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公开(公告)号：CN118114211B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410535488.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F21/16 , G06F21/10 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供的一种基于扩展量化索引调制的DNN水印方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，包括水印嵌入与水印提取，水印嵌入包括：获取预处理后的水印信息，提取DNN结构中任一卷积层的权重进行向量化与均值扁平化计算，得到第一载体向量；利用随机数生成满足高斯分布的投影矩阵，计算第一载体向量在投影矩阵上的投影值；然后将投影值输入傅里叶级数拟合的扩展量化索引调制函数，得到调制后的向量；通过损失函数训练模型，使得调制后的向量与嵌入的水印信息保持一致，实现水印信息在DNN模型中的嵌入。本发明能充分发挥扩展量化抖动调制理论在水印鲁棒性方面的性能，在保证水印不可见性和水印容量的情况下，依旧能保持良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118114211A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410535488.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F21/16 , G06F21/10 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供的一种基于扩展量化索引调制的DNN水印方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，包括水印嵌入与水印提取，水印嵌入包括：获取预处理后的水印信息，提取DNN结构中任一卷积层的权重进行向量化与均值扁平化计算，得到第一载体向量；利用随机数生成满足高斯分布的投影矩阵，计算第一载体向量在投影矩阵上的投影值；然后将投影值输入傅里叶级数拟合的扩展量化索引调制函数，得到调制后的向量；通过损失函数训练模型，使得调制后的向量与嵌入的水印信息保持一致，实现水印信息在DNN模型中的嵌入。本发明能充分发挥扩展量化抖动调制理论在水印鲁棒性方面的性能，在保证水印不可见性和水印容量的情况下，依旧能保持良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117808082B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410225003.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了抗拜占庭攻击隐私保护联邦学习方法、装置、设备及介质，采用双服务器架构，包括：中央服务器广播初始全局模型；客户端本地训练，采用秘密共享分发本地模型；辅助服务器添加差分隐私噪声保护本地模型隐私；中央服务器在带噪声的本地模型上检测拜占庭客户端；中央服务器和辅助服务器通过安全计算实现合法客户端本地模型安全聚合。本发明创新性地提出了安全多方计算与差分隐私相结合的方法，有效降低了在保护隐私的同时检测联邦学习拜占庭客户端的计算通信开销，提高了联邦学习的安全性与算法效率。
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公开(公告)号：CN117614740B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410069968.3
申请日：2024-01-18
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多级矢量联合优化的IP语音隐写方法，属于安全通信领域，适用于以IP语音(Voice over Internet Protocol,VoIP)为载体的隐蔽通信。该方法旨在不损害语音质量的前提下，充分利用人类听觉系统的不敏感性和语音编码过程中存在的冗余，巧妙地嵌入隐秘信息。包括（1）预先准备步骤；（2）隐秘信息嵌入步骤；（3）隐秘信息提取步骤。本发明利用多级矢量量化方法中不同码本的码字之间的强关联性，通过对线性预测系数进行联合修改，从而实现具有强不可感知性的IP语音隐写。本方法在保证载体最大利用率的同时最大程度减少了对语音载体的修改，从而能够在确保嵌入容量的同时有效维护载密语音的隐写不可感知性。
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公开(公告)号：CN119182609B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411660662.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种融合大模型与强化学习的多智能体自动化渗透测试系统，涉及网络安全技术领域，包括：通过输入URL，启动结合大模型的混合多智能体自动化渗透测试流程；多智能体联合行动，对网站信息进行全面搜集与分类；多智能体并行执行漏洞挖掘，并将结果反馈以进行深度强化学习优化；多智能体针对挖掘到的漏洞，制定具体的利用方案；多智能体协同对潜在漏洞进行有效性验证，回收结果并利用深度学习反馈机制逐步提升决策准确性；多智能体依据模块结果生成安全报告，并反馈给相关智能体以增强深度学习性能，提升决策有效性。本发明集成大模型分析推理能力，实现多智能体协同调度，对目标网站执行自动化安全性扫描，有效探测并评估潜在的安全漏洞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119094112A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411583346.9
申请日：2024-11-07
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L9/06 , H04L67/1097 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种面向多价值密度云存储数据的完整性公开审计方法，涉及信息安全领域，包括如下步骤：参数预处理步骤；用户密钥生成步骤；用户数据预处理步骤；云端数据预处理步骤；挑战步骤；证据生成步骤；证据验证步骤。本发明所提出的公开审计方法，在确保云存储环境中多价值密度数据完整性的安全高效审计的同时，支持多价值密度数据的强度自适应审计以及实现云数据价值属性的隐私保护。
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公开(公告)号：CN117808082A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410225003.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了抗拜占庭攻击隐私保护联邦学习方法、装置、设备及介质，采用双服务器架构，包括：中央服务器广播初始全局模型；客户端本地训练，采用秘密共享分发本地模型；辅助服务器添加差分隐私噪声保护本地模型隐私；中央服务器在带噪声的本地模型上检测拜占庭客户端；中央服务器和辅助服务器通过安全计算实现合法客户端本地模型安全聚合。本发明创新性地提出了安全多方计算与差分隐私相结合的方法，有效降低了在保护隐私的同时检测联邦学习拜占庭客户端的计算通信开销，提高了联邦学习的安全性与算法效率。
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公开(公告)号：CN119399612B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411984822.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及基于离散小波变换的人脸深度伪造主动防御方法及装置，涉及图像处理技术领域，方法包括：利用深度伪造模型对原始和含扰动图像做属性编辑，计算两者之间的均方误差损失和结构相似性损失，赋予不同权重后融合为总损失函数；基于损失函数反向传播获取梯度信息，确定扰动施加的最优方向，形成中间扰动值；通过离散小波变换将低频和高频分量被嵌入到含扰动图像相应分量中，再通过逆离散小波变换重建图像；检查是否达到迭代次数，若否，则引入JPEG噪声层继续迭代调整扰动；若是，则输出最终含有不可见扰动信息的人脸图像。本发明充分利用在小波域的鲁棒性，在保证扰动不可见的前提下，提升扰动对JPEG压缩的抵御能力。
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公开(公告)号：CN118447819A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410766121.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了跨域信息自适应融合的语音合成方法、装置、设备及介质，使用音素序列作为文本域信息，对数梅尔谱作为频域信息，建立样本文本及对应样本音频的数据库，从样本文本中获取音素序列和样本音频中提取对数梅尔谱；根据音素特征提取、频谱特征压缩、跨域特征对齐和频谱细节填充模块构建语音合成模型，将音素序列和对数梅尔谱输入语音合成模型中进行训练，得到训练后的语音合成模型；获取待合成文本数据，从待合成文本中获取音素序列，初始一个常量矩阵；将音素序列和常量矩阵输入训练后的语音合成模型中，得到待合成文本对应的合成对数梅尔谱。此外，现有自回归语音合成模型在训练中因长短期记忆网络而限制了并行能力，增加了训练时间成本。
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公开(公告)号：CN119094112B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411583346.9
申请日：2024-11-07
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L9/06 , H04L67/1097 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种面向多价值密度云存储数据的完整性公开审计方法，涉及信息安全领域，包括如下步骤：参数预处理步骤；用户密钥生成步骤；用户数据预处理步骤；云端数据预处理步骤；挑战步骤；证据生成步骤；证据验证步骤。本发明所提出的公开审计方法，在确保云存储环境中多价值密度数据完整性的安全高效审计的同时，支持多价值密度数据的强度自适应审计以及实现云数据价值属性的隐私保护。
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