“彭海朋”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果64个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于遗传卷积网络的恶意PE文件检测方法-CN202310725880.8在审
发明人：吴薇;彭海朋;朱浩田;李丽香 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传卷积网络的恶意PE文件检测方法，属于网络安全技术领域。本发明通过构建了一个全局多模态化、多任务量网络，解决固定的专用分类模型分类效果不佳的问题；通过构建局部神经网络结构，利用小卷积核的思想和最大池化层的思想，提取最重要特征，加快了模型的训练速度，并利用金字塔池化层的思想，解决了传统神经网络中必须输入尺寸大小一致图片的问题。
一种基于遗传卷积网络恶意 pe 文件检测方法

[发明专利]一种量子安全多方计算系统-CN202310809081.9在审
发明人：窦钊;王艺霏;刘钊乾;彭海朋;杨榆;毕经国;赖裕平 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明提供一种量子安全多方计算系统，基于对Shamir秘密共享协议两方求和求积方案的延伸，借助几个半诚实的第三方，为多方参与者提供了量子多方求和求积的执行方案，以及量子安全双方距离计算方案，消除了对数据库的依赖，解决中间值泄露的问题，在准确性和效率方面都有所提高，极大减少了多方量子安全计算所需的资源。提供对以多方参与者坐标作为顶点的多面体求体积的计算方案，通过将多面体拆解为多个四面体，引入代数对四面体体积进行表达，将对四面体求体积的问题转化为多方求积和求和问题；以及，提供对两方参与者私有圆计算圆圆相交面积的方案，通过执行量子安全双方距离计算，根据随机标记点落入对方私有圆的数量计算双方私有圆相交面积。
一种量子安全多方计算系统

[发明专利]一种安全实体知识图谱关系推理方法及装置-CN202310672312.6在审
发明人：李明远;刘霄;彭海朋;李丽香;李娇 -专利权人：李明远;北京天融信网络安全技术有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种安全实体知识图谱关系推理方法及装置，涉及威胁检测技术领域。该方法包括基于威胁情报日志构建安全实体三元组；基于所述安全实体三元组获取事实数据和反事实数据；根据所述事实数据和反事实数据获取正样本数据和负样本数据；将所述正样本数据和负样本数据分别输入预先训练的预测模型，获得正负样本存在的概率。该方法使用反事实数据增强了知识图谱领域的表达能力，进而提高了在安全知识图谱上的关系预测能力，能够挖掘出安全知识图谱的隐含关系，解决了现有方法缺乏对反事实数据的预测能力的问题。
一种安全实体知识图谱关系推理方法装置

[发明专利]一种基于区块链的电子政务数据安全共享方法-CN202310047644.5在审
发明人：杨阳;王励成;彭海朋 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/176 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的电子政务数据安全共享方法，在采用区块链实现数据共享交换的同时，使用星际文件系统链下存储数据，利用其分布式哈希地址特性实现快速检索，链上只存储密文数据，减少了整体数据大小，缓解了节点存储压力；通过主部门提前将符合业务条件的其他部门加入进访问结构，利用属性基加密技术对电子政务数据加密，上传到IPFS系统中，保证对相关部门数据公开，实现数据的细粒度访问控制；通过代理重加密密码学技术对原始密文重加密生成重加密密文，在数据共享的同时控制访问权限，实现细粒度访问控制和灵活动态共享，加强隐私安全，减少算法操作，获得更高的灵活动态共享数据能力，提高了整个系统的实用性和安全性。
一种基于区块电子政务数据安全共享方法

[发明专利]基于区块链的联邦学习激励方法、装置、设备和存储介质-CN202310537880.5在审
发明人：李丽香;宋杰;彭海朋;李海涛;陈俊;戴一挥;丁一航;姚俊先;杨方;刘济舟 -专利权人：广东省农村信用社联合社;北京邮电大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于区块链的联邦学习激励方法、装置、设备和存储介质，涉及机器学习技术领域。其中方法包括：获取联邦学习参与方设备发送的第一模型参数，所述联邦学习参与方设备与所述区块生成节点关联，所述第一模型参数为所述联邦学习参与方设备迭代更新后的模型参数；基于所述第一模型参数，确定所述联邦学习参与方设备的训练贡献度；基于所述训练贡献度确定激励方案，以供所述主链基于所述主链的智能合约和所述激励方案对所述联邦学习参与方设备进行激励。本发明提高了联邦学习激励的可靠性以及激励资金的安全性。
基于区块联邦学习激励方法装置设备存储介质

