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[发明专利]一种针对多种漏洞的模糊测试方法-CN202310043932.3在审
发明人：肖喜;叶开;夏树涛;江勇;郑海涛;陆孺牛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对多种漏洞的模糊测试方法，包括：S1、对以多种漏洞为导向的目标程序进行插桩编译；S2、通过基于种子组列队的针对模糊测试核心环节进行多目标优化后，将变异的种子输入至已插桩编译的目标程序并运行多目标模糊测试；S3、根据目标程序的状态和多目标模糊测试运行结果进行相应处理；S4、在多目标模糊测试运行结束后，对收集到的异常种子进行整理和过滤，并对过滤去重后的种子进行潜在漏洞分析和定位。本发明能够获取额外的漏洞相关的程序行为和状态信息；同时能够进行多目标模糊测试，从而使得模糊测试工具能够更加高效地进行多目标模糊测试并找到多种潜在漏洞；在不影响效率前提下，对于多种漏洞的挖掘有更强的针对性。
一种针对多种漏洞模糊测试方法

[发明专利]一种基于敲击节奏的智能手表用户识别方法-CN202110163294.X有效
发明人：肖喜;张焓祺;夏树涛;江勇;郑海涛;陆孺牛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于敲击节奏的智能手表用户识别方法，从敲击节奏训练数据中提取特征，构造特征向量；利用One‑class DBSCAN算法来训练模型，得出核心对象集；计算新样本特征向量与每个核心对象之间的欧氏距离，以识别该新样本是否属于核心向量的类。本发明针对智能手表缺乏合适的用户识别导致的隐私问题，提出了一种新的基于敲击节奏的智能手表用户识别方法，并提出了一种新的一类分类算法One‑class DBSCAN，本发明适用于智能手表较小的屏幕以及低功耗的设定，新的一类分类算法One‑class DBSCAN可以在训练数据只有一类的情况下准确地判断新样本是否属于当前类。
一种基于敲击节奏智能手表用户识别方法

[发明专利]一种基于语义知识增强的自动化人机互动方法-CN202110567502.2有效
发明人：郑海涛;林子博;李自然;肖喜;江勇;夏树涛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义知识增强的自动化人机交互方法，本发明给定一段文本，能自动生成一段语义相同且表达能力更强的文本，从而提升人机交互过程的多样性。本发明可以用来构建智能写作系统，即可以为用户已经创造的文本提供一些不同表达方式的候选项文本，用户可以从中选择，并进行进一步的修改，从而使得创造出来的文本更具表现力，多样性，避免用词用句重复单调；本发明解决使用传统的语言生成技术无法有效地进行自动化文本改写的问题，本发明设计一个基于多头注意力机制的神经网络模型，同时利用外部语义知识提升文本改写的多样性和灵活性。相比于传统基于模板的文本改写方法，本发明具备更高的灵活性和通用性，极大地减少人工的参与度，降低生产成本。
一种基于语义知识增强自动化人机互动方法

[发明专利]一种以漏洞为导向的高效区域模糊测试方法-CN202310138337.8在审
发明人：肖喜;叶开;夏树涛;江勇;郑海涛;陆孺牛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种以漏洞为导向的高效区域模糊测试方法，包括如下步骤：S1、对以漏洞为导向的目标程序进行插桩编译，得到包含代码覆盖信息以及潜在漏洞位置信息的插桩后的目标程序；S2、通过基于种子选择的模糊测试核心环节对插桩后的目标程序运行区域模糊测试；S3、根据区域模糊测试运行结果进行相应处理；S4、在区域模糊测试运行结束后，对目标种子进行筛选去重，并对筛选去重后的种子进行潜在漏洞分析。本发明能够在保持覆盖率基本不变的同时有效降低区域模糊测试过程中种子队列中种子的数量，降低了模糊测试的开销，进而提升模糊测试的效率。
一种漏洞导向高效区域模糊测试方法

[发明专利]一种钓鱼地址检测方法及设备-CN202310019721.6在审
发明人：胡光武;林铸天;刘云霞;肖喜;延霞;张平安 -专利权人：深圳信息职业技术学院
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种钓鱼地址检测方法及设备，包括步骤：S1：基于时间滑动窗口的方式对获取数据进行采样；S2：生成总序列集；S3：将所述总序列集输入到嵌入学习模型中得到嵌入向量，通过所述嵌入向量判断目标地址是否为钓鱼地址；S4：警告用户目标地址为钓鱼地址。本发明能够实现滑动给定长度的窗口，采样过程只与数据区块的统计性质相关，而没有使用某一个账户具体的标签信息，从而避免了数据泄露的问题，同时减少了需要处理的数据规模；还可以进一步提升钓鱼地址识别的效果，显著提升了钓鱼骗局检测的性能。
一种钓鱼地址检测方法设备

