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公开(公告)号:CN114021181A
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202111193163.2
申请日:2021-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出基于使用习惯的移动智能终端隐私持续保护系统及方法,所述系统利用移动智能终端中的触摸屏和传感器数据,区分移动智能终端合法用户和非法用户。本系统通过在移动智能终端上安装应用,获取相关数据上传至云服务器中,利用LSTM算法判断行为类型,利用CNN‑LSTM算法提取特征并构建用户身份认证模型,再将模型下载至本地,并会定期更新模型。在用户使用移动智能终端的过程中,如检测到非法用户,会采取相应措施保护用户隐私。该系统有效地实现了一种隐式、连续的认证模式,有效地保护了用户的隐私。与显示认证相比,在安全性、准确性、稳定性和总成本控制等方面具有明显优势。
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公开(公告)号:CN119168064A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411225063.7
申请日:2024-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F16/432 , G06F16/9032 , H04N21/854
Abstract: 一种基于统一框架的中文多模态数据生成方法,涉及自然语言处理与计算机视觉技术领域。为解决现有技术中存在的,现有的多模态大模型无法在统一的框架下高效地理解和生成包括文本、图像、视频及音频在内的多种模态数据的技术问题,本发明提供的技术方案为:包括:采集多模态数据并进行预处理;进行特征提取,得到文本特征向量和多模态特征向量;将所述多模态特征向量行特征对齐,然后将对齐后的多模态特征与所述文本特征向量进行拼接,得到用户输入数据的特征嵌入表示;嵌入表示输入多模态大模型,生成多模态内容;将生成的多模态内容进行整合,并按顺序输出。适合应用于理解和生成包括文本、图像、视频及音频在内的多模态数据的工作中。
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