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公开(公告)号：CN117592527A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410074807.3
申请日：2024-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/214 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于函数秘密共享的隐私保护神经网络训练方法及装置，来支持实用的安全神经网络训练，该框架具有较小的常数轮在线通信复杂度，在不降低模型精度的情况下降低离线通信成本，同时离线阶段通过使用安全两方计算友好的伪随机生成器，采用分布式比较函数密钥生成方案来取代可信第三方。本发明通过提出了具有最小密钥大小的通信优化的分布式比较函数，无需较大函数秘密共享密钥量；通过设计离线阶段，在离线阶段生成相关随机性用于在线阶段函数计算，使得在线阶段只需1轮通信即可，从而大大减少通信量。
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公开(公告)号：CN118366089B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410797280.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/141 , G06V10/145 , G06V10/147 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于LED照明调制与稀疏扰动传播的视频识别物理对抗攻击系统及方法，系统包括对抗攻击扰动信号生成模块、LED照明调制与驱动模块、LED照明光源、CMOS图像传感器和视频识别模型；本发明对视频进行关键帧选择，并利用这些关键帧生成可传播的对抗攻击扰动信号，用于LED照明调制对不同视频拍摄场景进行物理对抗攻击；其中，设计了一种关键帧选择算法，通过聚类及熵值度量选出视频中的重要帧和脆弱帧；通过对关键帧执行稀疏对抗攻击破坏视频特征；在训练阶段引入基于关键帧分类线索、扰动传播路径和信号调制因子的融合对抗损失，增强对抗扰动的传播能力以及隐蔽性；LED照明调制的对抗攻击扰动形式可泛化和迁移至不同视频样本和视频识别模型。
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公开(公告)号：CN115100279B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210654874.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于BN‑CNN的高速可见光定位图像处理方法、系统及介质，方法为：获取信号发射端LED灯的唯一标识符并编码为交叉二五码，通过调制器使用开关键控对LED灯进行调制，驱动LED灯发出不同频率的光信号；使用CMOS图像传感器在信号接收端捕获光信号图像，并划分为训练集和测试集；将条纹图像训练集导入设计好的批规范化卷积神经网络进行训练，使用连续梯度下降法优化损失，获得条纹图像分类模型；将条纹图像测试集导入条纹图像分类模型进行识别，判断条纹图像所属类别及类别对应LED灯的唯一标识符，确定信号接收端的位置。本发明通过批规范化卷积神经网络来进行深度学习，提高了高速运动下捕捉到的模糊图像的识别速度和准确率，具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114844621A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210365746.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多密钥全同态加密的多用户隐私保护机器学习方法及装置，方法包括：由公共字符串CRS进行多密钥全同态加密算法的初始化、生成安全参数λ及生成公共参数集mkparams；服务器S整合各个数据提供方上传的单密钥密文数据Encski(di)得到多密钥密文数据集Encsk(D)；服务器S在多密钥密文数据集Encsk(D)的基础上将普通机器学习算法中的线性运算替换为全同态加法和全同态乘法，对多密钥密文数据集Encsk(D)进行机器学习建模训练；服务器S将多密钥加密的模型密文Encsk(model)下发给各个数据提供方DPi和解密方DE；解密多密钥模型密文Encsk(model)，从而得到由各个数据提供方DPi的数据D训练得到的模型model＝Decsk(Encsk(model))。本发明在保证较高安全性的同时，以较低通信代价和较少交互次数完成隐私计算任务。
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公开(公告)号：CN113820661A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111030860.6
申请日：2021-09-03
Applicant: 暨南大学
IPC: G01S5/16 , H04B10/116
Abstract: 本发明公开了一种基于二分及双指针条纹搜索的可见光定位方法及系统，该方法包括：基于两个LED发射调制光信号；基于CMOS图像传感器拍摄源图像；基于二分及双指针的条纹搜索算法对源图像进行采样搜索，得到条纹信息；根据条纹信息计算两个LED中心点的像素坐标及像素距离并对图像进行裁剪；对裁剪后图像进行像素值计算并结合ITF编码真值表，计算出两个LED的世界坐标及世界距离；根据两个LED中心点的像素坐标及像素距离、两个LED的世界坐标及世界距离并基于双灯几何关系算法求解得到定位点的世界坐标。该系统包括：发射端和接收端。通过使用本发明，降低了算法复杂度和运行时间，从而提升系统的实时性能。本发明可广泛应用于可见光定位领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115983851A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211577353.9
