公开(公告)号：CN112215227B

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011429970.5

申请日：2020-12-09

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 黄兴森 ,  张伟哲 ,  束建钢 ,  张宾 ,  艾建文 ,  刘鹏辉

IPC: G06K9/32 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种图像目标检测模型攻击方法，所述图像目标检测模型攻击方法包括以下步骤：获取样本图像和用户输入的扰动图像设置信息，其中，扰动图像设置信息包括图像大小和形状；基于样本图像和扰动图像设置信息，生成扰动图像；基于样本图像和扰动图像生成对抗样本；将对抗样本输入图像目标检测模型进行识别，以对图像目标检测模型进行攻击，由于扰动图像的大小、形状是用户自行设置的，用户设置具有随机性和不确定性，因此，肉眼不容易察觉对抗样本与样本图像的区别，扰动隐蔽性高，攻击力度大。本发明还公开了一种图像目标检测模型攻击装置、终端设备及存储介质，提升了扰动的隐蔽性，从而提升了对图像目标检测模型的攻击力度。

公开(公告)号：CN111563548A

公开(公告)日：2020-08-21

申请号：CN202010363808.1

申请日：2020-04-30

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 张伟哲 ,  张宾 ,  周颖 ,  束建钢 ,  黄兴森

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于强化学习的数据预处理方法、系统及相关设备，基于强化学习机制实现了原始样本的过采样过程中的反馈调节，提高了数据样本过采样的合理性。本发明实施例方法包括：采用原始训练集中的原始样本训练预设变分自编码器模型，得到变分自编码器模型；基于强化学习机制优化所述变分自编码器模型；根据优化之后的变分自编码器模型随机生成新样本。

公开(公告)号：CN110059502B

公开(公告)日：2020-08-21

申请号：CN201910324275.3

申请日：2019-04-22

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 张宾 ,  蒋琳 ,  张伟哲 ,  黄兴森 ,  李逸凡

IPC: G06F21/62

Abstract: 本发明提供了一种隐私数据感知方法及装置，该方法包括：获取待感知数据，从待感知数据中确定第一隐私属性和多个第一属性；从多个第一属性中确定第一集合和第二集合；计算第二集合中的每个第一属性的重要度；依据第二集合中的每个第一属性的重要度，选取第二集合中的多个第一属性作为第三隐私属性；将第一隐私属性、第一集合的各个第一属性和各个第三隐私属性确定为待感知数据的隐私属性集合；依据隐私属性集合，确定待感知数据的隐私数据。应用本发明提供的方法，通过计算待感知数据的属性的相关性和重要度，获取待感知数据中包含的所有隐私属性，从而获取待感知数据中包含的所有隐私数据，实现全面感知隐私数据。