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[发明专利]一种基于梯度信息的图片重建方法、系统及电子设备-CN202310960223.1在审
发明人：魏凯敏;钱进;吴永东;翁健;冯丙文;鲍焕 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于梯度信息的图片重建方法、系统及电子设备，包括：获取联邦学习中的图片分类模型，及其原始真实图片的真实梯度信息；基于所述真实梯度信息和图片分类模型，获取虚拟图片、标签信息和虚拟梯度信息；获取所述真实梯度信息与所述虚拟梯度信息之间的损失值；基于所述损失值对虚拟图片进行迭代优化，获取重建的图像。本发明基于梯度信息可重建出高质量的图片，重建的虚拟图片与原始真实图片之间的PSNR值达到25.6至33.8之间。
一种基于梯度信息图片重建方法系统电子设备

[发明专利]一种基于合成数据的知识对话跨域学习方法-CN202110763112.2有效
发明人：魏凯敏;林健成;张继连;刘志全;冯丙文 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于合成数据的知识对话跨域学习方法。该方法针对知识对话系统跨域学习时数据资源不充分的问题，提出了以下策略：针对问答，闲聊提出模板和多轮对话生成模型共同构造合成数据方法；针对灾难性遗忘提出知识保留和模板方法构造合成数据方法；为了利用不匹配对话语料，我们提出了使用检索、过滤、排序等方法构建合成数据方法。使用该合成数据训练的模型性能可近似使用人工标注数据进行训练的模型，有效缓解了知识对话系统跨域学习对数据资源的依赖。
一种基于合成数据知识对话学习方法

[发明专利]一种基于强化学习的无人机群智感知任务的路径规划方法-CN202110763664.3有效
发明人：魏凯敏;黄凯;翁健;吴永东;贺宏亮;刘志全;冯丙文 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的无人机群智感知任务的路径规划方法，在演员‑批评者架构中加入多头注意力机制和对其他无人机策略的拟合，使得无人机执行决策时，充分考虑其他无人机的状态和策略。当无人机的数据收集量大于平均水平时，给予额外的奖励值以加速任务完成。当无人机间的路径重叠时，根据信号点数据量判断属于协作或竞争，依此修正它们的奖励值，从而促进其协作。使用n步返回时序差分计算批评者网络的目标价值，使无人机更有远见。最后，为使无人机更好的探索最大化数据收集量，使用分布式架构，给不同虚拟场景的无人机决策网络输出的动作加上不同方差的噪声。
一种基于强化学习无人机群感知任务路径规划方法

[发明专利]隐私度量和保护策略选择方法、装置、服务器和存储介质-CN202110761477.1有效
发明人：李星政;冯丙文;魏凯敏;翁健 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种隐私度量和保护策略选择方法、装置、服务器和存储介质，应用于服务器，所述方法包括：接收用户客户端发送的隐私因素集和用户id；根据所述隐私因素集和用户id，将所述隐私因素集里的因素进行大类划分，获取对应的隐私策略参数；根据所述用户id，将所述隐私策略参数发送给对应的用户客户端；接收用户客户端根据所述隐私策略参数发送的新隐私策略参数；确认所述新的隐私策略参数后，将所述新隐私策略参数、所述隐私因素集和所述用户id绑定存储，作为隐私策略。本发明提出对隐私因素集里的因素进行大类划分，对影响环境的因素具有较高的可扩展性和容错性。
隐私度量保护策略选择方法装置服务器存储介质

[发明专利]一种基于LWE的QR码加密解密方法-CN202110361479.1有效
发明人：吕善翔;娄舒婷;王嘉博;冯丙文;许丽卿;谭晓青;李发刚 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LWE的QR码加密解密方法，应用于表单、安全保密、存货盘点以及物品的追溯等领域，满足不同领域用户信息加密的需求。通过使用本方法，发送方可以通过使用基于LWE的加密解密方法在QR码中加密各类重要信息，接收方可使用指定的二维码手机软件进行QR码的扫码解码，获得明文信息。该方法能让接收方通过扫描二维码进行各类表单传输，减少人工误差，也能借助基于物联网的识别追溯商品信息，追踪工业零件、器械，盘点物流、仓储。基于LWE的方法具有抗量子计算的特点，不易被破解。而基于LWE的QR二维码加密解密技术，为降低人力成本、追溯问题产品流向等提供了一个更广阔的管理平台，具有较好的实际应用价值。
一种基于 lwe qr 加密解密方法

