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公开(公告)号：CN115774788B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202211455237.X
申请日：2022-11-21
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 广州大学
摘要： 本发明公开了一种用于知识图谱嵌入模型的负采样方法，包括以下步骤：S1：初始化n个包含N个负样本的存储空间；S2：根据给定的正样本三元组，基于实体集合ε中全部实体生成负样本集合，通过均匀采样，从负样本集合中采样得到2*N1个负样本；S3：将步骤S2得到的若干个负样本添加至所储空间；S4：对存储空间中的负样本进行重要性评估；S5：对存储空间中所有负样本的重要性进行排序，保留重要性分数高的N3个样本；S6：从保留的负样本中均匀采样N个负样本组成HNS；S7：重复步骤S2‑S6n次；S8：对模型进行迭代训练。本发明提供的技术方案占用资源少，运行效率高，广泛适用于各种知识图谱模型。
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公开(公告)号：CN116361476B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202211455256.2
申请日：2022-11-21
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 广州大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F18/22 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于插值法的知识图谱负样本合成方法，包括以下步骤：S1：候选集筛选：从负样本中筛选负样本集合cand_il，作为mixup操作的候选集；S2：mixup样本合成：选择cand_il中的负样本进行合成得到cand_im，再将cand_im中的负样本和正样本#imgabs0#进行二次mixup合成；S3：训练更新：将得到的负样本集合cand_il、cand_im、cand_ik再筛选得到cand_is，并将其用于模型训练和更新强负样本集合#imgabs1#本发明易于实现，运算速度快，不增加原始嵌入模型的复杂度；能增强虚拟负样本的多样性，提升知识图谱嵌入模型的性能，易于叠加到已有的知识图谱嵌入模型中。
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公开(公告)号：CN116361476A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211455256.2
申请日：2022-11-21
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 广州大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F18/22 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于插值法的知识图谱负样本合成方法，包括以下步骤：S1：候选集筛选：从负样本中筛选负样本集合cand_il，作为mixup操作的候选集；S2：mixup样本合成：选择cand_il中的负样本进行合成得到cand_im，再将cand_im中的负样本和正样本进行二次mixup合成；S3：训练更新：将得到的负样本集合cand_il、cand_im、cand_ik再筛选得到cand_is，并将其用于模型训练和更新强负样本集合本发明易于实现，运算速度快，不增加原始嵌入模型的复杂度；能增强虚拟负样本的多样性，提升知识图谱嵌入模型的性能，易于叠加到已有的知识图谱嵌入模型中。
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公开(公告)号：CN117952205B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410346521.6
申请日：2024-03-26
申请人： 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC分类号： G06N5/022 , G06N5/04 , G06F18/214
摘要： 本发明提供了一种针对知识图谱嵌入模型的后门攻击方法、系统及介质，该方法包括：基于目标KGE模型的应用场景，训练一个相同场景的受控KGE模型；基于攻击目标和已对齐实体对，推理目标KGE模型中的攻击路径；利用后门攻击方法攻击受控KGE模型，影响并更改受控KGE模型中已对齐实体#imgabs0#的向量表示；利用受控KGE模型和目标KGE模型之间已对齐的实体对，将攻击影响从受控KGE模型的实体#imgabs1#传递到目标KGE模型的实体#imgabs2#，改变目标KGE模型中已对齐实体#imgabs3#的向量表示；基于#imgabs4#的已更改向量，通过攻击路径，改变目标KGE模型中攻击目标实体#imgabs5#的向量表示，实现后门攻击。本发明无需操控目标KGE模型的全部训练数据即可实现攻击目的，具有更强的实用性，可适用于真实场景。
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公开(公告)号：CN117952205A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410346521.6
申请日：2024-03-26
申请人： 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC分类号： G06N5/022 , G06N5/04 , G06F18/214
摘要： 本发明提供了一种针对知识图谱嵌入模型的后门攻击方法、系统及介质，该方法包括：基于目标KGE模型的应用场景，训练一个相同场景的受控KGE模型；基于攻击目标和已对齐实体对，推理目标KGE模型中的攻击路径；利用后门攻击方法攻击受控KGE模型，影响并更改受控KGE模型中已对齐实体#imgabs0#的向量表示；利用受控KGE模型和目标KGE模型之间已对齐的实体对，将攻击影响从受控KGE模型的实体#imgabs1#传递到目标KGE模型的实体#imgabs2#，改变目标KGE模型中已对齐实体#imgabs3#的向量表示；基于#imgabs4#的已更改向量，通过攻击路径，改变目标KGE模型中攻击目标实体#imgabs5#的向量表示，实现后门攻击。本发明无需操控目标KGE模型的全部训练数据即可实现攻击目的，具有更强的实用性，可适用于真实场景。