申请日：2022-12-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q20/38
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链访问可控的公开可链接自动计票方法、系统、介质和设备，该方法的步骤包括：生成主公私钥对并将主公钥上传到区块链，生成与属性集合所对应的属性秘钥，生成随机数，设定投票信息并将该投票信息上传到区块链，获取投票信息，构建选票，构建选票的认证令牌，将选票及其认证令牌发送到区块链，验证选票的有效性，检测选票是否双投，设定计票阈值，获取有效性验证后及认证令牌的标签不同的选票，计算候选人的投票总数，基于计票阈值判定候选人的投票结果。本发明既可以实现自动计票和访问控制，又能实现对双投选票的公开可链接。
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公开(公告)号：CN106161012A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610735588.4
申请日：2016-08-26
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/08
CPC classification number: H04L9/0858 , H04L9/0819
Abstract: 本发明公开了一种基于极化码纠错的量子密钥分发后处理系统和方法，系统包括依次连接的密钥筛选模块、参数估计模块、极化码纠错模块、一致性校验模块以及密性放大模块；方法包括下述步骤：在量子信道上完成量子比特信息传输后，仅保留基选择相同的原始密钥形成筛选密钥，从筛选密钥中共同挑选一部分密钥比特进行公开比对，在量子误码率不高于安全阈值的条件下对未公开的密钥比特采用系统极化码算法进行编码和译码，对纠错后的量子密钥比特采用密码学算法校验其一致性，计算安全信息熵并进行信息压缩，得到绝对安全的密钥比特。本发明具有线性级的编/译码复杂度特性，使得后处理延时与密钥长度增长呈线性关系，提高了后处理的速度。
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公开(公告)号：CN118366089A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410797280.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/141 , G06V10/145 , G06V10/147 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于LED照明调制与稀疏扰动传播的视频识别物理对抗攻击系统及方法，系统包括对抗攻击扰动信号生成模块、LED照明调制与驱动模块、LED照明光源、CMOS图像传感器和视频识别模型；本发明对视频进行关键帧选择，并利用这些关键帧生成可传播的对抗攻击扰动信号，用于LED照明调制对不同视频拍摄场景进行物理对抗攻击；其中，设计了一种关键帧选择算法，通过聚类及熵值度量选出视频中的重要帧和脆弱帧；通过对关键帧执行稀疏对抗攻击破坏视频特征；在训练阶段引入基于关键帧分类线索、扰动传播路径和信号调制因子的融合对抗损失，增强对抗扰动的传播能力以及隐蔽性；LED照明调制的对抗攻击扰动形式可泛化和迁移至不同视频样本和视频识别模型。
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公开(公告)号：CN106970650B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201710294332.9
申请日：2017-04-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种多无人机通信控制系统及控制方法，系统包括地面站和多套无人机系统，所述地面站用于向无人机系统发送命令和接收无人机系统传回的数据信息，其中每套无人机系统包括用于实现上网功能的无线通信单元、微型计算机单元、用于控制无人机飞行姿态的飞行控制单元、用于实现全球定位导航的定位单元、驱动无人机运转的驱动单元、用于无人机正常飞行的机械结构单元、用于感知周围环境的感知单元、电量检测单元以及电源；本发明直接通过一对多的多无人机通信控制方式，极大地减少设备冗余和系统的复杂度，且增强了多无人机通信控制系统的可移植性。
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公开(公告)号：CN116684099A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310519176.7
申请日：2023-05-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了基于区块链的电车跨域充电匿名认证方法、系统、设备及介质，方法包括：S1、初始化：证书权威机构部署智能合约到区块链，生成公开参数并上传至区块链；S2、域信息部署：充电站服务器从区块链上获取公开参数并将域信息发送至云服务器，云服务器计算域信息的哈希值并将哈希值上传至区块链；S3、电车用户的密钥分发：电车用户向证书权威机构提交自身属性集合，证书权威机构生成并返回该电车用户的密钥；S4、跨域充电认证：用户向跨域的充电站服务器申请认证，充电站服务器调用合约验证认证请求的正确性和用户资格，根据验证结果判断是否为该电车用户提供跨域充电服务。本发明实现电车在跨域充电时不泄露其身份且具备访问控制功能。
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