[发明专利]面向图像实例级局部区域的图像鲁棒水印方法、系统及介质-CN202210107992.2在审
发明人：何明锦;冯丙文;刘志全;魏凯敏 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向图像实例级局部区域的图像鲁棒水印方法、系统及介质。本发明将水印信息嵌入到图像的局部实例语义区域，所生成的局部含密图与原始图像在观感上无显著差异。此外，本发明将图像修复领域的部分卷积运用到局部水印信息的扩散上，提高了模型的鲁棒性，有助于水印提取网络对水印信息的提取。相比较于传统水印方案或使用基于CNN的一般方案，本发明创造适用于图像像素级的一个或多个实例区域的图像水印信息的嵌入和提取，使得一副图像所能承载的水印信息的更为多样。
面向图像实例局部区域水印方法系统介质

[发明专利]基于双卷积模块的水印去除方法、装置、设备和存储介质-CN202111275701.2在审
发明人：李彤;冯丙文;蔡东洪;魏凯敏;刘志全 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双卷积模块的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将带水印图案的待处理图像输入多任务水印分割网络，输出初步去除水印的第一图像和水印掩码；将第一图像和水印掩码输入基于双卷积模块的主干网络，输出优化后的去除水印的图像；其中，双卷积模块包括卷积模块和部分卷积模块，利用部分卷积模块更新输入掩码，通过像素级求和将卷积模块和部分卷积模块输出的特征进行结合。本发明融合了部分卷积与普通卷积的优势及特长，在主干网络中通过由双卷积模块拼接组合成的双卷积残差块代替常用的大卷积核的双卷积模块，使得网络能够在更深的、拥有更多的可学习参数的同时能更稳健地进行学习。
基于卷积模块水印去除方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多级委员会共识的科技数据确权与追踪保护的方法-CN202111303601.6在审
发明人：魏凯敏;蔺晓川;翁健;孙恒;吴永东;刘志全;冯丙文;贺宏亮;曹东亮 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： H04L67/1097 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多级委员会共识的科技数据确权与追踪保护的方法，所方法包括以下步骤，每个科研人员、研究机构等均可申请加入联盟链，在检查满足准入条件后，即可加入联盟链，同时生成一对公私钥；数据发布确权，联盟链系统中的用户，在想要发布数据时成为数据方，并从系统中获得一个唯一的且与即将发布数据相关的追溯码Cid；数据跟踪记录，数据在使用时需要对其生命周期进行记录；数据追踪，将汇总查询到的数据结果发送给需要做数据追踪的用户。本发明有益效果在于，解决科技大数据在数据交易过程中产生的数据侵权问题。该方法采用双链联盟链构建科技大数据的追踪保护与确权系统，通过联盟链的去中心化和去信任的方式维护一个可靠的分布式数据库。将数据视为目标对象，记录关于数据的所有行为，实现对数据的追踪保护和可信确权。
一种基于多级委员会共识科技数据确权追踪保护方法

[发明专利]基于虚假位置注入的移动APP隐私保护的位置采集方法、系统及介质-CN202111207530.X在审
发明人：曹东亮;翁健;魏凯敏;余侨宾;冯丙文;邵志键 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： H04W12/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虚假位置注入的移动APP隐私保护的位置采集方法、系统及介质。该方法具体为：服务端将数据收集方收集的位置信息拦截；根据用户需求生成虚假的GPS定位信息，使用k‑匿名算法伪造匿名的GPS定位信息，使用POI替换技术对匿名后的GPS定位信息进行二次处理，得到虚假的GPS定位信息；将虚假的GPS定位信息注入到GPS定位信息的返回值。本发明利用Xposed框架来实现对GPS定位的伪造，用户可以将自己的匿名位置信息注入到某一现有的基于位置的服务第三方应用，在任意时间根据自己需求对自己的位置信息进行保护，且不影响原有基于位置服务软件的功能。另外，本发明通过POI(兴趣点)替换技术对k‑匿名生成的虚假位置进行二次处理，提高隐私保护的强度。
基于虚假位置注入移动 app 隐私保护采集方法系统介质

[发明专利]一种大容量可控无载体图像隐写方法-CN202111130695.1在审
发明人：李国峰;冯丙文;刘志全;魏凯敏 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种大容量可控无载体图像隐写方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据需要，选择语义图像；S2、根据语义图像，选择有一定关联的图像作为风格参考图像；S3、将语义图像和风格参考图像输入图像预处理工具进行预处理；S4、将经过预处理的图像输入领域对齐网络进行处理，处理过程中生成中间结果；S5、将中间结果和秘密图像合并之后输入隐藏网络，输出含密图像；S6、消息发送方将含密图像发送给持有训练完毕的秘密消息提取网络的消息接收方，消息接收方采用秘密消息提取网络将秘密图像重新提取。本发明利用了无载体隐写框架，不需要使用指定的载体图像来嵌入秘密数据，从根本上抵抗隐写分析工具的检测，显著提高了图像的安全性。
一种容量可控载体图像方法

