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公开(公告)号：CN119276468B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411805805.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了基于双棘轮算法的群组密钥协商方法、通信方法及装置。方法包括：接收各第二设备发送的各第二设备自身的加密密钥和第一明文；随机生成第二明文，并分别针对各第二设备，利用第二设备的加密密钥对第二明文进行加密，得到第一密文并发送至第二设备；根据第二明文和所有第二设备的第一明文，按照预设密钥生成方法，生成自身的共享密钥；响应于群组通信，根据共享密钥，按照预设密钥更新方法生成自身新的会话密钥；在到达下一次预设密钥协商时刻时，和/或，响应于共享密钥或会话密钥泄露，返回执行接收各第二设备发送的各第二设备自身的加密密钥和第一明文的步骤，得到自身新的共享密钥。可以提高群组通信中的信息安全性。
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公开(公告)号：CN119357964A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411909137.9
申请日：2024-12-24
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/56 , G06F21/55 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种恶意攻击特征的智能多维演化协同分析方法及设备，涉及数据处理技术领域，具体方案如下：基于目标软件的反编译数据，获得目标软件在各目标特征维度的目标特征；分别，分别基于对各目标特征进行编码得到的各目标特征的编码特征进行特征重构，得到各目标特征的重构特征；获得各目标特征与各目标特征的重构特征间的重构误差；计算误差向量与已知软件的重构误差分布之间的距离，误差向量为所获得的各重构误差形成的向量；若距离小于等于距离阈值，基于误差向量确定目标软件所属的已知软件分类，否则，确定目标软件为异常软件。应用本申请实施例提供的方案可以识别出控制系统中的恶意软件。
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公开(公告)号：CN119337430A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411866700.9
申请日：2024-12-18
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种全密态数据库加密方法、装置和系统，所述系统包括客户端和服务端，客户端用于确定目标数据的数据类型和敏感级别，确定服务端是否具备对目标数据进行处理的权限；在识别到目标处理并非预设处理的情况下，客户端获取第一密文，得到第一密钥，使用第一密钥对目标数据进行加密得到第二加密数据；服务端通过可信环境从管理端获取第二密文，得到第一密钥；通过可信环境使用第一密钥对第二加密数据进行解密，得到目标数据，通过可信环境对目标数据进行目标处理，作为处理结果。应用本申请实施例提供的技术方案，能够实现使数据在全生命周期各个阶段在非可信环境中均以密文形式存在。
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公开(公告)号：CN118842663B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411330442.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L12/66 , H04N21/2347 , H04N21/254
Abstract: 本申请实施例提供了基于全匿踪隐私计算的音视频数据安全共享系统、方法及装置，系统通过封装原始数据并应用混淆算法保护业务信息，满足了音视频数据共享的需求，并有效增强了数据隐私性。同时，通过计算混淆集的交集来确定可共享的音视频数据，确保了数据访问的精确性。此外，系统还采用加密算法保护接收方身份、权限及分类分级信息，仅发送数据接收方有权限的数据，提升传输针对性和安全性，降低系统资源占用。最终，该系统在保证数据隐私的前提下，既满足了音视频数据共享的需求，又有效保护了音视频数据的隐私性和安全性，防止了敏感信息的泄露，从而提高了音视频数据共享的安全性，实现了安全的音视频数据共享机制。
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公开(公告)号：CN118890218A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411359016.1
申请日：2024-09-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L43/0876 , H04L43/024 , H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本申请实施例提供了基于多尺度卷积神经网络的智能物联网恶意流量检测方法。其中，方法包括：获取目标物联网架构中的待检测流量数据；将待检测流量数据输入至目标恶意流量检测模型中，得到目标恶意流量检测模型输出的恶意流量检测结果。目标恶意流量检测模型为通过以下方式训练得到的：在超参数空间中查找性能指标满足预设性能条件的超参数，作为目标超参数；根据原始恶意流量检测模型对样本数据的预测结果与训练样本数据的真值之间的差异，对原始恶意流量检测模型中的模型参数进行调整，直至满足预设训练结束条件，得到目标恶意流量检测模型。可以提高恶意流量检测模型的场景适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118842663A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411330442.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L12/66 , H04N21/2347 , H04N21/254
