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[发明专利]一种异质性联邦学习方法和装置-CN202310755582.3在审
发明人：韩蒙;李荣昌;章燕;张龙源;林昶廷;尹建伟 -专利权人：浙江大学滨江研究院
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种异质性联邦学习方法和装置，每轮异质性联邦学习依序执行可见域知识融合、扩散域数据生成以及扩散域知识融合阶段；在可见域知识融合阶段，通过图卷积神经网络对本地样本驱动的激活拓扑网络图进行图嵌入表示，更加真实反映联邦学习中不同参与方的数据异质性，通过利用知识迁移方式将簇内模型知识融合到不同簇的参与方，有效提升不同参与方的模型泛化性，提升模型的预测效果；在扩散域数据生成阶段，通过参与方在本地数据提取的特征生成扩散样本，保留了参与方原始的数据分布；扩散域知识融合阶段，采用扩散域的数据特征融合，可以有效融合不同数据域，缓解不同参与方的数据异质性，加快模型的收敛。
一种异质性联邦学习方法装置

[发明专利]基于STNR模型的交通流量预测方法及系统-CN202211674332.9在审
发明人：林昶廷;韩蒙;戴强;张龙源;任倩倩;琚兆杰;俞伟平;王滨 -专利权人：浙江大学滨江研究院
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G08G1/065 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于STNR模型的交通流量预测方法及系统，包括将目标路段的历史交通流量数据按时间顺序进行排序，并划分为长期数据和短期数据，获得训练集；构建交通流量预测模型，将长期数据和短期数据作为交通流量预测模型的输入，训练所述的交通流量预测模型；所述的交通流量预测模型包括全连接层、长短期处理模块、时空卷积模块和多层感知器模块；采集当前时刻目标路段的交通流量数据，并输入至训练好的交通流量预测模型中，预测未来时段的交通流量。本发明有效的捕捉交通流量的空间依赖性和时间依赖性，提高了预测准确率。
基于 stnr 模型交通流量预测方法系统

[发明专利]基于神经通路激活状态的深度学习模型测试方法与装置-CN202010324434.2有效
发明人：陈晋音;金海波;熊晖;张龙源;邹健飞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经通路激活状态的深度学习测试样本的生成方法及装置，方法包括以下步骤：1)获取图数据集与深度学习模型；2)预训练深度学习模型并获得神经通路激活状态特征矩阵；3)构建样本批次；4)变异操作；5)生成测试样本，其中包括计算变异样本与神经通路激活状态特征矩阵的距离，保持神经通路激活状态一致的情况下，根据梯度上升最大化修改测试样本与原始样本的距离并最终生成数据集与相应深度学习模型的测试集。该方法可以根据深度学习模型内部神经元与神经元、层与层之间的联系，有针对性地生成测试样本。
基于神经通路激活状态深度学习模型测试方法装置

[发明专利]基于信用评估的面向联邦学习中毒攻击的防御方法-CN202010344204.2有效
发明人：陈晋音;张龙源 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信用评估的面向联邦学习中毒攻击的防御方法，包括三个阶段：训练阶段，利用共享数据集中的训练集和边缘端的本地数据集进行训练，避免因数据没有独立同分布导致边缘端训练的模型较差，同时可利用共享数据集的测试集进行模型的第一轮信用评估；模型收集阶段，算出边缘端模型之间的L2距离，并根据距离进行第二轮信用评估；模型聚合阶段，使用替代模型进行聚合，并利用服务器端的测试集进行测试，根据在测试集的准确率进行第三轮的信用评估。根据信用得分，挑选合适的边缘端作为全局模型更新的来源，并在一定轮数后重新评估。可以挑选合适的边缘端进行训练，从而优化全局模型的训练过程。
基于信用评估面向联邦学习中毒攻击防御方法

[发明专利]基于不同色彩空间的模型安全检测方法和装置-CN202211224359.8有效
发明人：韩蒙;周凯龙;张龙源;章燕;林昶廷;洪榛;许海涛;俞伟平 -专利权人：浙江君同智能科技有限责任公司
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于不同色彩空间的模型安全检测方法和装置，包括：针对不可知模型结构和训练过程的待检测模型，通过构建其在RGB空间的替代模型来模拟待检测模型的映射过程，在此基础上，将RGB空间的测试图像转换为其他多类色彩空间的色彩空间图像，并构建对应的多类色彩空间模型，基于替代模型和多类色彩空间模型在RGB以及其他色彩空间构建扰动图像和多类色彩扰动图像，通过比较待检测模型对扰动图像和多类色彩扰动图像的预测结果来进行安全性检测，这样能够准确检测各种色彩空间图像攻击模型导致的不安全性。
基于不同色彩空间模型安全检测方法装置

