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公开(公告)号：CN114677556A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210204381.X
申请日：2022-03-03
Applicant: 北京邮电大学 , 中国人民解放军32802部队
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种神经网络模型的对抗样本生成方法及相关设备，所述方法包括：基于生成对抗网络，首先获取与神经网络模型的攻击需求对应的原始数据集；之后对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型；根据原始数据集对生成对抗网络的生成器、判别器和预训练模型进行迭代训练，最终得到目标生成器；并通过目标生成器生成对抗样本。该方法不受限于数据集的情况及具体模型，根据不同数据集的情况，可以对指定模型进行生成器的训练，方便地提升了对抗样本的生成效率。
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公开(公告)号：CN114297658A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111310200.3
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F21/57 , G06V10/96 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供一种基于神经网络图像分类的木马攻击方法及相关设备，所述方法包括：在训练集中随机选取部分训练数据；对所述训练数据执行中毒操作得到中毒数据；在所述中毒数据中添加对抗扰动得到扰动数据；将所述扰动数据加入至所述训练集得到训练样本；用所述训练样本对神经网络模型进行训练，在所述神经网络模型中植入后门，得到中毒神经网络模型；用所述扰动数据触发所述中毒神经网络模型实现木马攻击。本申请为深度神经网络木马攻防技术平台提供了基于神经网络图像分类的木马攻击方法，用于实际展示木马的攻击过程、验证木马防御的效果。
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公开(公告)号：CN114170474A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111237515.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种生成神经网络模型的对抗样本木马的方法及相关设备，包括：生成K个符合预定要求的第一扰动，所述预定要求包括目标函数要求以及L个样本图像的扰动率要求，所述样本图像的维度高于所述第一扰动的维度；对于K个所述第一扰动中的每一个，迭代地执行使该第一扰动在其目标函数的梯度方向上下降的操作，直至满足预设的迭代结束条件得到该第一扰动的优化扰动；计算每个优化扰动的所述目标函数的第一值；将第一值中的最小值对应的所述优化扰动确定为目标扰动；利用经过训练的神经网络模型对所述目标扰动进行数据升维处理，得到所述对抗样本木马。该方法提高了算法的速度和实用性，加快了神经网络模型对抗样本木马的构造效率。
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公开(公告)号：CN114139533A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111480639.0
申请日：2021-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种面向中文小说领域的文本内容审核方法，包括：获取敏感词及所属类别，构建敏感词库；通过字符串匹配算法，检测待审核文本是否包含敏感词，如果是，则待审核文本是违规文本，且分类是敏感词所属类别，如果否，则继续下一步；设置多个违规分类标签，构建并训练小说文本内容审核模型，然后将待审核文本输入模型中，其工作流程如下：计算输入文本的语义特征向量和每个违规分类标签的信息特征向量，再计算输入文本和每个违规分类标签的相关语义特征向量，最后采用胶囊网络对相关语义特征向量聚类，根据顶层胶囊的每个违规分类标签的类别概率确定输入文本的分类。本发明属于信息技术领域，能实现中文小说文本内容自动审核，并提高审核准确率及效率。
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公开(公告)号：CN111405560B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010093628.6
申请日：2020-02-14
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种通信方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收局域网内新上线的第一飞秋用户发送的上线广播包；其中，局域网为基于移动目标防御的局域网；基于上线广播包及预设的广播包转发规则，建立第一飞秋用户与所述局域网内已登录的第二飞秋用户的连接；转发第一飞秋用户与第二飞秋用户之间的通信报文，以实现第一飞秋用户与第二飞秋用户之间的通信。根据广播包转发规则，将第一飞秋用户的上线广播包发送至局域网内已登录的其他飞秋用户，以建立基于移动目标防御的局域网内的飞秋用户之间的连接，最终实现飞秋用户之间的通信，使得基于移动目标防御的局域网与局域网通信软件之间能够兼容。