公开(公告)号：CN117540232B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202311176802.3

申请日：2023-09-13

Applicant: 广州大学

Inventor： 李树栋 ,  黄兹勤 ,  吴晓波 ,  韩伟红 ,  黄小慧 ,  李雪斌 ,  陈昭阳 ,  杨鹏伟 ,  唐可可 ,  张登辉

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/213 ,  G06F40/216 ,  G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于上下文路径的在线社交网络用户表示方法及装置，包括：利用用户与网络数据，提取特征并获取节点向量与在线社交网络异质图；构建在线社交网络用户表示模型，在异质图上采用基于上下文路径游走的方式，捕捉异质图中不同节点之间隐藏的高阶关系；利用图编码器处理节点向量并引入注意力机制得到用户节点的向量表示并对用户进行聚类。本发明提供了一种新的网络用户的分类方法，避免了需要专业人员定义元路径的问题和不同长度的上下文路径和关系出现相同的权重问题，能够学习到更为有效的节点向量，提高了模型的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118378250A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410546130.9

申请日：2024-05-06

Applicant: 广州大学

Inventor： 李树栋 ,  安琪 ,  吴晓波 ,  朱子枫 ,  吕洋 ,  喻卓成 ,  贾焰 ,  方滨兴 ,  唐可可 ,  张登辉 ,  韩伟红 ,  田志宏

IPC: G06F21/56 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/086 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种针对Windows恶意软件检测器的对抗样本生成方法及装置，包括：向良性软件中添加恶意代码，具体为：读取良性软件的PE结构，获取填充区间的地址与大小；在恶意代码中添加跳转命令和可扰动字节形成注入代码，并计算注入代码的长度；根据所述注入代码的长度和填充区间的大小，选择是否扩大填充区间；选择其中一个填充区间填充注入代码，当无法利用当前填充区间生成对抗样本时，进行添加扰动；所述添加扰动，具体为：利用遗传算法对可扰动字节进行更新；并检查对抗样本是否造成误分类时。本发明通过向良性软件中添加代码，由此产生对抗样本；并使用遗传算法添加扰动，使得算法能够适当地探索可行解的空间。

公开(公告)号：CN114036503B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202111265538.1

申请日：2021-10-28

Applicant: 广州大学

Inventor： 唐可可 ,  乔佳诚 ,  娄添瑞 ,  李树栋 ,  顾钊铨 ,  李默涵 ,  仇晶 ,  韩伟红 ,  田志宏 ,  殷丽华

IPC: G06F21/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了一种迁移攻击方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将原始图像在预设网络模型中传播的每一层输出与所述原始图像对应的初始对抗样本在所述预设网络模型中传播的每一层输出一一对应，获取每一层输出的差值的二范式；根据所述每一层输出的差值的二范式，计算所述初始对抗样本的李雅普诺夫指数；基于所述李雅普诺夫指数，以及所述预设网络模型的损失函数，确定所述初始对抗样本对应的目标函数；基于所述目标函数对所述预设网络模型进行反向传播，以得到原始图像对应的对抗样本。本申请能够稳定生成高迁移性的对抗样本。

公开(公告)号：CN117436075A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311176804.2

申请日：2023-09-13

Applicant: 广州大学

Inventor： 李树栋 ,  范依蕾 ,  韩伟红 ,  吴晓波 ,  白佑铭 ,  黄锐晨 ,  殷紫麒 ,  顾家乐 ,  唐可可 ,  张登辉

IPC: G06F21/56 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F18/2413

Abstract: 本发明公开一种基于超球面嵌入和分布外样本检测的未知恶意软件检测方法及装置，方法包括：利用恶意软件PE文件，提取并融合恶意软件特征向量；利用神经网络进行特征处理，获取低维特征表示并正则化至超球面；按权重计算损失并训练神经网络；利用训练好的神经网络检测计算马氏距离并得出置信分数；根据设定的阈值判断待测恶意软件样本是否属于未知恶意软件。本发明提出了一种综合利用多种特征和超球面嵌入的新思路，综合利用了多种特征信息，并通过嵌入和超球面建模来提取恶意软件的紧凑特征表示，提高了特征表达能力和泛化能力，能够更准确地检测未知恶意软件的存在，适应不断变化的恶意软件威胁环境。

公开(公告)号：CN113688631B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202110764616.6

申请日：2021-07-05

Applicant: 广州大学 ,  鹏城实验室

Inventor： 周玲 ,  仇晶 ,  丁杰 ,  李鉴明 ,  方滨兴 ,  顾钊铨 ,  田志宏 ,  韩伟红 ,  王乐 ,  李树栋 ,  唐可可 ,  王海燕

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种嵌套命名实体识别方法、系统、计算机和存储介质，通过将待识别文本的第一文本词向量表示进行边界检测得到对应的边界词概率和边界文本向量表示，再采用条件随机场进行解码和标注得到第一实体识别结果，以及根据边界词概率和预设概率阈值判断边界文本向量表示中是否存在嵌套命名实体边界词，并在存在时，将相邻嵌套命名实体边界词之间的边界文本向量表示合并得到的第二文本词向量表示进行边界检测开始下一轮实体识别迭代，反之，停止迭代，将第一实体识别结果作为待识别文本的实体识别结果的方法，有效识别命名实体的边界且缩减了候选实体子序列的数目，有效降低命名实体的解码复杂度，进一步提高嵌套实体预测识别能力和实用性。

