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公开(公告)号：CN118038129A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410041351.0
申请日：2024-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及基于通用噪声和像素重构联合的对抗样本检测方法。该方法包括以下步骤：S1：对原始样本添加一个通用噪声；S2：得到添加通用噪声的噪声样本后，将噪声样本和原始样本输入到分类器中，进行分类判断；S3：判断分类结果是否相同；S4：若分类结果相同，则判定为良性样本，并输入到目标深度学习模型中，否则转至S5；S5：判定为对抗样本，并进行像素重构，得到再生样本，并输入到目标深度学习模型中。此发明不仅能对对抗样本进行有效地检测，还能够对对抗样本进行合理的处理，这对深度学习模型在安全性敏感领域内的应用具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN117828671A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410038572.2
申请日：2024-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及多方键值数据联合分析的隐私保护技术领域，具体涉及一种满足效用本地差分隐私的多方键值数据联合分析方法，包括：协商阶段、数据预处理及上传阶段、查询执行阶段和结果聚合阶段。在协商阶段，数据所有者确认查询者的查询，并同意共享与查询相关的数据，同时确定敏感键集合、值集合、隐私级别及对应的隐私预算。在数据预处理及上传阶段，数据所有者根据协商阶段确定的查询语句对数据进行预处理和本地差分隐私扰动生成，然后对扰动后的数据进行聚合处理，并通过秘密共享技术将数据分割后发送给计算方。在查询执行阶段，计算服务器在本地对具备相同键和值的数据进行聚合，并计算其上的注释，然后在聚合后的数据上执行查询操作。最后，计算结果将发送给查询方。在结果聚合阶段，查询方通过重构数据来获取查询结果。
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公开(公告)号：CN117664598A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311678489.3
申请日：2023-12-07
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明提供一种面向汽车功能安全的软硬件测试方法,属于汽车功能安全测试领域。本发明首先确定测试对象以及对应的故障类型，根据确定好的测试对象和故障类型设计测试场景以及软硬件对应的故障注入测试库，进而执行故障注入测试，故障注入过程中记录相关数据的变化，最后对比实际输出结果与预期输出结果，如若超出可控范围则进行故障类型修改或补充相应功能安全机制。本发明覆盖不同测试对象和七个开发阶段的测试，测试范围更广，提供更为全面的功能安全测试方法及系统，为汽车领域尤其是汽车的安全性评估提供必不可少的支撑。
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公开(公告)号：CN112507292B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011451281.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/14
Abstract: 本发明涉及一种支持运行环境检测及完整性检测的加壳保护方法，属于逆向工程防御技术领域，包括一种产生服务程序的加壳保护工具A，对原程序B进行加壳操作、插入安全通信模块和调用模块，生成唯一对应的服务程序C和被加壳保护的程序B1；所述程序B1在执行时，首先调用服务程序C，将服务程序C调入到内存当中，当服务程序C进入内存后程序B1与服务程序C进行交互认证；程序B1存在对服务程序C的完整性检测；所述程序C在执行时，与程序B1进行交互认证，对程序B1进行基于运行环境的检测，所述运行环境
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公开(公告)号：CN117437507A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311453432.3
申请日：2023-11-01
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种用于评价图像识别模型的偏见性评估方法，包括：构建评估模型，该模型用于评估目标检测模型的偏见性；获取评估模型训练集，将训练集中的数据输入到评估模型中进行优化训练；获取待识别的图像，将待识别的图像输入到待检测的图像识别模型中进行分类，得到分类结果；将分类结果输入到训练后的评估模型中，得到当前待检测模型的偏见性；根据目标检测模型的偏见性评估结果对用户进行模型推荐；本发明通过计算公平性指标来评估算法偏见性，对算法偏见性的去除工作以及人工智能取证工作有较好的帮助作用，使人工智能检测技术能够更安全更公平地运用到日常生活当中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115661479A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211378815.4
