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公开(公告)号：CN115953590B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202211597576.1
申请日：2022-12-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/424 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种分段式细粒度的商品图像描述生成方法、装置和介质，该方法包括以下步骤：首先构造一个粗粒度的商品图像描述生成框架，由图像特征提取器、文本解码器、映射网络三部分组成；然后针对图像特征提取器以及文本解码器进行预训练，之后通过映射网络对齐语义空间，生成粗粒度的图像描述；其次在公开的商品描述数据集上微调已有的大型文本生成网络；再将粗粒度的图像描述输入微调后的文本生成网络，生成细粒度的商品图像描述；最后可将上述生成的商品描述再次输入网络，直至生成满意的商品图像描述。本发明的商品图像描述生成方法能够提高商品描述的丰富度和细腻度，自动化批量生成细粒度的商品图像描述。
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公开(公告)号：CN117061254B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311319155.7
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L9/40 , H04L67/1396
Abstract: 本申请涉及一种异常流量检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取待检测流量数据，其中，待检测流量数据包括用户数据以及待检测流量信息；基于待检测流量信息进行特征提取处理，得到哈希结果，并基于哈希结果与预设的基因库进行匹配处理，得到流量检测结果；基于预设的用户行为模型中的用户数据统计结果对用户数据进行检测，得到用户行为检测结果；基于流量检测结果以及用户行为检测结果，得到针对待检测流量数据的异常检测结果。采用本方法能够解决现有技术中针对异常流量检测灵活度以及效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN116204879B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202211735828.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F21/56
Abstract: 本申请涉及一种恶意文件检测方法、装置、电子装置及存储介质，该恶意文件检测方法包括：基于文件生成日志，按预设第一周期获取目标的第一特征数据；按预设时间窗口期对第一特征数据进行累积处理，得到第二特征数据；对第一特征数据和第二特征数据进行多维处理，得到目标特征数据；将目标特征数据输入训练完备的预测模型，得到多条预测结果，并将多条预测结果进行合并，得到目标预测结果；根据目标预测结果，判定目标特征数据对应的文件是否为恶意文件。通过本申请，解决了现有恶意文件检测技术无法检测出混淆型的恶意脚本文件，计算机、服务器等设备仍存在被恶意文件破坏风险问题，提高了恶意脚本文件的检测准确度，提高计算机等设备的安全性。
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公开(公告)号：CN116630480A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310862442.6
申请日：2023-07-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及交互式文本驱动图像编辑的方法、装置和电子设备，方法包括获取图像样本并判断图像样本是否合规；将图像样本输入到图像逆向模型得到原始图像逆向特征；获取文本样本并判断文本样本是否合规；将文本样本输入到文本编码器中得到文本特征；将原始图像逆向特征和文本特征输入到多模态融合模型得到编辑图像特征；将编辑图像特征输入到图像生成器得到编辑后图像；询问用户是否继续输入文本样本，若继续，继续获取文本样本；否则输出最终编辑后图像。与现有技术相比，本发明放开了传统编辑场景对于输入文本内容的限制，可实现针对于同一张原始图像进行多次文本输入，渐进式修改对应图像区域，提高图像编辑方法灵活性。
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公开(公告)号：CN116204879A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211735828.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F21/56
Abstract: 本申请涉及一种恶意文件检测方法、装置、电子装置及存储介质，该恶意文件检测方法包括：基于文件生成日志，按预设第一周期获取目标的第一特征数据；按预设时间窗口期对第一特征数据进行累积处理，得到第二特征数据；对第一特征数据和第二特征数据进行多维处理，得到目标特征数据；将目标特征数据输入训练完备的预测模型，得到多条预测结果，并将多条预测结果进行合并，得到目标预测结果；根据目标预测结果，判定目标特征数据对应的文件是否为恶意文件。通过本申请，解决了现有恶意文件检测技术无法检测出混淆型的恶意脚本文件，计算机、服务器等设备仍存在被恶意文件破坏风险问题，提高了恶意脚本文件的检测准确度，提高计算机等设备的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115860281A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310170296.0