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公开(公告)号：CN117951528B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410339408.5
申请日：2024-03-25
申请人： 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F21/55 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/042
摘要： 本发明公开一种用于知识图谱嵌入模型的对抗训练方法和系统，方法包括：基于各知识三元组正样本，生成并采样得到对应的负样本集合，利用正样本和负样本集合训练获得基础KGE模型；利用基于梯度的后门攻击方法、基于相似度的后门攻击方法和基于逻辑的后门攻击方法攻击基础KGE模型，得到对抗样本集合；将对抗样本集合添加到负样本集合中，形成强化负样本集合，利用大量正样本和强化负样本集合，训练得到强化KGE模型。本发明方法丰富了对抗样本的范围，使KGE模型可以抵御多种后门攻击，防御效果好，提高了KGE模型的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117951528A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410339408.5
申请日：2024-03-25
申请人： 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 广州大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F21/55 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/042
摘要： 本发明公开一种用于知识图谱嵌入模型的对抗训练方法和系统，方法包括：基于各知识三元组正样本，生成并采样得到对应的负样本集合，利用正样本和负样本集合训练获得基础KGE模型；利用基于梯度的后门攻击方法、基于相似度的后门攻击方法和基于逻辑的后门攻击方法攻击基础KGE模型，得到对抗样本集合；将对抗样本集合添加到负样本集合中，形成强化负样本集合，利用大量正样本和强化负样本集合，训练得到强化KGE模型。本发明方法丰富了对抗样本的范围，使KGE模型可以抵御多种后门攻击，防御效果好，提高了KGE模型的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115774788A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211455237.X
申请日：2022-11-21
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 广州大学
摘要： 本发明公开了一种用于知识图谱嵌入模型的负采样方法，包括以下步骤：S1：初始化n个包含N个负样本的存储空间；S2：根据给定的正样本三元组，基于实体集合ε中全部实体生成负样本集合，通过均匀采样，从负样本集合中采样得到2*N1个负样本；S3：将步骤S2得到的若干个负样本添加至所储空间；S4：对存储空间中的负样本进行重要性评估；S5：对存储空间中所有负样本的重要性进行排序，保留重要性分数高的N3个样本；S6：从保留的负样本中均匀采样N个负样本组成HNS；S7：重复步骤S2‑S6n次；S8：对模型进行迭代训练。本发明提供的技术方案占用资源少，运行效率高，广泛适用于各种知识图谱模型。
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公开(公告)号：CN110046260B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910305756.X
申请日：2019-04-16
申请人： 广州大学
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的暗网话题发现方法和系统，包括：对获取的暗网数据进行web页面去重，通过算法对存在同一个页面采集了多次的数据进行去重处理；将去重处理后的所述暗网数据进行降维处理；通过黑话词典和文档/段落/句子的向量表示配合词向量表示，对降维后的所述暗网数据进行黑话检测识别；对检测到黑话后的数据进行自然语言处理，提取出弱信号数据的实体、属性、关系和事件；根据自然语言处理提取的弱信号数据构造事实三元组，构建事件知识图谱；在所述事件知识图谱中通过图匹配和遍历实现弱信号数据间的关联发现，并通过所述事件知识图谱中的弱信号关联和节点中心性计算实现核心话题的发现。
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公开(公告)号：CN118764234A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410821024.7
申请日：2024-06-24
申请人： 广州大学
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本说明书实施例提供了一种面向暗网网络靶场的应用场景自动构建方法及系统，其中，方法包括：将目标场景分解为多个子场景，构建对应的任务程序脚本，添加至API接口库，用户节点从API接口库中获取任务程序脚本；用户节点向目录服务器查询中间节点的安全策略，选择满足执行任务程序脚本的中间节点，通过暗网网络向选择的中间节点发送任务程序脚本以及权限清单；中间节点接收任务程序脚本和权限清单，分配容器执行环境，执行任务程序脚本，将得到的多个子场景组合得到最终应用场景。本发明使用户能够按需定义应用场景，实现用户对于复杂应用场景的业务编程，从而支撑暗网各类对抗演练、新技术新场景验证。
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