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公开(公告)号：CN118747510A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410723273.2
申请日：2024-06-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/126 , G06N3/008
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的多阶段自训练社交机器人检测方法。本发明首先利用全连接神经网络以及LSTM分别对社交媒体上用户的基本信息以及其用户发表的推文信息进行处理，并利用双向长短期记忆网络融合不同类型的用户信息作为用户的属性特征。为了对用户属性以及用户之间的拓扑关系进行处理，本发明利用少量标记数据对改进的RGCN进行训练，并利用训练好的RGCN获得未标记数据的预测，结合不确定性感知和深度聚类机制为未标记数据赋予伪标签。最后利用扩充的标记数据集继续对检测模型进行训练，重复该过程，直到模型性能不再变化。在Twibot‑20数据集上的准确率达到0.9259，证明了在缺乏足够标记数据的情况下有效。
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公开(公告)号：CN118116020A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311857927.2
申请日：2023-12-29
IPC: G06V30/413 , G06V30/414 , G06V10/764 , G06Q50/00 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 一种基于机器学习的字符画检测识别方法属于机器学习领域。本发明将在社交平台上获取的评论文本数据利用BRET模型和N‑gram模型进行词预测，从而准确的判断出字符画在文本中的边界，以解决现有字符画发现方法最小识别单位只到行的困境，并将每行词预测得到的概率值组成向量作为判断本行是否为字符画的依据之一，以进一步提升字符画的发现精度。在字符画的识别中，本发明提出利用基于规则的字符画恢复方法，通过这种方法解决现有的图片识别网络在字符画识别上的不足。
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公开(公告)号：CN117152486A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310921519.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/094
Abstract: 一种基于可解释性的图像对抗样本检测方法属于计算机视觉领域。本发明针对图像对抗样本的可解释性研究不足导致的现有图像对抗样本检测方法较为抽象的问题，分别提出了图像特征鲁棒性的解释方法和基于自适应降噪的图像对抗样本检测方法的研究。首先区分图像中哪些区域的特征为鲁棒性特征，哪些为非鲁棒性特征，然后根据不同区域的特征进行自适应降噪处理，最后以降噪前后图像分类结果的差异作为度量训练分类器，实现对图像对抗样本的检测。
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公开(公告)号：CN111625789B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010263264.1
申请日：2020-04-07
Abstract: 本发明公开一种基于多核学习融合鼠标和键盘行为特征的用户识别方法,在不受控的环境中,通过程序监控用户人机交互行为,来获取日常工作中的键盘和鼠标操作所产生的真实数据,提取鼠标和键盘两种特征,并利用MKL进行特征融合和高效的分类,最终实现用户的高效身份认证。
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公开(公告)号：CN113869062A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111164828.7
申请日：2021-09-30
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/211 , G06F21/62 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于黑盒对抗样本的社交文本人格隐私保护方法属于社会工程学领域。本发明主要利用自然语言处理技术，使用Bert预处理模型和注意力机制为主的方法进行社交文本对抗样本的生成。通过使用Bert模型对文本进行预处理，并去除掉停用词，再通过注意力机制self‑attention寻找对每个文本中对语义贡献度大的单词进行词级替换操作，同时利用Bert模型自身生成的向量进行单词对标签贡献度的估算，选出对标签贡献度大的单词进行字符级替换操作。本发明通过同时对句子语义和标签生成两个方面进行量化，既保证了对抗样本与原文本的语义相似度，同时也保证了更大程度的造成已有分类器的误判。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112364638A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011099735.6
申请日：2020-10-13
IPC: G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于社交文本的人格识别方法属于自然语言处理领域。本发明将获取的社交文本数据利用词嵌入模型表示为词向量，以此作为卷积神经网络(conv olutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short‑term memory,LSTM)的输入，同时将原始词向量特征、CNN和LSTM的输出特征融合，并利用注意力机制(attention mechanism)对融合特征筛选出更关键的特征，最终实现基于大五人格模型的社交网络用户人格分类。
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公开(公告)号：CN108932669A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810675122.9
申请日：2018-06-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于监督式层次分析法的异常账户检测方法，包括：步骤1、对所采集的用户数据进行特征提取，并将提取的特征按照预定的规则构建成用户画像，同时为每个特征提出其异常评判分数的计算方法；步骤2、通过机器学习对特征进行排序，利用监督式层次分析法(SAHP，Supervised Analytic Hierarchy Process)，得出每个特征的权值，结合特征的异常评判分数，即可得到该用户每条消息所反映出的异常情况；步骤3、根据不同需求，选取不同水平的分数，作为评判账号是否被劫持的异常得分阈值，进而得出异常检测结果。
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公开(公告)号：CN102665206A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210126316.6
申请日：2012-04-26
Abstract: 本发明公开了一种用于无线传感器网络数据采集的网络编码方法，能够达到提高数据传输安全性的目的；该方法的步骤为：给定各会话密钥和传感器节点的存储单元形式；传感器节点获取事件信息并进行编码更新；Sink节点进行译码：Sink节点随机选择多个传感器节点并采集编码包，加密得到包头hf；分别利用各会话密钥，对相应的hf解密得到编码矩阵C和编码包矩阵F；若C满秩，根据C-1和F，计算得到数据包bl-N，bl-N+1…，bl-1；否则，利用全局密钥GK进行加密并广播m1，…，mp；选取编码初始值为m1，…，mp中的一个的传感器节点；利用各会话密钥再次提取新采集的编码包包头中的信息，构建编码矩阵C1和编码包矩阵F1，若C1满秩，根据C1的逆计算得到有效数据包bl-N，bl-N+1…，bl-1；否则，译码结束。
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公开(公告)号：CN117152712A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310926337.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于双向Res2Net的对称交通标志检测方法属于计算机视觉领域，数据集进行筛选并划分训练集和测试集；2、将划分好的数据集进行预处理；3、将预处理过的数据作为Backbone部分的输入，进行特征提取；将经过特征提取的特征使用FPN+PAN的结构进行特征融合；5、将融合之后的特征输入Detect层得到输出结果，并得到损失；6、将训练集输入C2Net‑YOLOv5模型进行训练；将训练后的C2Net‑YOLOv5模型对测试集进行检测；本发明解决主干网络提取的小目标特征信息不够充分、模型提取特征不足的问题。
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公开(公告)号：CN113268990B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110545995.X
申请日：2021-05-19
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗攻击的用户人格隐私保护方法，属于网络空间安全/社会工程学领域；具体为：针对某个用户的原始文本进行预处理，得到原语义向量x；利用对抗噪声生成算法，将随机生成的混乱人格标签c和原语义向量输入训练好的人格分类模型中，产生对抗噪声z；然后、将原语义向量x与对抗噪声z叠加生成新语义向量将新语义向量作为一个对抗样本，通过人格分类获取对抗样本的人格标签c'，并判断人格标签c'与混乱人格标签c是否一致；将生成成功的对抗样本的新语义向量进行逆向预处理，并将结果加入或替换到原用户A的原始文本中，从而获得用户A的混乱人格文本。本发明从分析对抗的角度，对人格分类模型进行扰乱，达到用户人格隐私保护的目的。
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