申请日：2022-11-04
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于置信度和多特征压缩级联融合的对抗样本检测方法，其包括以下步骤：S1、双重检测；根据置信度检测排除错误输入和简单的对抗样本，提高检测效率，后续使用多特征压缩联合第二次检测；S2、双边平滑；在对样本进行特征压缩中补足中值平滑，从而改善检出率和假阳性率；S3、多特征压缩检测；使用基于对抗得分的多种特征压缩联合的对抗样本检测方法进行。本发明不仅降低样本检测的检测难度，而且提高了检测的准确性，这对深度学习领域的取证和安全性问题具有重要的理论和实践意义。
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公开(公告)号：CN115660106A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211361671.1
申请日：2022-11-02
IPC: G06N20/00 , H04L67/104 , H04L67/56
Abstract: 本发明涉及区块链和人工智能技术领域，具体涉及一种基于区块链的可解释性人工智能存证方法及系统，所述方法包括：建立并轮询运行人工智能计算模型的预测器，为人工智能结果提供解释，对每个预测器建立声誉，并且通过区块链进行数据存储；通过区块链上的智能合约与预测器进行交互，并且以不可更改的方式记录在账本上；建立一个用于运行可解释和可信任的人工智能应用程序的去中心化应用程序，同时改进委托权益证明共识算法并使用Swarm存储平台，以提高共识速度和数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN114544731A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111213407.9
申请日：2021-10-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N27/407 , G01N27/414 , G01N15/06 , G08C17/02
Abstract: 本发明设计了一种多用途智能网联空气检测装置，包括外保护壳、保护壳两侧的风扇模块、保护壳正面的显示模块、保护壳内部的电源模块、语音播报模块、无线数据收发4G模块、数据采集与分析系统；风扇模块用于吸入待检测空气至壳体内部；显示模块用于定时显示空气质量指数；电源模块用于为整个装置供电；语音播报模块用于播报报警语音；数据无线收发4G模块用于数据信息的无线收发；数据采集与分析系统用于实时采集与分析空气质量指数并实现数据的长期存储；该装置能够对多种空气质量进行准确检测，操作方便简单，满足低成本的要求，适合多场景,尤其对空气质量要求高的场景的应用推广，并且可用于空气净化设备的效果检测，反馈空气净化能力。
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公开(公告)号：CN120017281A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510075791.2
申请日：2025-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于PUF的轻量级无人机身份认证方法，主要用于资源受限设备之间的低功耗安全通信，尤其适用于无人机与本地服务器、无人机与无人机间的通信。该方法创新性地结合PUF生成设备唯一性信息、公钥加密(ECC)、哈希计算和内存完整性校验，提供高效且安全的身份认证机制。通过引入随机数和时间戳机制，防止重放攻击，并协商生成独立且安全的会话密钥。方案还引入了动态密钥更新机制，由服务器主导完成PUF密钥的更新，有效增强了认证过程的动态性和安全性，防止中间人攻击、重放攻击和伪造攻击等潜在威胁，该方法能够在资源受限、计算能力有限的无人机平台上实现快速、安全的身份认证，极大提高了设备身份认证的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN119964557A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510075782.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种面向语音识别系统的预处理去偏方法，包括：数据采样，通过欠采样和SMOTE分别对多类数据和少类数据进行采样处理；模型训练，将原始数据、采样后的数据分别对判别器和ASR进行训练；分类识别，用训练好的判别器和ASR先进行分类，再进行识别；偏见评估，通过构建均衡公平的语音评估数据集、提出面向语音识别系统的偏见评估方法和评估指标，从而实现全面的偏见评估；对比分析，通过对比分析使用不均衡数据训练的基准ASR模型与经过去偏处理后的模型在偏见评估中的表现，评估去偏方法的有效性。本发明针对语音识别系统的特点进行设计，在数据处理、评估方法上提供了更加完善和高效的解决方案，不仅能够准确处理语音数据中的偏见问题，还能有效提升模型对不同属性群体的识别精度，从而显著提高语音识别系统在实际应用中的公平性、准确性与可信度。
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