[发明专利]一种基于风格迁移的黑盒视频对抗攻击方法-CN202211539264.5在审
发明人：肖喜;曹钰鑫;夏树涛;江勇;郑海涛;陆孺牛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于风格迁移的黑盒视频对抗攻击方法，包括如下步骤：设计风格数据集，并为干净视频选择最优风格图像；根据最优风格图像对干净视频进行视频风格迁移得到风格化视频；对风格化视频进行梯度估计，并迭代更新，输出对抗视频。本发明通过根据最优风格图像对干净视频进行视频风格迁移得到风格化视频，对风格化视频进行梯度估计，并迭代更新的设置，有利于维持对抗视频的感官舒适度与降低所需要的查询次数；通过考虑语义不变的无限制对抗扰动，提高了黑盒攻击效率，并可以绕过现有的对抗防御方法，是一种低成本、高效、实用的新型视频攻击方法。
一种基于风格迁移黑盒视频对抗攻击方法

[发明专利]一种基于Fisher信息的对抗训练泛化能力提升方法-CN202310008684.9在审
发明人：肖喜;曹钰鑫;夏树涛;江勇;郑海涛;王兴军 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Fisher信息的对抗训练泛化能力提升方法，包括如下步骤：S1、通过不同对抗攻击方法将干净图像生成不同对抗图像；S2、通过Fisher信息将不同对抗图像进行线性叠加得到泛化对抗图像；S3、通过粒子群算法优化泛化对抗图像加权系数得到最优泛化对抗图像；S4、使用最优泛化对抗图像进行对抗训练得到泛化能力更强的分类模型。本发明不仅可以维持传统对抗攻击方法在干净图像上的分类准确率，而且对多种和未知的对抗攻击方法生成的对抗图像也具有很强的泛化性。
一种基于 fisher 信息对抗训练泛化能力提升方法

[发明专利]基于全局和局部匹配的短文本匹配方法及系统-CN202010389959.4有效
发明人：郑海涛;徐子涵;翟少鹏;王栋;周岚;沈颖;肖喜 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明提供一种基于全局和局部匹配的短文本匹配方法及系统，通过构建匹配图，基于预训练语言模型将短文本对整体表示为图节点，基于图注意力网络节点分类进行跨对匹配学习，通过图注意力网络节点的连接权重将局部和全局匹配静态结合，通过联合训练、迭代更新的方式将它们动态结合，从而更好地发挥局部和全局的优势，适应不同的短文本匹配任务。
基于全局局部匹配文本方法系统

[发明专利]基于预训练语义模型的超球面协同度量推荐装置和方法-CN202010389075.9有效
发明人：郑海涛;汪杨;刘昊;肖喜;沈颖;周岚 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：基于预训练语义模型的超球面协同度量推荐装置和方法，该装置包括预训练隐语义模块和协同度量推荐模块，预训练隐语义模块包括物品文本信息编码器和解码器，协同度量推荐模块包括超球面映射模块和融合损失函数模块；由编码器和解码器获得物品的文本信息向量化表征；超球面映射模块以角度度量的方式，将初始化的正、负用户和物品隐向量分别映射到同一高维超球面流形中，融合损失函数模块对超球面映射后的用户和物品隐向量进行训练，优化正、负用户物品样品对的类内类间距离；预测时获得物品的文本向量和对应的用户物品隐向量，通过计算两者的余弦距离的方式，获得用户的物品推荐结果。
基于训练语义模型球面协同度量推荐装置方法

[发明专利]一种自动化文本生成方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010388608.1有效
发明人：郑海涛;刘昊;周岚;沈颖;肖喜 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供一种自动化文本生成方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：训练Transformer编码‑解码的深度学习模型,包括：将话题词分别进行文本编码和知识图谱编码得到对应的隐藏状态表示，其中，在知识图谱编码过程中为每个所述话题词添加多个知识图谱三元组；根据所述文本编码和所述知识图谱的三元组编码的隐藏状态表示解码得到生成文本；利用训练好的所述深度学习模型，根据新输入的话题词自动化生成新的文本。装置用于实现方法。通过使用Transformer编码‑解码的深度学习模型，利用Tansformer充分学习了文本之间、知识图谱三元组之间、文本和三元组之间的关系，并产生更为丰富的生成结果。
一种自动化文本生成方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于RankNet的混合软件错误定位方法及系统-CN202010350329.6有效
发明人：肖喜;彭震东;郑海涛;江勇;夏树涛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种基于RankNet的混合软件错误定位方法及系统，该方法包括：S1.RankNet排序模型的训练：所述RankNet排序模型自动提取代码语句的文本特征，再将所述文本特征与代码语句的数值特征结合并输入RankNet排序模型进行排序学习；S2.利用训练好的RankNet排序模型进行代码语句排序，得到可疑代码语句列表来进行软件错误定位。该方法和系统能快速精确地自动定位到软件的错误，大大增强了错误定位方法的自适应性，而且减少了由人为设定参数带来的局限性和不确定性。
一种基于 ranknet 混合软件错误定位方法系统

