 ,  孙明旭

IPC分类号： G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了基于潜在热点话题与传播过程的谣言检测方法，通过神经主题模型以及热度模型实现了对社交网络中的信息进行过滤与聚类，得到潜在热点话题，并通过图注意力网络分析其传播过程，达到检测谣言的目的，包括下述步骤：从获取的公开数据集中提取源帖信息、传播过程以及其他特征，将源帖信息与传播过程中的评论转发信息构成推文‑评论转发集；将其输入话题聚类模块，处理得到话题集；将得到的话题集输入潜在热点话题发现模块，处理得到潜在热点话题集；将潜在热点话题集中的话题构建为TPC图结构，将构建好的TPC图结构作为谣言检测模块的输入；将TPC图结构进行处理，完成最终的检测。

公开(公告)号：CN117541969A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202410028136.7

申请日：2024-01-09

申请人： 四川大学

发明人： 梁刚 ,  曾军皓 ,  柏锦涵 ,  王鹏程 ,  许春 ,  赵奎 ,  杨进

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V40/10 ,  G06V40/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于语义和图像增强的色情视频检测方法，不仅在面对较暗光照、添加噪声和背景复杂的视频中保持较好的检测精度，而且充分考虑了检测效率，降低了检测时延；包括下述步骤：将目标视频输入关键帧抽取模块中，综合使用预采样、图像熵、密度聚类和局部帧差分处理技术，获得关键帧集合；图像增强模块利用光照增强和生成对抗网络技术，分别从抗暗光干扰和抗噪声干扰两方面增强关键帧集合中的关键帧，得到经过去噪处理的关键帧；采用YOLOv5目标检测网络构建的语义增强模块定位经过去噪处理的关键帧中人体目标；使用MobileNetV3图像分类网络构建的色情检测模块，在引入特征融合与注意力机制的情况下进行色情视频和正常视频的分类。

公开(公告)号：CN115471733A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211149912.6

申请日：2022-09-21

申请人： 四川大学

发明人： 梁刚 ,  朱春宇 ,  杨进 ,  赵奎 ,  许春 ,  杨鑫岩 ,  陈良银

IPC分类号： G06V20/00 ,  G06V10/24 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种改进的多尺度图像篡改区域定位模型及方法，为了解决现有技术的不足，通过特征采集模块利用级联的卷积神经网络对输入的高频特征分量采集浅层篡改特征分量，并将采集的最小尺度的浅层篡改特征分量送入空洞卷积网络，输出深层篡改特征分量；将深层篡改特征分量送入注意力机制融合模块，分别计算出通道注意力权值图和空间注意力权值图，并利用矩阵乘法分别与深层篡改特征分量在空间和通道维度上进行权重分配后，利用特征融合模块进行特征融合输出得到融合篡改特征分量；融合篡改特征分量和浅层篡改特征分量通过三级反卷积网络进行相同尺度的跨层融合，以此逐步重建出篡改区域定位效果图。

公开(公告)号：CN101227288B

公开(公告)日：2010-06-02

申请号：CN200810045300.6

申请日：2008-01-29

申请人： 四川大学

发明人： 李涛 ,  刘晓洁 ,  赵奎 ,  胡晓勤 ,  卢正添 ,  梁刚

IPC分类号： H04L9/36 ,  H04L12/26

摘要： 本发明提出了一种网络攻击危害性评估方法，建立了网络攻击危害性指标体系，该指标体系由目标层、准则层、因素层构成，其中，目标层为最终的网络攻击危害性指标，准则层具体由网络资源类、服务类和攻击影响类等指标组成，因素层由网络资源类、服务类和攻击影响类等指标的下级指标组成，其中，网络资源类因素层指标具体由CPU占用、内存占用、网络带宽占用、其它硬件资源占用、对系统软件的危害性、对应用软件的危害性和对数据的危害性等指标组成，服务类指标具体由服务范围、服务类型、服务对象和可恢复程度等指标组成，攻击影响类指标具体由政治影响、经济影响和社会影响等指标组成。利用层次分析法计算网络攻击危害性指标，其计算过程为：首先，计算因素层指标的值和权重值；然后，根据因素层指标的值和权重值计算准则层指标的值；最后，根据准则层指标的值和权重值计算网络攻击危害性指标。本发明能够定量地刻画网络攻击的危害性，可用于网络安全风险评估、入侵检测、安全审计等系统，具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN117893858A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311679406.2

申请日：2023-12-08

申请人： 四川大学

发明人： 梁刚 ,  杨鑫岩 ,  赵奎 ,  杨进 ,  王鹏宇 ,  冯霞 ,  韩丽君

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/77 ,  G06N3/048 ,  G06V10/40

摘要： 本发明公开了一种融合多层级多尺度与边界信息的图像篡改定位方法，能够对图像的浅层特征，如边界、纹理和轮廓等进行充分的全局上下文建模，显著提高图像篡改定位模型的精度，使用金字塔视觉Transformer骨干网络的篡改特征编码模块，得到四个层级的篡改特征；通过多尺度篡改特征增强模块对得到的篡改特征的多尺度信息进行强化；篡改边界信息模块利用高层特征融合篡改区域的全局位置信息，针对性地建模篡改区域的边界信息；将与篡改区域边界相关的特征注入到篡改特征；跨层特征交互传播模块接收经过篡改边界信息引导后的、不同层级的特征作为输入，输出融合后的跨层特征；还将篡改特征图自顶向下、逐层上采样至模型输入的分辨率，并给出最终的预测结果。