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113283236A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110603755.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种复杂中文文本中的实体消歧方法，包括：从待消歧中文文本中提取所有待消歧实体指称；采用实体检索技术，从实体知识库中为每个待消歧实体指称选取若干个实体作为预候选实体，然后计算每个待消歧实体指称和每个预候选实体的第一相似度，并根据第一相似度挑选若干个实体作为候选实体；计算每个待消歧实体指称和每个候选实体的消歧相似度，并判断每个待消歧实体指称和所有候选实体的消歧相似度的最大值是否大于消歧相似度阈值，如果是，则待消歧实体指称是可链接实体，将待消歧实体指称链接至实体知识库中消歧相似度最大值对应的候选实体。本发明属于信息技术领域，能有效解决复杂中文文本领域的实体歧义问题，并提高实体召回率和实体链接准确率。
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公开(公告)号：CN113268633A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110710623.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/735 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种短视频推荐方法，包括：获取用户对短视频的历史行为数据；选取样本用户，构建每位样本用户的短视频点击序列，并选定目标短视频和历史点击序列，计算每位样本用户对目标短视频的观看深度，然后由样本用户的目标短视频、历史点击序列、用户属性特征、观看深度构成样本用户数据，并写入样本数据集中；构建短视频推荐模型，以样本数据集进行训练；获取待推荐用户的历史点击序列，并将待推荐短视频作为其目标短视频，然后将待推荐用户的目标短视频、历史点击序列、用户属性特征输入短视频推荐模型，并依据输出来确定是否向用户推荐短视频。本发明属于信息技术领域，能充分利用短视频图像、声音等知识特征，选取符合用户兴趣的短视频向用户推荐。
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公开(公告)号：CN110971340A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201910989754.7
申请日：2019-10-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树状结构的灾情信息编、解码方法和装置，所述方法包括：根据灾情信息的获取来源所对应的树状结构中的根节点的第一定长码字，以及灾情信息的类型所对应的树状结构中第二层节点的第二定长码字，确定所述灾情信息的定长编码结果；对于所述类型对应的第二层节点的各子节点，依次将各子节点分别对应的灾情信息的各子类别的标识值拼接组成第一变长码字，依次将各子类别的取值拼接组成第二变长码字；将定长编码结果、第一变长码字、分界符、第二变长码字依次拼接得到所述灾情信息的编码结果。应用本发明能尽可能保存完整信息，尽量达到无信息缺失；且在信息结构各异的前提下，实现统一化、规范化并具有准确性的信息留存率高。
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公开(公告)号：CN105744592B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201610222121.X
申请日：2016-04-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于异构无线网络的业务接入方法、装置及系统。所述方法的具体实施方式包括：获取待接入网络的第一业务的带宽需求和每个候选网络的每个网络参数值；根据用户针对第一业务输入的每个网络参数的权重等级，以及每个候选网络的每个网络参数值，确定第一业务对每个候选网络的满意度；向满意度最大值对应的目标候选网络发送接入请求；当接收到允许接入信息时，将所述第一业务接入所述目标候选网络；当接收到拒绝接入信息时，将目标候选网络从候选网络中删除，进行向满意度最大值对应的目标候选网络发送接入请求的步骤。本实施例能够针对不同种类的业务实现业务接入网络时的优化，提高用户对业务接入的整体满意度。
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公开(公告)号：CN109711309A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811561523.8
申请日：2018-12-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种自动识别人像图片是否闭眼的方法，包括：采集人像图片；检测获取人像图片中左、右眼周围特征点的坐标；从人像图片中截取左、右眼图片；训练左、右眼-卷积神经网络，左或右眼-卷积神经网络的输入是左或右眼图片，输出是左或右眼是否闭眼的概率；将从待识别人像图片中截取出的左、右眼图片分别输入训练后的左、右眼-卷积神经网络，然后从左、右眼-卷积神经网络中分别提取中间层的输出作为左、右眼特征向量，并构成眼部整体特征向量；对眼部整体特征向量进行线性变换，并采用归一化指数函数计算左闭眼、右闭眼、双眼闭眼和睁眼的概率，以据此判断左、右眼是否闭眼。本发明属于信息技术领域，能精确识别人像图片中的左、右眼是否闭眼。
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