[发明专利]基于SGX的动态减小TCB的区块链虚拟机方法及系统-CN202110036603.7有效
发明人：肖喜;张焓祺;夏树涛;江勇;郑海涛;陆孺牛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SGX的动态减小TCB的区块链虚拟机方法及系统，结合污点分析技术，动态地减小TCB，降低代码风险，在方案中融入污点分析，根据智能合约源代码，自动定位智能合约中的涉及敏感数据的敏感代码语句，并获取敏感代码语句对应的虚拟机操作码。在获取敏感和非敏感虚拟机操作码后，选择模块将会根据敏感/非敏感操作码选择对应的运行在虚拟机中的C++函数。虚拟机模块将会根据智能合约编译后的字节码执行用户的请求，对于涉及敏感数据的操作码，将会在SGX提供的可信任执行环境Enclave中执行，不涉及敏感数据的操作码，将会在Enclave外部运行，以此减小TCB。
基于 sgx 动态减小 tcb 区块虚拟机方法系统

[发明专利]一种基于深度学习和内容规划的文本自动生成方法及装置-CN202110488572.9有效
发明人：郑海涛;柏杨;李自然;沈颖;肖喜;江勇;夏树涛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和内容规划的文本自动生成方法及装置，本发明利用分层自注意力机制对结构化数据进行层次化编码表示，并通过分层规划技术对数据进行从粗到细的规划，最后通过双重注意力机制解码生成高质量的文本描述，本发明解决了传统的文本自动生成技术在数据到文本生成时面临的信息冗余、逻辑混乱等问题，相对于传统端到端的文本生成方法以及过去的规划方法，本发明将分层规划融入到多粒度的语言模型中，极大减小人工参与程度，且可以生成更加准确、流畅、简洁且逻辑严谨的文本。
一种基于深度学习内容规划文本自动生成方法装置

[发明专利]一种错别字检测及纠正方法-CN202210975544.4在审
发明人：郑海涛;马仕镕;李映辉;江勇;夏树涛;肖喜 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F40/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种错别字检测及纠正方法，包括以下步骤：获取对比学习模型，包括以下模块：主模块和辅助模块，主模块为预训练语言模型，辅助模块包括：字音编码模块、字形编码模块和字典编码模块；模型训练：使用错别字纠正任务来训练主模块，加入对比学习任务，分别针对字音、字形和字典知识构造所需的正例和负例，辅助模块分别对字音、字形和字典释义的信息编码，指导主模块学习字音、字形以及字词定义和常识知识，使主模块蕴含错别字检测与纠正任务所需的知识；模型推理：只保留主模块进行推理，以保证模型的推理效率。本发明提升了错别字检测和纠正效果，使之可以发现现有方法难以发现的错别字，进而可以有效的对错别字进行纠正。
一种错别字检测纠正方法

[发明专利]一种实体集合扩展方法及装置-CN202210946499.X在审
发明人：郑海涛;黄书林;李映辉;江勇;夏树涛;肖喜 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成式模板的实体集合扩展方法，包括：S1：基于候选实体集，对种子实体集预扩展得到新种子实体集和新候选实体集；S2：基于上述两个实体集，对候选实体集预缩减得到新候选实体集；S3：将新种子实体集和S2中的新候选实体集中的实体经过语境模式生成模块得出上下文模板；S4：计算种子实体集与候选实体集中实体对应的上下文模板间的相似度，从候选实体集中选出相似度更高的实体加入种子实体集；迭代上述步骤，完成实体集合扩展。本发明通过语境模式生成模块生成上下文模板，不再依赖于现有的语料库，一方面缓解模板与实体之间的适配问题，降低合适模板的获取成本，另一方面，可迁移性高，适用于更开放领域的实体扩展。
一种实体集合扩展方法装置

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