[发明专利]基于语音增强算法的对抗样本攻击防御方法及装置-CN202010206879.0有效
发明人：李丽香;潘爽;彭海朋;李帅 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供基于语音增强算法的对抗样本攻击防御方法及装置，可以获取待识别语音样本与待识别语音样本的频谱特征；根据待识别语音样本的频谱特征，通过预设算法对待识别语音样本进行噪声频谱的计算，并利用计算得到的估计噪声频谱对待识别语音样本进行去噪，得到去噪后的语音样本，其中，算法包括基于连续最小值跟踪的谱减法与结合语音存在概率的对数最小均方误差算法MMSE算法；通过预先训练的语音识别模型对去噪后的语音样本进行识别，得到识别结果。从而通过获取待识别语音样本后对待识别语音样本进行去噪处理后，通过对去噪后的语音样本进行识别，增加语音识别准确率，提高防御对抗样本攻击的效率。
基于语音增强算法对抗样本攻击防御方法装置

[发明专利]攻击预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310622962.X在审
发明人：刘霄;李明远;彭海朋;李丽香;李娇 -专利权人：李明远;北京天融信网络安全技术有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请提供一种攻击预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及安全技术领域。该方法通过利用Query2Box模型在预先构建的知识图谱中进行推理预测，获得包含当前攻击行为以及后继攻击行为的多条候选攻击路径，从而实现对当前攻击行为的后继攻击行为的预测，由于Query2Box模型可以在大规模和不完整的知识图谱中使用交集、并集等运算符对任意查询进行推理预测，所以能够处理复杂关系的攻击行为，进而可有效提高多步攻击预测的准确性。
攻击预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于P张量秘密共享和多个数据隐藏器的信息隐藏方法-CN202210577089.2有效
发明人： 彭海朋;王兰兰;李丽香;暴爽;梁俊英;张卓群;任叶青 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于P张量秘密共享和多个数据隐藏器的信息隐藏方法，通过压缩感知技术处理原始图像以尽可能地减小影子图像的大小，并为信息隐藏者嵌入额外信息提供了便利，且由于压缩感知能够在采样的同时对信号压缩，因此，可实现较高的嵌入率。另外，将P张量积理论应用到矩阵运算当中，使用较小维数的测量矩阵同样可以处理高维信号，避免内存浪费，且P变换的矩阵是随机矩阵，可根据需求灵活地选择，所以经过P张量积运算的结果也更加多样，可以表示的矩阵也更多。在信息隐藏阶段，我们使用多个数据隐藏器进行信息嵌入，避免因单个信息隐藏器遭到损坏而不能恢复原始图像，提高信息隐藏模型的安全性。
基于张量秘密共享数据隐藏信息方法

[发明专利]一种图像描述文本生成方法及装置-CN202110823822.X有效
发明人： 彭海朋;刘冬瑶;李丽香 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像描述文本生成方法及装置，涉及图像处理技术领域，上述方法包括：检测目标所在的目标区域；计算平均像素值，得到区域特征；对第一输入信息进行特征提取，得到第一隐藏特征；生成各目标区域的权重系数；对各个目标区域中相同位置的像素点的像素值进行加权计算得到第一输出信息；对第二输入信息进行特征提取，得到第二隐藏特征；获得预设词汇表中输出概率最高的输出单词；将第一输入信息更新为包含第一隐藏特征、已获得的输出单词和区域特征的信息，并返回得到第一隐藏特征的步骤，直至输出文本满足输出结束条件，将输出文本确定为图像描述文本。应用本发明实施例提供的方案能够提高生成图像描述文本的准确度。
一种图像描述文本生成方法装置

[发明专利]一种面向ASV系统的通用语音欺骗检测模型的建立方法-CN202310422093.6在审
发明人：李丽香;薛晓鹏;彭海朋;任叶青;尉立雯;卢玥;夏玮江 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向ASV系统的通用语音欺骗检测模型的建立方法，通过引入子网络方法，设计检测LA攻击的LANet，检测PA攻击的PANet以及联合检测LA攻击和PA攻击的混合模型FusionNet。该方法以LANet的浅层参数为基础，构建了一个轻量级的PANet，最后将LANet与PANet输出的embedding进行连接，送入FusionNet中，判定输入语音是否为真实语音。本发明在现有的针对特定攻击的检测模型的基础上，增加少量参数就可构建一个通用的语音欺骗检测模型，该模型既可以检测LA攻击又可以检测PA攻击，解决了现有模型仅能检测特定攻击的问题，同时实现轻量化，从而满足实际应用的需求。
一种面向 asv 系统通用语音欺骗检测模型建立方法

