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公开(公告)号：CN112769752B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202011473456.1
申请日：2020-12-15
申请人： 浙江大学 , 光通天下网络科技股份有限公司
摘要： 本明公开了一种基于机器学习集成模型的网络入侵检测方法，该方法包括流量捕获、特征提取、特征向量降维、模型训练与融合、结果分析。本发明使用LSTM，实现对时序数据的降维，提高了模型训练和预测的效率；其次本发明使用多个机器学习模型的融合，实现了对网络中流量的识别与分类，该方法具有较高的检测准确率和较快的处理速度，在网络节点中部署，可以高效地识别并防范恶意攻击行为，保证了实时性和应用性。
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公开(公告)号：CN112434298B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110103916.X
申请日：2021-01-26
申请人： 浙江大学 , 光通天下网络科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于自编码器集成的网络威胁检测系统，该系统包括：网络数据获取模块，用于从互联网或者本地文件中获取网络流量数据特征提取模块，用来提取流量特征生成特征向量；特征聚类模块，根据相关性对特征分组；威胁检测模块，使用基于自编码器的集成模型检测流量异常；威胁判别模块，用于对网络威胁做出判断。本发明使用无监督的深度学习算法，通过改进现有的自编码器算法进行网络威胁检测，实现了对未知威胁的检测，在提高了模型的检测准确率、模型的实时性的同时减少了自编码器等神经网络算法的时间复杂度，其实现方法简单，手段灵活，能有效检测网络威胁，且与具体的硬件无关。
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公开(公告)号：CN112769752A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011473456.1
申请日：2020-12-15
申请人： 浙江大学 , 光通天下网络科技股份有限公司
摘要： 本明公开了一种基于机器学习集成模型的网络入侵检测方法，该方法包括流量捕获、特征提取、特征向量降维、模型训练与融合、结果分析。本发明使用LSTM，实现对时序数据的降维，提高了模型训练和预测的效率；其次本发明使用多个机器学习模型的融合，实现了对网络中流量的识别与分类，该方法具有较高的检测准确率和较快的处理速度，在网络节点中部署，可以高效地识别并防范恶意攻击行为，保证了实时性和应用性。
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公开(公告)号：CN112434298A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202110103916.X
申请日：2021-01-26
申请人： 浙江大学 , 光通天下网络科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于自编码器集成的网络威胁检测系统，该系统包括：网络数据获取模块，用于从互联网或者本地文件中获取网络流量数据特征提取模块，用来提取流量特征生成特征向量；特征聚类模块，根据相关性对特征分组；威胁检测模块，使用基于自编码器的集成模型检测流量异常；威胁判别模块，用于对网络威胁做出判断。本发明使用无监督的深度学习算法，通过改进现有的自编码器算法进行网络威胁检测，实现了对未知威胁的检测，在提高了模型的检测准确率、模型的实时性的同时减少了自编码器等神经网络算法的时间复杂度，其实现方法简单，手段灵活，能有效检测网络威胁，且与具体的硬件无关。
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公开(公告)号：CN116798441A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310608250.2
申请日：2023-05-26
申请人： 浙江大学 , 浙江大学杭州国际科创中心
IPC分类号： G10L21/013 , G10L25/18 , G10L25/30 , H04N21/2187
摘要： 本发明公开了一种虚拟直播环境下的实时语音转换方法和装置，高度保留了扮演者的语气、语调等身份无关的语音特征，为用户提供了无需注册、重训练即可在个人电脑上流畅运行的服务。此外，该方法提供20种以上的虚拟音色以供选择、切换，为VTuber提供更加多元化、个性化的虚拟角色扮演效果，更好地服务虚拟直播场景。本方法可以实现低延迟和高质量的实时语音生成，能够实现实时转换并控制实时延迟仅为70.8ms，在语音质量和易懂度上与最先进的基于Diffusion的多目标语音转换方法相当，在语音相似性上领先于目前的主流方法。
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公开(公告)号：CN115631757A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211283900.2
申请日：2022-10-20
申请人： 浙江大学 , 浙江大学杭州国际科创中心