公开(公告)号：CN116129220A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310081689.4

申请日：2023-01-17

Applicant: 广州大学

Inventor： 唐可可 ,  邱俊杰 ,  韩伟红 ,  顾钊铨 ,  李树栋 ,  李默涵 ,  王乐

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及伪造检测领域以及神经网络领域，且公开了一种基于深度学习的伪造检测方法的fgsm对抗攻击方法，将需要收集该检测方法所使用的数据集的对抗样本来作为伪造检测方法的输入，以此来进行对抗攻击实验，收集统计实验数据，根据这些数据可作为从fgsm对抗攻击的角度来评估该基于深度学习的伪造检测方法的鲁棒性，本方案能够提供更多基于神经网络相关的伪造检测在对抗样本的干扰下鲁棒性影响的研究，为应用于在现实场景的伪造检测相关应用揭露对应场景下的安全隐患，以针对伪造检测的对抗攻击相关研究来促进针对伪造检测对抗防御的相关研究，为促进在基于神经网络的伪造检测有关于AI安全方面的研究。

公开(公告)号：CN111400449B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202010171848.6

申请日：2020-03-12

Applicant: 广州大学

Inventor： 韩伟红 ,  韩跃 ,  李默涵 ,  李树栋

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种正则表达式抽取方法，包括：将待抽取属性值的目标文本进行预处理，得到字符文本；获取多个正则表达式，并对每个正则表达式的字符数进行统计，得到每个正则表达式所对应的字符总数；依次将每个正则表达式中的字符与所述字符文本中的字符进行逐一匹配，统计每个正则表达式与所述字符文本中的字符匹配相同的字符数，得到每个正则表达式所对应的匹配总数；根据所述每个正则表达式所对应的字符总数和所述每个正则表达式所对应的匹配总数，计算得到每个正则表达式所对应的匹配度；根据所述每个正则表达式所对应的匹配度的数值大小，选择匹配度最高的正则表达式作为所述目标文本的最优正则表达式。

公开(公告)号：CN115510239A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211150030.1

申请日：2022-09-21

Applicant: 广州大学

Inventor： 李树栋 ,  黄倩岚 ,  吴晓波 ,  韩伟红 ,  唐可可

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向语句的特征维度增强的实体和关系知识提取方法及装置，方法包括：对输入语句进行向量化，得到具有上下文语义特征的向量化语句；将所述向量化语句进行实体探测与特征化以及关系探测与特征化，分别得到实体特征信息与关系特征信息；将所述向量化语句进行实体与关系联合预测，并将实体特征信息与关系特征信息作为辅助维度特征信息进行信息加强处理，得到实体与关系联合预测的特征信息；将所述实体与关系的联合预测的特征信息进行拼接或者链路预测，最终形成三元组。本发明采取了实体与关系联合抽取的方法，避免可能存在的重叠三元组和传播误差，确保了三元组信息的多样性与可靠性。

公开(公告)号：CN110059324B

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN201910348070.9

申请日：2019-04-26

Applicant: 广州大学

Inventor： 仇晶 ,  田志宏 ,  殷丽华 ,  刘妍 ,  顾钊铨 ,  韩伟红 ,  李树栋 ,  李默涵 ,  方滨兴

IPC: G06F40/58

Abstract: 本发明公开了一种基于依存信息监督的神经网络机器翻译方法及装置，所述方法包括：获取待翻译的源语句并拆分为语言单位，将每一语言单位转换为输入向量后由编码器编码为隐状态向量；对源语句进行依存分析，并根据分析所得的依存信息以及所述隐状态向量生成每一语言单位的依存信息块；利用基于依存信息块监督的注意力机制计算得到当前时刻的回顾信息；根据当前时刻的回顾信息，结合上一时刻的翻译结果以及当前时刻的解码器端隐状态向量生成当前时刻的翻译结果。本发明通过分析语句的依存信息为注意力机制提供了监督，这样不仅减少了翻译模型的计算量，而且使得翻译模型具有捕获远距离语义信息的能力，从而有效优化了翻译模型的翻译效果。

公开(公告)号：CN115329326A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210791872.9

申请日：2022-07-07

Applicant: 广州大学

Inventor： 顾钊铨 ,  李钊华 ,  王乐 ,  董法山 ,  罗慧丽 ,  江钦辉 ,  孙精灵 ,  陈植钦 ,  廖续鑫 ,  田志宏 ,  李默涵 ,  韩伟红 ,  方滨兴

IPC: G06F21/55

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，且公开一种了人工智能安全评测方法及系统，该系统其包括交互模块、上传模块、上传资源管理模块、评测模块、可视化模块、修复与防御模块，所述交互模块输出端与上传模块输入端信号连接，所述上传模块输出端与上传资源管理模块输入端信号连接，通过各模块共同作用下可以更全面地衡量AI应用中存在的安全性问题。本发明从AI应用开发到部署的五大要素进行细粒度的评测，为AI应用的安全性提升提供基础，根据评测发现的问题指定解决方案，为AI应用落地保驾护航。本发明提出的系统可针对AI应用进行细粒度的评测，同时会根据其存在的安全问题制定相应的解决方案，对问题进行修复或设立防御措施来缓解安全问题。