[发明专利]基于多模态检测的Android APP漏洞细粒度检测方法-CN202111175586.1在审
发明人：李星政;冯丙文;黄晓昆;徐天昊 -专利权人：暨南大学;中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了基于多模态检测的Android APP漏洞细粒度检测方法，包括以下步骤：S1、选择需要进行检测的APP；S2、对APP的Java源代码编译形成smali代码；S3、对Java源代码进行分析提取细粒度的代码片段java code slice；S4、从smali代码中匹配java code slice形成代码片段smali code slice；S5、将code slice进行转换为向量形式；S6、对向量形式的java code slice和smali codeslice进行多模态早期融合，对两个数据的简单相加后去除冗余数据，得到融合的向量数据；S7、将三种独立的数据通过三个独立的BLSTM深度学习模型得到三个独立的检测结果；S8、将三个检测结果通过多模态晚期融合，综合三个检测结果做出检测结论。本发明方法能够更高准确率、更快速率以及细粒度的完成漏洞检测工作。
基于多模态检测 android app 漏洞细粒度方法

[发明专利]面向轨迹发布数据集的语义敏感的位置轨迹隐私保护方法、系统及介质-CN202111211334.X在审
发明人：曹东亮;魏凯敏;冯丙文;余侨宾;李星政 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向轨迹发布数据集的语义敏感的位置轨迹隐私保护方法、系统及介质。该方法包括对用户的初始轨迹T0进行停止点搜索，获得停止点；采用类别距离优先法或马尔科夫矩阵法获得POI；使用获得的POI替换停止点，得到混淆轨迹T1；以混淆轨迹T1作为输入，采用中间点生成算法得到中间轨迹Td；以初始轨迹T0以及中间轨迹Td作为输入，采用轨迹纠正算法得到保护语义信息的匿名轨迹Tdummy。本发明采用停止点混淆技术、类别‑距离优先法和马尔科夫矩阵，利用已有的POI信息和停止点搜索技术对用户的轨迹进行混淆，根据类别和概率判断来选择用于替换停止点的最佳POI，降低匿名后的轨迹效用损失，实现了面向语义的轨迹隐私保护。
面向轨迹发布数据语义敏感位置隐私保护方法系统介质

[发明专利]基于卷积特征融合的水印去除方法、装置、设备和介质-CN202111134369.8在审
发明人：李彤;冯丙文;蔡东洪;魏凯敏;刘志全 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积特征融合的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取图像数据库，其中，图像数据库包括水印图像；将所述水印图像输入多任务水印分割网络，得到初步去除水印的第一图像、预测的水印图案、预测的水印掩码和预测的水印嵌入强度；根据所述水印图像、所述水印图案、所述水印掩码和所述水印嵌入强度，得到初步去除水印的第二图像；将所述第一图像和所述第二图像进行拼接，得到拼接图像；将所述拼接图像输入基于注意力模块特征选择的优化网络，得到去除水印的图像。本发明提出的水印去除方法，通用性强，能适用于各种嵌入强度、各种颜色的水印的去除。
基于卷积特征融合水印去除方法装置设备介质

[发明专利]一种图像信息嵌入方法-CN202010021400.6有效
发明人： 冯丙文;李彤;翁健;卢伟 -专利权人：暨南大学
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像信息嵌入方法，包括：S1，获取原始载体图像和待嵌入的秘密消息，将所述原始载体图像重排列并分割成载体向量x；将所述秘密消息分割成为秘密消息块m；计算所述原始载体图像中每个像素的嵌入扰动值，并将所述嵌入扰动值排列分割，得到与载体向量x对应的嵌入扰动向量w；S2，将载体向量x和秘密信息块m送入隐写编码器，并通过校验码生成经纠正的含密载体向量y；S3，将所有的含密载体向量合并并重排列，生成含密图像，完成秘密消息的嵌入。本发明通过纠正隐写向量，而不是纠正解码消息中的错误，从而得到较强的纠错能力。在鲁棒性和嵌入效率之间取得良好的平衡。
一种图像信息嵌入方法

[发明专利]一种基于C/S多级缓存的位置隐私保护方法-CN201910646620.5有效
发明人：史秀;翁健;成玉丹;冯丙文;刘志全;魏凯敏;殷菊笠;熊凯亚 -专利权人：暨南大学
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于C/S多级缓存的位置隐私保护方法，其中，客户端可缓存多个可达的坐标位置；客户端形成查询请求时，随机在距离客户端半径为r的范围内找出k‑1个缓存坐标位置，对每个查询坐标使用哈希函数进行映射得到服务器集群对应编号的服务器，服务器集群匿名化处理后将请求发送给提供基于位置服务的LBS服务器，LBS服务器将处理请求并返回处理结果，处理结果经服务器集群转发后返回给客户端，服务器集群缓存返回结果，客户端保留需要的数据，丢弃不需要的数据；本发明所提出的方法能够有效保护用户的位置隐私，并降低用户与LBS服务器的交互次数，从而降低通信开销，提高查询响应速度。
一种基于多级缓存位置隐私保护方法

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