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公开(公告)号：CN106250746B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610620475.X
申请日：2016-08-01
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于行为指纹的安全防护系统，包括：采集模块、训练模块以及对比模块，其中：采集模块采集用户的行为指纹信息并传送到训练模块，训练模块利用SVM建模得到行为指纹信息的判断阀值，对比模块从采集模块接收新的指纹信息并与判断阀值相比较以识别用户身份，本发明能够实时地发现并主动阻断入侵者的攻击行为，保障移动终端的安全和正常运行，安全成本降低，减少了用户对于密钥的保管成本和密钥丢失的风险，并且与原有的保护系统同时运行，作为增加安全防护措施。在用户使用的时候，系统可以全程进行防护，用户也无需记忆任何密钥，可以起到隐形保护的效果，从而成为用户移动终端安全的第二道防线，有着广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN106295295B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201610621151.8
申请日：2016-08-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/32
Abstract: 一种基于行为指纹的移动终端用户认证方法，包括：1)采集行为指纹；2)建立用于保存行为指纹的行为数据库；3)根据行为数据库中的行为指纹建立识别模型；4)用户输入当前行为指纹；5)进行身份识别，用户正确则系统做出响应，本发明能够准确地检测并识别用户身份，安全成本降低，减少了用户对于密钥的保管成本和密钥丢失的风险，由于认证完全是基于用户的行为指纹，无需额外支持设备，只需要通过移动终端传递的用户行为信息即可进行认证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106250746A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610620475.X
申请日：2016-08-01
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F21/32 , G06F21/316 , G06F2221/2105
Abstract: 一种基于行为指纹的安全防护系统，包括：采集模块、训练模块以及对比模块，其中：采集模块采集用户的行为指纹信息并传送到训练模块，训练模块利用SVM建模得到行为指纹信息的判断阀值，对比模块从采集模块接收新的指纹信息并与判断阀值相比较以识别用户身份，本发明能够实时地发现并主动阻断入侵者的攻击行为，保障移动终端的安全和正常运行，安全成本降低，减少了用户对于密钥的保管成本和密钥丢失的风险，并且与原有的保护系统同时运行，作为增加安全防护措施。在用户使用的时候，系统可以全程进行防护，用户也无需记忆任何密钥，可以起到隐形保护的效果，从而成为用户移动终端安全的第二道防线，有着广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN109543760B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201811431005.4
申请日：2018-11-28
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于图像滤镜算法的对抗样本检测方法，通过图像滤镜算法对待测样本进行处理后得到多个比对样本，将比对样本与待测样本一并输入深度学习模型进行分类，通过评估分类结果的不一致性以判断待测样本属于对抗样本或正常样本。本发明针对人工智能的图像对抗攻击，能够应用于图像分类，图像识别领域，能够以相对低廉的成本对输入样本进行检测进而提升深度学习模型的安全性能。
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公开(公告)号：CN109543760A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811431005.4
申请日：2018-11-28
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于图像滤镜算法的对抗样本检测方法，通过图像滤镜算法对待测样本进行处理后得到多个比对样本，将比对样本与待测样本一并输入深度学习模型进行分类，通过评估分类结果的不一致性以判断待测样本属于对抗样本或正常样本。本发明针对人工智能的图像对抗攻击，能够应用于图像分类，图像识别领域，能够以相对低廉的成本对输入样本进行检测进而提升深度学习模型的安全性能。
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公开(公告)号：CN107451609A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710604689.2
申请日：2017-07-24
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06T17/00 , G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2207/30064
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的肺结节图像识别系统，包括：预处理模块、训练模块、元数据库以及预测模块，其中：预处理模块使用三维数据矩阵处理脚本从原始的肺部CT模型中通过三维坐标将疑似肺结节与训练数据的三维图像切割出来，形成肺结节图像并输出至元数据库，元数据库向训练模块提供训练数据并保存预测模块预测完毕、标注完成的图像，训练模块通过训练数据对预搭建的深度卷积神经网络进行训练，并将训练后的深度卷积神经网络模型输出至预测模块；预测模块根据训练后的深度卷积神经网络模型对待测肺结节图像进行预测，并将预测完成的图像做上标记后输出至元数据库以及训练模块进行训练。
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公开(公告)号：CN106295295A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610621151.8
申请日：2016-08-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/32
Abstract: 一种基于行为指纹的移动终端用户认证方法，包括：1)采集行为指纹；2)建立用于保存行为指纹的行为数据库；3)根据行为数据库中的行为指纹建立识别模型；4)用户输入当前行为指纹；5)进行身份识别，用户正确则系统做出响应，本发明能够准确地检测并识别用户身份，安全成本降低，减少了用户对于密钥的保管成本和密钥丢失的风险，由于认证完全是基于用户的行为指纹，无需额外支持设备，只需要通过移动终端传递的用户行为信息即可进行认证。
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