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公开(公告)号：CN116155598A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310154635.6
申请日：2023-02-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本申请公开了一种多服务器架构下的认证方法及系统，用户向注册服务器注册就可获得注册服务器为用户生成的临时身份标识TIDU，当用户需要应用服务器提供服务时，在客户端输入TIDU即可计算得到认证用户身份信息γ0，客户端将包含γ0的集合M0发送给该应用服务器，该应用服务器会生成相关认证信息，并将该认证信息与M0发送给注册服务器，由注册服务器完成该用户与应用服务器的身份认证，用户及应用服务器的认证均在注册服务器完成，每个应用服务器均无需存储关于用户的任何信息，减少了应用服务器的资源负担，并且用户只需向注册服务器注册获得临时身份标识即可完成认证与密钥交换，无需向多服务器架构下的每个应用服务器进行注册，节省了时间成本。
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公开(公告)号：CN113542266B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110790499.0
申请日：2021-07-13
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/06 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型的虚拟网元信任度量方法及系统，方法包括：面向网络功能虚拟化架构对虚拟网元可信代理进行设计，对虚拟网元信任监控数据进行可信采集和上报；基于云模型的虚拟网元信任度量算法对监控数据进行信任值评估；对虚拟网元迁移信任值进行评估计算。本发明有效解决了基于虚拟网络功能架构中虚拟网元信任来源、信任监控数据可信采集和信任评估结果上报等问题。
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公开(公告)号：CN113542266A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110790499.0
申请日：2021-07-13
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型的虚拟网元信任度量方法及系统，方法包括：面向网络功能虚拟化架构对虚拟网元可信代理进行设计，对虚拟网元信任监控数据进行可信采集和上报；基于云模型的虚拟网元信任度量算法对监控数据进行信任值评估；对虚拟网元迁移信任值进行评估计算。本发明有效解决了基于虚拟网络功能架构中虚拟网元信任来源、信任监控数据可信采集和信任评估结果上报等问题。
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公开(公告)号：CN118364889A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410514805.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种面向隐私推理的神经网络深度剪枝方法及系统，利用训练样本对待剪枝的神经网络进行训练，并在训练过程中统计各神经元Relu单元平均输出状态；根据Relu单元平均输出状态确定各神经元Relu重要性，依据神经元Relu重要性对神经网络神经元Relu单元进行结构化剪枝，所述结构化剪枝包括删减神经元Relu重要性最低的首阶段Relu单元并对神经网络中各层Relu单元进行间隔删减；基于各神经元单元输出状态并利用预设门限阈值对结构化剪枝后的神经元进行分类，获取神经网络神经元中激活状态Relu单元和抑制状态Relu单元，并分别采用指定剪枝策略对激活状态Relu单元和抑制状态Relu单元进行深度剪枝；依据深度剪枝结果调整神经网络，得到调整后的目标神经网络模型，所述目标神经网络模型用于处理输入图像。本发明基于神经元输出规律与ReLU重要性分布的关联关系来增加神经网络剪枝深度并保证剪枝后神经网络准确度，剪枝后的神经网络无需通过重新训练和重新设计，便于在自动驾驶、人脸识别、图像检测等应用场景中进行部署实施。
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公开(公告)号：CN113609952B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110874517.3
申请日：2021-07-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于密集卷积神经网络的深度伪造视频频域检测方法，包括：步骤1，对视频进行预处理：对真实和伪造视频进行分帧处理；对所述视频中的人脸进行定位，扩大选框后进行人脸图像提取，并利用2D‑DCT变换至频域；所述伪造视频包括深度伪造视频；步骤2，构建密集卷积神经网络并基于步骤1得出的频域数据进行训练；所述密集卷积神经网络包括密集块及过渡模块；步骤3，基于训练后的密集卷积神经网络检测深度伪造视频。本发明在训练密集卷积神经网络时，以频域图像为单位对卷积神经网络检测模型进行训练，最后对频域图像检测结果融合判断后得出视频的检测结果。无论视频压缩在时域产生多少冗余特征，都不影响最终的检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115146310A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210761993.9