[发明专利]一种图像的识别方法及装置-CN202010158601.0有效
发明人：李丽香;李帅;彭海朋;潘爽 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明实施例提供的一种图像的识别方法及装置，其中，方法包括：获取原始图像，基于原始图像生成粒子群，迭代更新粒子群，直至达到迭代次数，得到更新后的粒子群，在更新后的粒子群中，确定自适应值最小的目标粒子，针对原始图像，将该原始图像的特征值上与目标粒子对应的坐标值求和，得到对抗样本，利用对抗样本，训练预设的深度学习模型，得到训练后的深度学习模型，利用训练后的深度学习模型识别被扰动的图像。本发明实施例无需获知深度学习模型的内部结构，将目标粒子的坐标值与原始图像的特征值求和得到对抗样本，使用该对抗样本训练得到的深度学习模型抗干扰能力较强，可以提高识别携带未知扰动的图像时的准确性。
一种图像识别方法装置

[发明专利]用于车联网环境的智能无人机辅助决策规划方法及装置-CN202211130407.7有效
发明人：李丽香;暴爽;彭海朋;王兰兰;梁俊英;张卓群 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于车联网环境的智能无人机辅助决策规划方法及装置，首先将训练好的无人机辅助网络部署于多旋翼无人机上，得到智能无人机；其次创建道路信息数据库，将智能无人机部署在道路网络中收集实时数据；然后将智能无人机收集的实时数据输入三层人工神经网络的输入层，在隐藏层中对传入的信息进行数据预处理和预测，在输出层中对预测结果进行判断和决策，输出对车辆驱动部分的控制命令；最后对控制命令进行判断，再输出到目标车辆的驱动设备上，完成最终的驾驶行为转换。本发明提高了车辆决策规划的准确性，同时保证了信息的实时性，从而降低了决策的错误率，提高了对无人机的控制准确性，能够大面积覆盖道路，从而高效收集实时信息。
用于联网环境智能无人机辅助决策规划方法装置

[发明专利]一种针对联邦学习中差分隐私预算计算的收紧方法-CN202210151961.7有效
发明人：李丽香;石佳鑫;彭海朋 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对联邦学习中差分隐私预算计算的收紧方法，通过从假设检验的角度出发，计算隐私预算，通过f‑差分隐私技术完成对联邦图像分类系统中隐私预算的跟踪工作，并通过客户端标准化梯度下降法完成对单个客户端更新梯度的规范，限制单个客户端对整体模型的影响，解决了现有工作中梯度阈值超参选择的难题，让模型可以完成更多轮次的训练，以及规避梯度剪裁阈值C对联邦学习模型的影响，使得联邦学习系统可以在不过分影响精度的同时，满足差分隐私。
一种针对联邦学习中差分隐私预算计算收紧方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的日志入侵检测系统-CN202310051810.9在审
发明人： 彭海朋;刘宇轩;李明远 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的日志入侵检测系统，通过使用基于生成对抗网络的无监督学习，避免了因为异常样本数量严重不足对训练造成的负面影响。通过使用基于LSTM/GRU的自动编码器作为生成器生成异常样本，提升了训练的有效性。使用DR分数的重构误差和判别器的判别结果，更有效的利用了生成对抗网络在判别阶段的生成器，并且综合和先前生成模型和判别模型提高了识别异常的效果。使用基于前缀树的日志解析算法，在解析过程中保留了日志时间等数据信息，在入侵检测过程中引入时间信息，提升了入侵检测的准确性。基于前缀树的数据结构压缩了词典，减少内存的占用，在大型分布式日志系统中或丰富的日志信息的场景中使入侵检测系统拥有更好的性能。
一种基于生成对抗网络日志入侵检测系统

[发明专利]一种基于区块链的动态差分隐私联邦学习系统-CN202310221541.6在审
发明人： 彭海朋;吴晗;李丽香;周泽宁;杨阳;王祯 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的动态差分隐私联邦学习系统，针对联邦学习自身的特点和存在的问题，将差分隐私技术进行改进，采用自适应裁剪梯度、加权法添高斯噪声和随机性调度的联邦学习，将联邦学习的隐私性与性能同时做到高水平，再结合区块链的特性，给联邦学习进行赋能，解决了联邦学习中所面临的推理攻击、投毒攻击和中心聚合服务器攻击等问题，可以为联邦学习提供多重安全保障，保护数据隐私、提高模型安全、性能、保障公平性和信任度，从而为联邦学习的应用提供更加安全、可靠、有效的解决方案。
一种基于区块动态隐私联邦学习系统

1
2
3
4
5
下一页»
尾页
共 64 条