Abstract: 本申请实施例提供了基于全匿踪隐私计算的音视频数据安全共享系统、方法及装置，系统通过封装原始数据并应用混淆算法保护业务信息，满足了音视频数据共享的需求，并有效增强了数据隐私性。同时，通过计算混淆集的交集来确定可共享的音视频数据，确保了数据访问的精确性。此外，系统还采用加密算法保护接收方身份、权限及分类分级信息，仅发送数据接收方有权限的数据，提升传输针对性和安全性，降低系统资源占用。最终，该系统在保证数据隐私的前提下，既满足了音视频数据共享的需求，又有效保护了音视频数据的隐私性和安全性，防止了敏感信息的泄露，从而提高了音视频数据共享的安全性，实现了安全的音视频数据共享机制。
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公开(公告)号：CN118631590B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411090569.1
申请日：2024-08-08
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种轻量级身份认证方法、系统及装置。本实施例中认证方无需存储被认证方的白盒算法库，只需要存储认证密钥和校验密钥，每次对被认证方进行身份认证时，先利用校验密钥对被认证方用户信息进行加密以得到用户指纹数据，利用该用户指纹数据生成混淆变换处理的逆变换；基于逆变换和认证密钥对被认证方的认证凭据进行解密以基于解密结果进行身份认证。相比传统的对称密码算法，其无需要求所有被认证方使用相同的加密密钥也无需要求所有被认证方使用的加密密钥和认证方使用的解密密钥相同，相比非对称密码算法，各被认证方使用自己的白盒算法库加密挑战码生成认证凭据，整个过程不涉及非对称运算。最终实现了轻量级身份认证。
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公开(公告)号：CN118427396B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410893508.2
申请日：2024-07-03
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06F16/732 , G06F16/75 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供一种多模态大模型辅助的无监督跨模态视频检索方法及设备。在本申请一个示例中，该方法包括：对于训练集中的任一视频，利用基于差异性评估的代表性视频帧采样方法，对该视频进行视频帧采样，得到该视频的代表帧，并利用预训练多模态文本标注大模型，生成对应的文本标注；依据代表帧与对应的文本标注之间的相关度，对不满足相关度要求的文本标注进行过滤；依据过滤后的文本标注，确定该视频的文本描述信息，得到视频‑文本描述信息对；依据训练集中各视频对应的视频‑文本描述信息对，对跨模态视频检索模型进行训练。该方法可以降低跨模态视频检索模型训练对人工标注的依赖。
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公开(公告)号：CN118282773B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410679165.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种数据隐私发布和访问控制方法、装置及设备，该方法包括：基于循环群获取第一参数和第二参数，将双线性群和第一参数发送给消息订阅节点；为节点集合获取用户参数，基于双线性群、用户参数和第二参数确定解密辅助信息，将用户参数和解密辅助信息发送给消息订阅节点；基于第一参数和第二参数获取私钥，将私钥发送给消息订阅节点，以使消息订阅节点基于双线性群、第一参数、用户参数、解密辅助信息和私钥获取解密密钥；基于双线性群和第一参数获取加密密钥，采用加密密钥对待传输消息进行加密，将密文消息发送给消息订阅节点，以使消息订阅节点基于解密密钥对密文消息进行解密。通过本申请方案，能够对敏感信息和隐私信息进行安全保护。
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公开(公告)号：CN113344119B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110718610.5
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京邮电大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/52
Abstract: 本发明是一种工业物联网复杂环境下的小样本烟雾监测方法，该监测方法利用两条并行分支实现烟雾检测，具体包括如下步骤：S1、第一条分支利用条件生成对抗网络生成数据集，将生成的数据集输入卷积神经网络中进行训练，将参数固定；S2、第二条分支采用迁移学习方法对源域图片和目标域的图片传入卷积神经网络进行训练，S3、将步骤S1和S2得到的概率进行加权得到新的概率，概率最高的标签即为所属类别，从而实现小样本下的烟雾检测。本发明结合了生成对抗网络和迁移学习方法，前者通过扩充数据集来解决小样本的问题，后者通过迁移学习来解决，二者结合，使得该模型即使在只有少量样本的情况下也能很好地在有雪环境下对烟雾进行监控。
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