一种语音对抗样本识别模型训练方法及系统

    公开(公告)号:CN114550704B

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202210095222.0

    申请日:2022-01-26

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种语音对抗样本识别模型训练方法及系统,属于对抗样本识别领域。包括:获取音频数据集,包含正常和对抗音频数据;获取每一个音频数据在一定频率范围的频谱图,生成频谱特征;计算不同频率范围下的所有音频数据的Fratio值和Fratio累计值,得到关于采样频率的Fratio累计值的单调递增曲线f;根据单调递增曲线f设计滤波器组,并对音频数据集中的所有音频进行滤波操作;利用滤波后的音频数据集对语音对抗样本识别模型进行训练。本发明通过设计的滤波器组放大了正常音频数据与对抗音频数据的关键差异部分,为对抗样本的识别提供了新方法,且模型训练简单,在较少的训练代价下,具备较高的识别精度。

    一种基于功耗检测和电磁干扰的认证业务信任链漏洞注入方法

    公开(公告)号:CN117668791A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311642509.1

    申请日:2023-12-04

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于功耗检测和电磁干扰的身份认证业务信任链漏洞注入方法。在数字化时代来临的今天,身份认证业务广泛应用于敏感数据查询、在线金融服务等方面,许多犯罪分子也使用身份认证技术,企图掩盖犯罪事实,给刑侦人员的侦破添加了阻碍。身份认证业务一般分阶段完成,针对特定敏感度高、重要性强的阶段展开干扰,往往能使整个身份认证业务失败。本发明通过检测加密芯片运行过程中产生的功耗,推测此时正在进行的身份认证业务的阶段,并针对性地对特定认证阶段开展电磁干扰,向特定的信任链环节注入漏洞。这项技术为警方提供有力手段,有助于破坏犯罪分子构建的身份认证技术,进而加速破案进程。

    一种基于图像信号处理器参数优化的隐私保护方法

    公开(公告)号:CN116320713B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202310196874.8

    申请日:2023-03-03

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像信号处理器参数优化的隐私保护方法,该方法利用现有摄像头中图像信号处理器自身参数的优化,来防止恶意第三方利用该摄像头拍摄的图像进行隐私信息挖掘(例如,人脸识别),但是在同一组图像信号处理器参数下,该摄像头所拍摄的画面仍然可以被一些隐私不敏感的算法识别。本发明方法将隐私保护嵌入图像生成过程中,相比于已有的隐私保护方法,主要优势在于:不需额外的硬件和软件,仅需改造已有摄像头的图像信号处理器参数;摄像头与图像识别所用的处理器形成地址空间隔离,被恶意篡改的可能性大大降低;图像信号处理器是现代摄像头模组的必要组成部分,该方法适用于大多数现存摄像头模组的隐私保护。

    基于有偏输出的大语言模型生成文本水印标记及检测方法

    公开(公告)号:CN117494081A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311508038.5

    申请日:2023-11-13

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了基于有偏输出的大语言模型生成文本水印标记及检测方法,属于信息安全技术领域。将语言模型应用于先验令牌得到逻辑向量,计算令牌的散列作为种子值生成随机数生成器,将词汇表输入随机数生成器,得到绿色词表和红色词表,将绿色词表中的每一个逻辑值加上硬度参数,带入归一化函数后获得概率分布,根据概率分布从词汇表中采样得到下一个令牌,输出权重高的令牌合成文本,采用零假设计算随机文本的统计量,若统计量大于阈值,认为文本含有水印,与合成文本进行比对,判断水印强度。本发明有助于令让合成文本在很短的令牌跨度内被检测到,同时将人类文本误判为机器生成的概率极低,有效防止大语言模型生成文本的恶意使用。

    一种基于数据流分析的四旋翼无人机攻击溯源方法

    公开(公告)号:CN117200931A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311152104.X

    申请日:2023-09-07

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据流分析的四旋翼无人机攻击溯源方法,属于无人机安全性技术领域。包括:建立传感器与无人机各阶次状态之间的拓扑网络;从四旋翼无人机正常飞行日志中解析得到电机PWM控制信号强度信息、各阶次状态信息以及各传感器的输出信息,重采样并同步化预处理,训练LSTM神经网络;利用训练后的神经网络检测待测飞行日志中的各阶次异常状态,定位可疑传感器和可用冗余传感器,并利用可用冗余传感器推算出异常状态的预测值,逆向处理得到可疑传感器预测信息,与可疑传感器真实输出对比,得到检测结果。本发明可以成功检测到异常状态并确定异常产生的时间,能够精确追溯到数据失真的传感器,实现四旋翼无人机安全事故的溯源。

    防窃听超声波干扰样本设计方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN116388884B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310653928.9

    申请日:2023-06-05

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种防窃听超声波干扰样本设计方法、系统及装置,所述方法包括:将正常人声数据集进行预处理;获取数字域音频经超声波调制后被窃听麦克风解调出来的音频传递函数;获取超声波干扰样本的播放长度;建立目标函数对干扰样本进行优化训练,训练完成后得到超声波干扰样本投放时间、超声波干扰样本优化幅值和正常人声优化幅值;根据音频传递函数、超声波干扰样本投放时间、超声波干扰样本优化幅值和正常人声优化幅值计算得到混合音频,将混合音频进行限幅处理后输入语音识别系统;对训练集数据处理后输入语音识别系统,计算平均损失函数,进行梯度下降优化;对预测集中的数据进行评估,完成超声波干扰样本的设计。本发明可以实现防窃听。

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