申请日：2022-06-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种应用容器镜像层度量列表的验证方法及系统，容器服务端可以生成与客户端请求下载的目标容器镜像对应的验证请求；并将其发送至容器镜像远程仓库后，获取第一数据集合，第一数据集合包括第一加密信息、身份证明证书以及容器镜像层度量列表，容器镜像层度量列表为基于默克尔树构造的度量列表，其包括镜像平台的度量聚合值以及每个容器镜像的镜像层哈希值；确定第一数据集合中的容器镜像层度量列表是否完整；若容器镜像层度量列表的度量结果与目标数据库中的哈希值相同，确定目标容器镜像的镜像层完整。通过容器镜像层度量列表，在远程证明过程中减少了远程镜像仓库基础平台和镜像文件的信息泄露、提高了验证效率。
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公开(公告)号：CN114781583A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210238956.X
申请日：2022-03-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种提高深度神经网络模型对抗鲁棒性的方法。该方法包括：步骤1：构建内生防护模块，所述内生防护模块包括注意力单元，所述注意力单元包括用于输入原始样本的第一输入端和用于输入对抗样本的第二输入端，以及对应的用于输出原始输出的第一输出端和用于输出对抗输出的第二输出端；步骤2：在给定的深度神经网络模型结构中确定若干个插入位置，在所述插入位置插入所述内生防护模块，得到新的深度神经网络模型；步骤3：采用对抗训练方法对所述新的深度神经网络模型进行训练。本发明从深度神经网络模型结构本身着手，可以极大提高深度神经网络模型的对抗鲁棒性，又不会对其性能带来负面影响。
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公开(公告)号：CN114723663A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210208338.0
申请日：2022-03-03
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种针对目标检测对抗攻击的预处理防御方法。该方法包括：步骤1：对原始图像数据集中的图像添加对抗扰动，生成目标检测对抗样本；步骤2：对目标检测对抗样本进行双边滤波和数据归一化处理，得到处理后的目标检测对抗样本；步骤3：构建降噪自编码器模型，将处理后的目标检测对抗样本作为输入，将其对应的原始图像作为标签，对降噪自编码器模型进行降噪训练；步骤4：获取待目标检测图像，对待目标检测图像进行双边滤波和数据归一化处理，得到处理后的待目标检测图像；步骤5：将处理后的待目标检测图像输入至训练好的降噪自编码器模型，得到去噪后的待目标检测图像，将去噪后的待目标检测图像作为目标检测模型的输入实现目标检测。
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公开(公告)号：CN113642427A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110863279.6
申请日：2021-07-29
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种针对人工智能伪造的图像保护方法。该方法将初始的输入图像记作xorg，将利用人工智能伪造图像的网络模型记作伪造模型G，所述方法包括：步骤1：随机选定一个初始化方向向量wd，所述方向向量wd的大小与伪造模型G的输出相同，且满足[‑1，1]区间内的均匀分布；步骤2：根据伪造模型G的输出和方向向量wd，定义扰动向量vI(xorg，G，wd)；步骤3：设计用于更新输入图像的迭代公式，根据所述扰动向量，通过所述迭代公式对输入图像进行迭代找到一个远离初始的输入图像的新的图像，将所述新的图像作为生成对抗样本图像的攻击起点；步骤4：基于所述攻击起点，按照基于梯度的对抗样本生成方法生成最终的符合条件的对抗样本图像。
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公开(公告)号：CN108390855A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810025690.4
申请日：2018-01-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向云存储的属性基关键词搜索加密系统及方法，授权机构生成公开参数和系统主密钥，并根据公开参数和系统主密钥生成所述数据用户的私钥，将所述私钥分发至对应的数据用户；数据拥有者创建合法数据用户列表，选取密文关键字，制定访问策略，生成关键字索引；数据用户根据自身私钥和关键字信息生成陷门，并将所述陷门发送至所述搜索服务器；搜索服务器接收数据用户的密文获取请求，并根据所述数据用户发送的陷门和所述数据拥有者发送的关键字索引进行匹配处理得到匹配结果，当所述匹配结果满足时，则将对应的密文返回给所述数据用户。通过本发明实现了减少用户计算成本和通信开销的目的。
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