[发明专利]基于注意力机制和知识蒸馏的伪造图像检测方法和装置-CN202211361319.8在审
发明人：韩蒙;石沧海;乔通;林昶廷;王滨;董建锋;俞伟平;张龙源 -专利权人：浙江君同智能科技有限责任公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制和知识蒸馏的伪造图像检测方法和装置，包括将压缩的低质量图像和对应的高质量图像分别送入学生模型和预训练好的教师模型中，通过频率注意力权重的设计可以确保模型关注容易丢失的高频分量信息，在此基础上，基于频率注意力的蒸馏方式，通过构建蒸馏损失，在训练时使得教师模型将高质量图像的高频分量信息作为知识传递给学生模型，学生模型经过训练后可以恢复压缩图像的高频分量信息，解决了检测压缩的低质量图像的问题。设计注意力模块生成多个特征注意力图，与低质量图像的第二纹理特征图相乘以得到多个局部纹理特征图，更好地捕获图像中局部细微的伪影进而提高深度伪造的检测能力。
基于注意力机制知识蒸馏伪造图像检测方法装置

[发明专利]一种基于GAN网络和元学习的系统日志检测方法及系统-CN202211245771.8在审
发明人：韩蒙;夏海生;洪榛;温震宇;张龙源;戴强;林昶廷;王滨 -专利权人：浙江君同智能科技有限责任公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GAN网络和元学习的系统日志检测方法，利用生成对抗网络来产生平衡的数据集，将生成的平衡的数据集输入到元学习模型中进行训练学习并输出日志分类，有效的解决了日志数据不平衡和日志数据量过少时系统日志检测不准确的技术问题，提高了系统日志检测的准确性。此外，本发明还公开了一种基于GAN网络和元学习的系统日志检测系统，构建了生成对抗网络模型和超参数元网络模型，该系统在输入的系统日志数据不平衡或者日志数据量过少时也有着很好的检测效果，具有较高的检测准确度。
一种基于 gan 网络学习系统日志检测方法

[发明专利]基于时序神经通路的语音识别模型中毒检测方法及装置-CN202110650450.5有效
发明人：陈晋音;叶林辉;金海波;张龙源 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时序神经通路的语音识别模型中毒检测方法及装置，包括：获取基于循环神经网络RNN结构的语音识别模型MR及用于训练该模型的数据集；定义RNN的时序神经通路；从数据集中选择K条数据作为测试音频，构建用于优化测试音频的损失函数loss，使测试音频在输入MR后能够使时序神经通路上的神经元的激活值最大；利用损失函数loss构建近似中毒音频；将近似中毒测试音频输入到MR中，统计MR对该近似中毒测试音频的识别结果与对应原文本的编辑距离；若编辑距离达到一定阈值，就判定该语音识别模型MR是中毒的。本发明的方法可以有效检测语音识别模型是否中毒，弥补深度学习模型测试方法与中毒模型检测方法中存在的缺点。
基于时序神经通路语音识别模型中毒检测方法装置

[发明专利]基于DAGMM的联邦学习后门攻击防御方法-CN202110675081.5有效
发明人：陈晋音;刘涛;张龙源;李荣昌 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DAGMM的联邦学习后门攻击防御方法，包括以下步骤：(1)客户端接受全局模型，训练上传本地模型与相应的神经元激活情况；(2)服务器接收更新，利用DAGMM计算对应客户端的损失；(3)基于多轮重构误差的防御。本发明能有效保护模型免遭后门攻击。
基于 dagmm 联邦学习后门攻击防御方法

[发明专利]一种基于GAN模拟数据生成的垂直联邦学习防御方法和装置-CN202110653120.1有效
发明人：陈晋音;李荣昌;刘涛;张龙源;鲍亮 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GAN模拟数据生成的垂直联邦学习防御方法，包括以下步骤：参与方准备训练数据特征和标签，主动参与方发送样本和标签，被动参与方准备匹配的特征数据；参与者进行关键属性查找，参与者采用模型结构进行训练，通过对神经元的权重值排序查找关键属性；使用GAN生成模拟数据，依次由生成器模型对随机生成的噪声进行训练，判别器模型根据置信度信息进行训练；关键属性值替换，GAN生成的模拟数据对关键属性替换，获得真实属性；参与方上传模拟数据进行训练，得到垂直联邦模型。本发明基于GAN的垂直联邦学习防御方法可有效防止参与方的隐私泄露，在可接受的模型性能降低的代价范围内保护数据隐私安全。
一种基于 gan 模拟数据生成垂直联邦学习防御方法装置