IPC分类号： G10L19/008 , G10L19/018 , G10L19/16
摘要： 本发明公开了一种面向语音身份匿名的卷积性对抗样本构造方法及装置，获得用户的原始语音样本，获得至少1个真实房间脉冲响应信号，通过获得的真实房间脉冲响应信号初始化卷积性对抗扰动，将获得的用户原始语音样本与卷积性对抗扰动进行卷积运算，得到初始的语音对抗样本，随机选择目标类别的标签，通过嵌入码级别的条件变分自编码器采样说话人嵌入码等步骤，本发明设计卷积性对抗扰动来近似真实自然的房间脉冲响应，能够有效减少扰动注入带来的信号失真，保证文本内容的完整性和声纹的一致性以及良好的音频感知质量，实现语音服务隐私和功用的平衡，提出的卷积性对抗扰动能够有效抵御常见的基于信号处理技术的对抗扰动破坏手段。
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公开(公告)号：CN116597811A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310533603.7
申请日：2023-05-12
申请人： 浙江大学 , 浙江大学杭州国际科创中心
IPC分类号： G10L15/01 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L17/04 , G10L17/18 , G06F21/57 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于房间脉冲响应的语音后门验证方法，包括：获取目标语音模型的干净语音样本和其所在物理空间的属性信息；根据属性信息设定声学参数，并根据声学参数构建房间脉冲响应的条件向量；将条件向量与随机采样的隐向量拼接后输入房间脉冲响应生成器，合成房间脉冲响应信号作为动态触发器；使用动态触发器对干净语音样本进行投毒作为毒化语音样本，利用毒化语音样本和干净语音样本对目标语音模型进行训练，使得目标语音模型被受到感染并被注入后门；将受感染的目标语音模型部署后，正常说话发出语音以触发后门，从而验证目标语音模型的后门脆弱性，该方法有效提升语音后门的隐蔽性和鲁棒性，从而提供真实可靠的后门攻击测试。
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公开(公告)号：CN117765489A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311468985.6
申请日：2023-11-06
申请人： 浙江大学 , 浙江大学杭州国际科创中心
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于单目摄像头的自动驾驶幽灵攻击检测方法，包括：获取路况图像，对所述路况图像进行目标检测，以检测场景中存在的目标物体并对各目标物体进行分割；将分割得到的所有目标物体图像进行预处理；对预处理后的目标物体图像，利用预训练的特征提取及分类识别网络生成领域无关的特征表示并根据所述特征表示判断所述目标物体是否为幽灵攻击产生的虚假物体。本发明只依赖于在自动驾驶车辆中广泛存在的单目摄像头，能够应用于各级自动驾驶车辆中。
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公开(公告)号：CN116260619A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211674524.X
申请日：2022-12-26
申请人： 浙江大学 , 浙江大学杭州国际科创中心
摘要： 本发明公开了一种针对链接攻击与伪造攻击的相机指纹隐私保护方法，包括通过高斯分布采样得到至少三个子模糊噪声，获得一张待模糊处理的图片，通过根据子模糊噪声数量生成对应数量子模糊噪声系数以及噪声掩码(由0或1组成的矩阵)，并且通过子模糊噪声系数以及噪声掩码将所有子模糊噪声组合成一个模糊噪声等步骤，本发明实现了在不影响合法用户正常通过基于相机指纹的身份认证系统的前提下，同时解决了链接攻击与伪造攻击两大安全隐患，可以帮助用户有效地防御身份链接攻击，速度上远远快于多次迭代去噪，实现稳定的相机指纹伪造攻击检测，避免不法分子窃取合法用户相机指纹用以通过身份认证系统。
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公开(公告)号：CN118916833A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410952564.9
申请日：2024-07-16
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F18/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种多模态大模型对抗安全检测系统及方法，旨在评估多模态大模型的鲁棒性和对抗安全性；本发明通过单模态编码器对输入数据进行处理，并对所得到的嵌入表示施加对抗性扰动，以削弱多模态数据间的协同一致性，从而构造多模态对抗样本，用于检测多模态大模型在执行下游任务时的准确性。本发明适用于非白盒测试场景，有效降低了模型安全性评估的难度，提升了评估的普适性；所提出的多模态对抗样本协同生成方案，能够有效利用各模态数据间的潜在联系，实现更为全面的对抗安全检测；此外，本发明具备良好的可扩展性，支持包括文本与图像、文本与音频、文本与无声视频等多种多模态数据的对抗样本生成。
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