申请日：2023-02-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/211 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于跨实体注意力的能源系统多实体负载预测方法和装置，该方法包括以下步骤：首先对数据预处理，采用特征变量选择网络预测各个实体对特征的依赖性，并通过长短期记忆网络提取时间依赖信息；然后对实体编码；其次使用通过键值查询不同实体间的注意力，以对实体间的相互作用进行编码计算跨实体注意力；再将特征编码输出为负载预测值；通过以上步骤对负载预测网络模型进行训练学习，以获取最终的负载预测网络模型；最后将新的输入特征变量输入负载预测网络模型，即可获取负载预测值。本发明能够高效地对实体的时间特征进行建模并模拟实体间的相关性，量化一个时间窗口内多个实体之间的相关性，大幅提高各个实体负载预测的准确度。
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公开(公告)号：CN118195023A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311843820.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N20/00 , G06F21/62 , G06F18/214
Abstract: 本说明书公开了一种基于区块链的车联网去中心化联邦学习方法，区块链选择初始节点并初始化模型，初始节点随机选择邻近节点将模型传播；参与节点接收到模型后，先与本地模型进行融合，再使用本地数据进行训练，再将更新的模型随机传播给邻近节点，同时发送至委员会；委员会对收到的模型进行质量检测、共识上链；智能合约周期性自动触发执行并行序列模型聚合；任务发布者检测模型是否收敛，若未达到收敛要求，则重复执行上述步骤；学习任务结束，需求方可直接从区块链将模型下载至本地，利用本地数据完成预测。与传统联邦学习相比，本发明具有更好的隐私保护性、更低的通信和储存成本，能够更好地适配快速变化的车联网网络。
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公开(公告)号：CN117910594A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410030557.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种联邦学习训练方法、装置、介质及设备，客户端获取中心服务器发送的待训练模型和隐私预算。通过本地数据对待训练模型进行训练，得到待训练模型的模型更新。根据预设的裁剪因子对模型更新进行调整，得到裁剪后的模型更新。根据预设的敏感度、隐私预算以及裁剪后的模型更新，确定噪声分布。根据裁剪后的模型更新，对噪声分布进行截断，得到截断后的噪声分布，并对更新后的模型更新进行加噪，得到加噪后的模型更新。将加噪后的模型更新返回中心服务器，使中心服务器更新待训练模型，并继续下发至客户端，直至完成对待训练模型的训练，降低了引入的噪声对联邦学习训练模型的可用性的影响，获得更好的模型精度。
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公开(公告)号：CN116523032B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310235411.8
申请日：2023-03-13
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/094 , G06N3/096 , G06V30/19 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种图像文本双端迁移攻击方法、装置和介质，该方法的步骤包括分析攻击目标模型、本地替代模型训练、对抗样本生成和对抗样本迁移，其中，分析攻击目标模型，即对比语言图像预训练模型，其可以接受图像与文本两端输入，之后根据输出向量的相似度进行结果预测；本地替代模型训练为根据目标模型的骨干网络训练替代模型，用于迁移攻击；对抗样本生成为对本地替代模型的进行攻击，进而获得图像和文本的对抗样本；对抗样本迁移为对抗样本输入对比语言图像预训练模型，最终导致网络无法正常工作，网络预测分类错误。本发明从图像和文本两个输入端口进行攻击，同时在本地训练相关模型进行迁移攻击，大幅提高了攻击成功率。
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公开(公告)号：CN116089955B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211528529.1
申请日：2022-12-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于windows操作系统的系统调用去噪方法及装置，该方法基于提取到的系统调用参数，构造进程‑线程亲子关系图谱和时序图，对线程进行行为分析和过滤，保留在磁盘/内存/注册表/网络层面产生增、删、改行为的线程，并对这些进程产生的系统调用生成了系统调用描述文件。该方法能够有效减少在系统调用分析中原始数据的噪声，同时保留系统调用原有的亲缘和时序关系，使得计算机产生的系统调用能够以文本的形式进行描述和比较。
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