[发明专利]一种紧凑型小堆主泵的泵壳水力设计及验证方法-CN202210224199.0在审
发明人：张兴;钟云;廖娟;陆于衡;夏迪;邱健;蒲道林;周文霞;杨永华;张龙源 -专利权人：上海核工程研究设计院有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了种紧凑型小堆主泵的泵壳水力设计及验证方法，涉及非规则形状流道设计技术领域，包括步骤：步骤一.初步设计；步骤二.设计分析与优化；步骤三.试验验证。本发明采用CFD技术，对泵壳、导流筒、叶轮、导叶的内流场进行计算分析，形成相关压力分布图和速度矢量图；通过分析泵壳、导流筒、叶轮、导叶等流道内的压力分布及流速变化是否均匀、速度矢量分布是否合理，完成泵壳、叶轮、导叶等主泵水力部件的设计优化。
一种紧凑型小堆主泵水力设计验证方法

[发明专利]一种基于神经通路特征提取的垂直联邦下模型窃取防御方法-CN202011499140.X有效
发明人：陈晋音;吴长安;张龙源;金海波 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经通路特征提取的垂直联邦下模型窃取防御方法，包括：(1)将数据集中的每张样本平均分成两部分，组成样本集DA和DB，且仅样本集DB包含样本标签；(2)依据DA对边缘终端PB的边缘模型MA进行训练，依据DB对边缘终端PB的边缘模型MB进行训练，PA将训练过程产生的特征数据发送给PB，PB利用接收的特征数据和激活神经元通路数据计算损失函数，PA和PB并将各自的损失函数掩码加密后上传至服务端；(3)服务端对上传的损失函数掩码解密并聚合后求解聚合的损失函数获得MA和MB的梯度信息，并返回梯度信息至PA和PB以更新边缘模型网络参数。来提高在垂直联邦场景下边缘模型的信息安全性。
一种基于神经通路特征提取垂直联邦模型窃取防御方法

[发明专利]基于粒子群优化的深度学习模型的安全性测试方法和修复方法-CN202010897967.X有效
发明人：陈晋音;金海波;张龙源;邹健飞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于粒子群优化的深度学习模型的安全性测试方法和修复方法，包括：(1)获取良性图像组成样本集，利用良性图像对原始深度学习模型进行预训练；(2)根据覆盖率和输入图像在预训练的原始深度学习模型和其他深度学习模型中针对同一类标标签的类别预测值之间的差异构建目标函数；(3)从样本集中采集部分良性图像作为初始粒子，并初始化粒子的位置和速度，以目标函数最大为目标，采用粒子群优化算法对初始化粒子的位置和速度进行迭代更新，当算法结束时，若不能够获得表示恶性图像的最优粒子，则认为原始深度学习模型安全，若能获得表示恶性图像的最优粒子，则认为原始深度学习模型不安全。
基于粒子优化深度学习模型安全性测试方法修复

[发明专利]基于主特征增强的图像中毒防御方法、装置及其应用-CN202111084309.X在审
发明人：林昶廷;韩蒙;张旭鸿;张龙源;纪守领 -专利权人：浙江大学滨江研究院
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主特征增强的图像中毒防御方法、装置及其应用，方法包括：获取图像数据集；选取中毒攻击方法对图像样本进行下毒操作并对深度学习模型进行训练，获得中毒深度学习模型；基于特征神经通路获得主特征增强样本，构成主特征图像数据集；采用原始的图像数据集、主特征图像数据集以及对应的类标对中毒深度学习模型进行训练，获得增加防御机制后的深度学习模型；将中毒样本输入到增加防御机制后的深度学习模型中，统计中毒样本的标签变化率；迭代直至标签变化率大于或等于设定阈值，则获得最终的具有防御机制的深度学习模型。本发明的方法与深度学习采用的模型无关，并且适用于其他多种策略，不影响模型的正常功能的使用。
基于特征增强图像中毒防御方法装置及其应用

[实用新型]一种环保型绿化垃圾收集装置-CN202120118968.X有效
发明人：程娟;张龙源 -专利权人：苏州市苏叶绿化养护有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： B02C18/14 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种环保型绿化垃圾收集装置，包括收集箱，所述收集箱底端面连接有若干支撑柱，所述收集箱内安装有搅拌框，所述搅拌框上端连接有进料斗，所述搅拌框左端面上下两侧安装有第一电机，所述第一电机连接转杆一端，所述转杆另一端与搅拌框内右侧壁转动连接，所述转杆外表面套装有若干破碎刀片，所述搅拌框下端一体化连接有出料框，所述出料框下端伸出收集箱底部侧壁外设置，结构简单，构造清晰易懂，将绿化垃圾从进料斗投入搅拌框内，第一电机带动转杆及其外表面的破碎刀片转动，对垃圾进行破碎，被破碎后的垃圾在出料框内被压成紧实的块状，方便收集，且搅拌框和进料斗拆装方便，便于装置的维护清理和运输作业，功能性强，值得推广。
一种环保绿化垃圾收集装置

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