一种基于语义特征的人脸生成式图像隐写术

    公开(公告)号:CN114241581A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111665033.4

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本发明公开一种基于语义特征的人脸生成式图像隐写术,能够实现在人脸合成过程中嵌入二进制秘密信息得到一张载密人脸图像,并且能够成功地将秘密信息从载密人脸图像中恢复。包括:语义特征生成网络,负责将高斯噪声映射到人脸合成需要的语义特征域;奇偶特征差值嵌入算法,负责将秘密信息嵌入到生成的语义特征中;人脸合成网络,负责将载密语义特征与人脸图像融合;语义提取网络,负责将载密人脸图像中的语义信息提取出来;奇偶特征差值提取算法,负责将秘密信息从载密人脸图像的语义特征中提取出来。本发明通过构造基于语义特征的人脸生成式图像隐写术,为图像信息隐藏提供了新的嵌入位置,提升了生成式图像隐写的质量与鲁棒性。

    一种面向卷积神经网络隐写分析的优化方法

    公开(公告)号:CN113486932A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110687400.4

    申请日:2021-06-21

    Abstract: 本发明公开一种面向卷积神经网络隐写分析的优化方法,包括:可视化同类样本的类内聚集度:采用非线性的t‑sne降维算法将每一个样本点对应的特征集降维到二维可视的情况下进行观察。隐写检测样本集的变异系数:为了消除量纲和测量尺度对于衡量样本聚集程度的影响,因此选择变异系数测量样本的离散程度进而反应CNN隐写分析算法特征学习能力。变异系数的值和样本的离散程度成正相关,样本离散程度越大,变异系数越大;样本越聚集,则变异系数越小。基于变异系数后验调整特征集:加入一个特征筛选层来对算法学到的特征进行人工过滤,去除一些不利于后期分类的所谓的“坏”特征,既能一定程度提高算法的准确率还能再次验证变异系数的衡量有效性。

    一种融合实体图像信息和实体类别信息的多模态知识表示方法

    公开(公告)号:CN113486190A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110687397.6

    申请日:2021-06-21

    Abstract: 本发明公开一种融合实体图像信息和实体类别信息的多模态知识表示方法,该模型将实体基于结构,基于图像以及基于类别的知识表示统一进行联合训练,完成多模态知识图谱表示。包括:实体图像信息的嵌入方法,负责实体图像特征信息的抽取以及从图像空间到知识空间的转换;实体类别信息的嵌入方法,对实体类别和对应三元组关系的语义联系进行建模,构建实体基于类别下的表示;融合实体图像信息和实体类别信息的多模态知识表示模型,负责融合实体图像信息和实体类别信息多模态的知识表示学习。本发明通过构造多模态知识表示方法,为解决知识图谱推理技术中的数据稀疏问题,高效计算实体和关系的语义联系,融合和推理的性能提供了新的思路。

    一种基于流量日志的APT攻击检测方法

    公开(公告)号:CN111901286A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN201910374169.6

    申请日:2019-05-06

    Inventor: 张茹

    Abstract: 本发明首先提出了一种对于DNS流量日志和网络流量日志的特征提取和计算方法,其次提出了基于IForest的异常检测算法,通过对DNS和网络流量的日志分析对获取数据进行异常评估。本发明包括:对DNS流量日志的特征提取及计算方法;对网络流日志的特征提取及计算方法;基于IForest算法对DNS流量日志和网络流量日志对数据进行异常分析的异常检测算法。与现有技术相比,本发明的有益效果是:从多角度对网络流量日志进行分析,选取的特征包含方面较为全面,同时针对在攻防对抗中出现新的攻击方式和特点,针对性提取了特征值用于分析;使用IForest算法对日志特征进行检测,对比其他算法拥有更好的性能且训练过程几乎不与训练数据规模相关,具有更高的全面性和可操作性。

    一种基于杀伤链和模糊聚类的APT攻击场景挖掘方法

    公开(公告)号:CN108076040B

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN201710941818.7

    申请日:2017-10-11

    Abstract: 本发明公开一种基于杀伤链和模糊聚类的APT攻击场景挖掘方法,可用于挖掘入侵检测系统(IDS)日志中APT攻击场景。包括:入侵检测系统警报收集归一化;基于杀伤链模型分析警报日志中攻击事件的行为特征,对攻击事件进行分类;对警报日志进行模糊聚类形成攻击序列集合;分析攻击序列集,删除不完整的序列,将每个攻击序列转换为有向图,挖掘不同攻击事件间的转移概率矩阵,进而转换为带有概率的APT攻击场景图。本发明通过挖掘真实报警中的APT攻击图,为APT的检测和防御提供了理论依据。

    一种基于生成对抗网络的不可见图像隐写术

    公开(公告)号:CN109587372A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201811509096.9

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗网络的不可见图像隐写术,能够实现在一张彩色载体图像中嵌入一张灰度秘密图像得到载密图像,并且能够成功地从载密图像中将秘密图像恢复出来。包括:编码器网络,负责将秘密图像嵌入到载体图像中生成载密图像;解码器网络,负责将秘密图像从载密图像中恢复出来;判别器网络,负责对自然图像和载密图像进行隐写分析,以调整编码器网络和解码器网络的安全性。本发明通过构造基于生成对抗网络的图像隐写术,为图像信息隐藏提供了新的设计思路。

    一种基于杀伤链和模糊聚类的APT攻击场景挖掘方法

    公开(公告)号:CN108076040A

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201710941818.7

    申请日:2017-10-11

    Abstract: 本发明公开一种基于杀伤链和模糊聚类的APT攻击场景挖掘方法,可用于挖掘入侵检测系统(IDS)日志中APT攻击场景。包括:入侵检测系统警报收集归一化;基于杀伤链模型分析警报日志中攻击事件的行为特征,对攻击事件进行分类;对警报日志进行模糊聚类形成攻击序列集合;分析攻击序列集,删除不完整的序列,将每个攻击序列转换为有向图,挖掘不同攻击事件间的转移概率矩阵,进而转换为带有概率的APT攻击场景图。本发明通过挖掘真实报警中的APT攻击图,为APT的检测和防御提供了理论依据。

    全双工中继系统中基于功率分配的物理层安全控制方法

    公开(公告)号:CN107819738A

    公开(公告)日:2018-03-20

    申请号:CN201710867315.X

    申请日:2017-09-22

    Inventor: 刘芳 张茹 刘元安

    Abstract: 本发明公开了一种全双工中继系统中基于功率分配的物理层安全控制方法,包括:基于中继节点工作于全双工模式,源节点与中继节点可同时发送信号,窃听节点同时接收源节点、中继节点信号,构建信号模型;建立源节点、中继节点发送功率与系统安全容量的函数关系,即以源节点和中继节点发送功率小于最大发送功率为约束条件,以系统安全容量最大化为目标的约束优化函数;在不考虑中继节点发送功率约束条件下,获取源节点最优发送功率表达式,将约束优化函数转换为单变量约束优化函数求解问题;利用数值求解与二分法寻找最优中继发送功率的可行解,得到中继节点最优发送功率的表达式。所述安全控制方法能够提高全双工中继系统的物理层安全性能。

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