专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种新型反模糊测试方法及装置-CN202310360965.0在审
  • 张健毅;黎振奎;王志强;金琪超;王文鑫;吴庸 - 北京电子科技学院
  • 2023-04-06 - 2023-07-04 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种新型反模糊测试方法,包括如下步骤:编写模板程序,可以选择使用任意能够提供注入功能的编程语言来编写;读取待加固二进制程序,并转化为步骤S1中模板程序的相应的变量格式,并替换步骤S1中模板程序的相应变量位置;将模板程序进行编译,即可获得经过反模糊加固的二进制程序。本发明适用范围广,可以阻止所有基于插桩技术构建的模糊测试器进行模糊测试,即使可以运行其效率也将降低,并且不会有崩溃反馈,有效的阻止了攻击者对目标程序进行未授权的模糊测试,并且由于面向的目标更底层,所以相比其他类型的反模糊测试技术适用范围更广,更加有效。
  • 一种新型模糊测试方法装置
  • [发明专利]一种新型联邦学习后门防御方法-CN202310360964.6在审
  • 张健毅;金琪超;孙志;黎振奎;韩禹洋;项紫啸 - 北京电子科技学院
  • 2023-04-06 - 2023-06-13 - G06N3/098
  • 本发明公开了一种新型联邦学习后门防御方法,包括S1:服务器进行特征提取器初始化,并分发给全体用户;S2:用户获得服务器分发的特征提取器后,用分发的特征提取器与本地的分类器MCL组合成为本地模型M,使用本地数据D进行训练得到本地模型M,并将本地模型M中的特征提取器进行上传;S3:服务器获得步骤S2中用户上传的特征提取器,进行本地模型M的聚合,并将其分发至参与用户;S4:重复执行上述步骤S2与步骤S3,直至用户模型完全收敛,此时每个用户的本地模型就是该用户的最终模型。本本发明通过对模型的部分聚合,在恶意用户比例大于50%时仍能有较好的效果。
  • 一种新型联邦学习后门防御方法

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