一种基于软件开发的产品追溯标签装置

    公开(公告)号:CN210377465U

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201921994606.6

    申请日:2019-11-19

    发明人: 张瑜婷

    IPC分类号: G06F21/16

    摘要: 本实用新型涉及软件开发技术领域,且公开了一种基于软件开发的产品追溯标签装置,包括底座、开设在底座上端的安装槽以及设置在安装槽内部的标签板,底座的内部位于安装槽的下方处开设有空腔,空腔的上侧腔壁左右两端均开设有凹槽,安装槽的左右两侧槽壁与对应的凹槽的槽壁之间对称水平开设有通孔,两个通孔的内部均滑动连接有卡杆,两个卡杆的相对的一端均延伸至安装槽的内部,标签板的左右两侧壁均开设有与两个卡杆的相对的一端相配合的卡槽,两个卡杆的上下两侧杆壁相背离的一端对称固定连接有滑块。本实用新型不仅便于根据产品迭代更换标签板,省时省力效率高,而且可防止标签板和底座之间的缝隙过大影响使用。

    置于打印机前端的水印加密系统

    公开(公告)号:CN206649516U

    公开(公告)日:2017-11-17

    申请号:CN201720387492.3

    申请日:2017-04-13

    IPC分类号: G06F21/16 E05B65/00

    摘要: 本实用新型涉及一种置于打印机前端的水印加密系统,包括:外壳,设置在所述外壳内的电路板、与所述电路板连接的打印接口和接口固定装置;所述电路板上设置有通讯装置、控制器、存储器、水印添加装置、水印信息存储器、打印内容缓存器,所述接口固定装置包括壳体、两个吸盘、分别与两个所述吸盘固定连接的两个螺柱、两个锁芯。本实用新型提供的置于打印机前端的水印加密系统,可以与现有打印机便捷地连接,无需更换打印机即可实现水印加密打印,无需手动添加水印,提高了企业员工的效率。

    一种针对模型窃取攻击的综合防御方法

    公开(公告)号:CN118606938A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410267969.9

    申请日:2024-03-08

    摘要: 本发明提供一种针对模型窃取攻击的综合防御方法,包括对抗训练步骤、恶意查询检测步骤、自适应回复步骤和所有权验证步骤;在训练阶段施加对抗训练以获得更鲁棒的模型,并削弱模型窃取攻击的效果,导致攻击者需要提交更多的恶意查询才能达到预期的攻击目标。在这之后,恶意查询检测用来检测和识别恶意查询并标记恶意用户。然后,针对恶意用户,防御者采用自适应回复策略,用添加了扰动的结果回复恶意用户。这些扰动的结果不仅可以减弱模型窃取攻击的效果,还可以为后续的模型所有权验证步骤做准备。最后,模型所有权验证可以通过扰动结果集进行验证。本发明能提高模型窃取攻击的检测精度,且多个阶段的防御措施相互促进达到最佳的整体防御。

    少样本场景提示学习预训练语言模型的鲁棒水印注入方法

    公开(公告)号:CN118551352A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410602237.0

    申请日:2024-05-15

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种少样本场景提示学习预训练语言模型的鲁棒水印注入方法。在该方法中,本发明通过策略设计了目标答案集,并设计不同的优化目标函数去训练水印模型,使得模型在预训练阶段时建模能力已被破坏,即在面对带有触发器的输入时,模型在被遮蔽的位置始终会以极高的概率输出目标答案集中的词汇,而在面对正常输入时,能输出和干净模型一样的输出。另外,为了让水印能够在面对不同的提示策略时展现出极强的鲁棒性,本发明设计一个关于对抗性嵌入的优化目标函数,通过不断生成的对抗嵌入来模仿提示微调策略中连续提示的变化。这虽使得水印注入变得更难,但一旦注入,水印就会展现出极强的抵抗力和鲁棒性。

    一种基于非决策域方法的数据集版权认证方法及装置

    公开(公告)号:CN118520434A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410664413.3

    申请日:2024-05-27

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于非决策域方法的数据集版权认证方法及装置,根据训练数据集、测试数据集和扰动矩阵集合对辅助模型进行优化;根据待嵌入的水印w和水印提取密钥并使用可解释性方法定义优化后的辅助模型的损失函数对扰动矩阵集合进行优化,得到优化后的扰动矩阵集合;利用优化后的扰动矩阵集合将待嵌入的水印w嵌入到训练数据集,得到优化后的训练数据集;利用优化后的训练数据集对待验证模型进行训练优化,得到优化后的验证模型;利用水印提取密钥通过可解释性方法从优化后的验证模型中提取水印w′,与待嵌入的水印w进行比对,确定版权归属。本申请针对传统的基于后门的黑盒数据集版权认证方法对模型有害、不包含任何信息和易被攻击者伪造的缺点,巧妙地采用非决策域方法,在嵌入了水印的数据集上训练模型的性能不会受到影响,不影响模型的预测结果,能够有效地保护各类人工智能数据集的版权,实现无害化、多比特、不易伪造的数据集版权认证方案。

    基于后门水印的深度学习模型加密方法和装置

    公开(公告)号:CN113362216B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202110762575.7

    申请日:2021-07-06

    发明人: 陈晋音 刘涛

    摘要: 本发明公开了一种基于后门水印的深度学习模型加密方法和装置,获取正常样本,利用正常样本训练深度学习模型,统计训练好的深度学习模型每个神经元的激活值,并从中选择处在激活临界的若干个神经元作密码神经元并记录;根据记录固定密码神经元的激活值不变,利用正常样本对深度学习模型再训练;利用扰乱样本对深度学习模型再训练,以优化所有神经元的激活值,实现对深度学习模型的加密。基于后门水印改变样本的决策边界,使得训练好的深度学习模型只有在特定的触发器条件下才能正常工作,达到一个对深度学习模型加密的效果。

    用于数据处理加速器的水印单元

    公开(公告)号:CN112650986B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202010519775.5

    申请日:2020-06-09

    发明人: 程越强 刘勇

    摘要: 在一个实施方式中,一种由数据处理(DP)加速器执行的计算机实现的方法,该方法包括:在DP加速器处,从主机处理器接收表示一组训练数据的第一数据;以及在DP加速器内基于该组训练数据执行对人工智能(AI)模型的训练。该方法还包括由DP加速器在经训练的AI模型内植入水印,并将表示其中植入了水印的经训练的AI模型的第二数据发送到主机处理器。在实施方式中,该方法还包括接收预训练的机器学习模型;以及在DP加速器内基于该组训练数据执行对预训练的AI模型的训练。

    一种彩色激光打印文件暗记识别方法

    公开(公告)号:CN118426715A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410492187.5

    申请日:2024-04-23

    IPC分类号: G06F3/12 G06F21/16 G06F21/60

    摘要: 本发明涉及打印及信息安全技术领域,具体涉及一种彩色激光打印文件暗记识别方法,包括以下步骤:S1:使用激光对文件进行预处理;S2:根据给定的信息生成暗记数据;S3:将暗记数据转化为彩色点阵;S4:在基础图层上按照点阵形式打印暗记;S5:打印完成后施加一层具有抗紫外线和抗刮擦特性的保护膜;S6:使用光源照射文件,观察反射或透过的光线,以此来识别暗记;S7:通过解码算法,还原暗记中的信息。本发明,不仅提高了打印文件的保护性和稳定性,还对文书司法鉴定领域具有重要意义,尤其在激光打印文件的种类识别、打印机具的认定、打印文件形成时间鉴定及换页篡改的检测方面发挥着关键作用。