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公开(公告)号：CN116866924A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311003167.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 华信咨询设计研究院有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种5G无线信号采集和分析系统及方法，涉及5G无线通信领域，主要目的在于对5G信号进行采集和分析。所述的系统包括5G无线信号采集和5G无线信号分析两模块，其中，5G无线信号采集模块设计具体基于软件无线电技术的5G无线信号采集硬件装置，实现5G通信信号流的采集；5G无线信号分析模块进一步通过对采集的信号进行预处理，利用机器学习算法和进化算法，实现对不同设备产生信号的辨识，建立设备的射频指纹，构建设备指纹库白名单。可见，本发明可以在一定空间范围内，基于移动射频终端物理层层面的指纹特征，实时采集5G的无线网络通信流量数据，构建5G数据上传安全监测与敏感信息预警平台，增强5G数据传输的安全性。
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公开(公告)号：CN116567638A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310550109.1
申请日：2023-05-16
Applicant: 华信咨询设计研究院有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频指纹的5G终端设备指纹提取和认证方法，该方法使用通用软件无线电平台USRP对设备通信的稳态射频信号进行采集，进行后续信号处理、特征提取处理，最终实现设备分类。与现有技术相比，本方法使用通用软件无线电平台以较低的采样率采集信号，成本较低；软件层面的身份认证手段可被恶意用户篡改和伪造，从而逃避认证，本方法利用5G终端设备射频收发器的固有物理缺陷构成设备指纹，是一种高效且低成本的设备认证方案。本方法提出了一种基于前导码阈值检测的方法来确定设备的指纹信号片段，经过大量设备实验验证后，统计得到认证的准确率可高达95.6％。
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公开(公告)号：CN114550751B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210127689.9
申请日：2022-02-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G10L25/51 , G10L25/27 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于韵律特征和随机森林分类器的语音倍速攻击检测方法，属于语音识别技术及安全技术领域。获取音频数据集，包括正常音频和倍速对抗音频；提取音频数据集中所有音频的抖动特征、颤音特征和谐波噪声比特征，构成特征向量；利用正常音频和倍速对抗音频的特征向量训练随机森林分类器，利用训练好的随机森林分类器进行语音倍速攻击检测。本发明通过语音识别系统已有的麦克风和语音硬件就可以高效地检测语音倍速欺骗攻击，具有成本低、攻击检测精确度高的特点，可以用于手机等智能设备上的语音识别系统的安全防护，具有广泛的需求和应用前景。
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公开(公告)号：CN119690120A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411856890.6
申请日：2024-12-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/49 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于声波共振的无人机反制方法及装置，该方法利用声波干扰无人机的摄像头防抖补偿装置和无人机飞行控制系统，使无人机摄像头拍摄视频模糊和飞行失控，实现对无人机的反制，避免威胁到个人生命安全或干扰附近民用电子设备正常运行。本发明方法和装置可用于城市生活区、商业区、工业区等人口和建筑密集分布区域的恶意无人机进行低费效比反制，保护个人和企业的隐私信息不被恶意人员窃取。
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公开(公告)号：CN118764258A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410920202.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种无证书跨域身份认证方法、系统、设备及介质，包括：通过密钥生成中心选取整数乘法循环群内的随机数结合生成元计算得到系统参数，并上传至联盟链；当已注册的车辆在注册信任域外的其他信任域内进行充放电时，根据所述系统参数生成充电桩请求消息发送给其他信任域的节点服务器；利用所述节点服务器结合联盟链中的系统参数对所述充电桩请求消息进行验证，得到认证成功的车辆；利用所述节点服务器生成即时交易向所述认证成功的车辆提供充放电服务；本申请规避了繁琐的证书管理需求，认证流程更轻量化，认证效率更高；本申请的跨域认证能够保证用户的匿名性、消息完整性、不可链接性，并能够抵御重放攻击、篡改攻击等常见攻击，具有较高的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118468980A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410504411.8
申请日：2024-04-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型平衡的对抗样本可迁移性增强方法及系统，涉及信息安全领域。获取待优化的对抗样本图像及其目标图像，指定一系列代理模型；每个代理模型读入当前对抗样本图像并执行前向传播过程，并计算相似度损失；对指定代理模型的相似度损失进行权值平衡，计算权值平衡后的损失对于当前对抗样本图像的梯度，更新当前对抗样本图像；计算更新后的对抗样本图像在每个代理模型上相对于目标图像的相似度，若每个代理模型对应的相似度均超过阈值，则将当前对抗样本图像作为优化结果输出，否则对代理模型执行使用神经元随机失活来增强对抗样本迁移性。本发明可以提高对抗样本在黑盒迁移后的测试效果。
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公开(公告)号：CN118116046A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311852024.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种物理可实现的人脸深度图像对抗样本生成方法及系统，涉及信息安全领域。获取对抗者用户的人脸深度图像，截取人脸区域作为对抗样本的初始图像；对初始图像添加随机微小扰动，将添加扰动后的图像输入目标人脸识别系统，输出置信度得分，根据置信度得分采用进化算法不断迭代，直至置信度值满足阈值，得到最终迭代生成的数字域深度图像对抗样本；基于结构光成像原理，将所述数字域深度图像对抗样本映射为可供结构光相机捕捉的红外散点图案，构建得到物理可实现的人脸深度图像对抗样本。本发明能够有效生成物理域的攻击者的深度图像对抗样本，伪造不存在的深度信息，可以为基于深度信息进行决策的智能系统提供一个仿真安全演练平台。
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公开(公告)号：CN117890709A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410073300.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/00 , G06F18/2433 , G01D18/00
Abstract: 本发明公开了一种基于有线注入技术的传感器脆弱性检测方法和系统，涉及物联网安全领域。设计基于单端共模注入和双端差模注入的传导干扰注入方式；设计测试信号控制参数，包括测试信号频率范围、测试信号幅值范围、测试信号类型；根据测试信号控制参数生成正弦测试信号并进行功率放大；测量待测传感器的输出值，包括正常状态下和注入测试信号之后的输出值；基于3sigma异常值检测模型判断传感器是否存在传导干扰脆弱性，以及脆弱频率点。本发明采用有线注入技术对传感器脆弱性进行检测，并采用3sigma异常值检测模型实现自动化检测，克服了实际应用中有线干扰种类多、异常样本数量少、人工检测效率低等问题。
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公开(公告)号：CN117668943A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311642510.4
申请日：2023-12-04
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁信号的串口通信操纵方法。在物联网的应用中，串口通信应用广泛，利用导线中的电压高低来传输二进制信息。本发明使用电磁波操纵导线内部的电压，进而操纵串口通信的具体内容。具体地，本发明向信号线与地线的回路注入正弦波形的电磁信号，利用电磁感应的原理，在导线回路引入正弦波形的电压，从而影响串口通信的采样结果，达到操纵串口通信内容的效果。随着物联网应用越来越广泛，许多不法分子也利用串口通信系统传递不法信息，本发明为警方侦破此类案件提供技术支持。
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公开(公告)号：CN117496236A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311429436.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于模型反演的隐私保护知识蒸馏方法，涉及图像处理领域。包括以下步骤：采集一个物品图像分类模型作为目标教师模型，根据目标模型构建样本鉴别器；定义任意两个样本间的相似关系为距离；将一个数据集中所有的样本组合的平均距离定义为数据集的区分度；初始化样本库；初始化样本生成器，将样本生成器的参数赋予随机值；构建反演框架；在所有批次的图像数据反演样本反演完成后，得到目标体量样本库，可用于学生模型的训练。本发明免除了传统知识蒸馏任务中对教师模型的训练数据的依赖，有助于保护教师模型的训练数据隐私，同时提高生成样本集的多样性特征和真实性，用于下游知识蒸馏任务时，所训练的模型能够达到与教师模型持平的准确度，并且能够确保模型的泛化性能不受影响。
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