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公开(公告)号：CN113163327B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110509950.7
申请日：2021-05-11
Applicant: 南京大学
IPC: H04W4/02 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开一种移动应用中定位数据真伪辨别的方法和系统，首先从数据库中找出与用户上传定位距离较近的历史上传数据；对于每份历史数据，再在数据库中查询与它距离在一定范围内的其它历史数据并统计它们共同接收到的WiFi信号的信号强度，结合它们距离关系赋予权重计算出在这份历史数据包含的GPS坐标位置处这些WiFi信号强度的概率分布；对于上传数据，根据其中每个WiFi信号的强度去这些历史数据中统计对应的概率，并结合与这些历史数据的距离最终得到一份特征向量；将特征向量用于XGBoost模型进行训练与预测，对真伪数据的辨别取得了较好的效果。本发明中使用的数据很难被伪造，并且对重放数据能进行识别。
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公开(公告)号：CN114826732A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210436724.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种安卓系统隐私窃取行为的动态检测与溯源方法，包括如下步骤：步骤S01、动态生成用例以覆盖应用主要行为；步骤S02、收集并提取应用产生的HTTP流量；步骤S03、根据HTTP流量分析应用的外部动态代码加载状况；步骤S04、根据HTTP流量检测与外部动态代码方相对应的隐私数据泄露情况，步骤S05、根据流量分析和检测的结果初步筛选出可疑应用，步骤S06、对可疑应用实施跨域动态分析进行系统取证和溯源。本发明提供了一套完整的检测方法，能够从设备外部根据流量进行初步判断，随后根据预判结果进行系统取证、溯源，提高了检测鲁棒性与效果。
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公开(公告)号：CN114549933A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210160129.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测模型特征向量迁移的对抗样本生成方法，包括如下步骤：步骤S1、卷积神经网络特征向量迁移；步骤S2、对抗噪声的生成，步骤S3、对抗样本攻击效果评估。本发明对抗样本在目标检测等深度学习模型中攻击效果更强，并且在兼顾攻击隐蔽性的前提下具备更好的可迁移性。本发明对抗样本生成方法揭示了特征向量在目标检测模型的对抗机制中发挥的重要作用，验证了本发明所述的对抗样本的攻击威胁，能够启发探索鲁棒性目标检测算法领域的研究，以此设计出新的防御机制，对于目标检测模型在实际生活中的应用有着重要意义。
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公开(公告)号：CN114398661A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111432848.8
申请日：2021-11-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 南京大学 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种面向安全发布的聚合模型训练方法、训练设备及系统，训练设备包括服务端和客户端，在训练发布的过程中每个客户端获取联邦学习整体信息然后利用分布式差分隐私技术使用本地数据训练深度学习模型，服务端使用安全聚合协议将模型聚合完成后，再将新的模型参数传至客户端以便进行迭代训练；本发明能够使得最后发布的模型满足对模型观察者的差分隐私，其次训练过程中的子模型梯度对于除数据提供者本身以外不可见，服务端也无法辨析数据来源。由此一方面能够满足抵御服务端单方或是联合其他参与训练的客户端的隐私窃取攻击，另一方面对于中间窃听者或是恶意破坏者也有一定的攻击抵御能力。
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公开(公告)号：CN108805037A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810501328.X
申请日：2018-05-23
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K9/0051 , G06K9/00369 , G06K9/00536 , H04W64/006
Abstract: 本发明公开了一种利用图像信号以及电信号的人体与设备匹配方法，包括以下几个部分：信号采集，电信号预处理，图像信号预处理，图像信号以及电信号结合；信号采集包含了电信号采集以及图像信号采集；电信号预处理和图像信号预处理分别对采集到的原始信号做预处理，对信号形式进行统一；最后图像信号以及电信号结合，并对两个信号进行结合分析，以此来推断出每台发出数据的设备由谁来使用，即实现人体与设备的配对。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103955677B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410199652.2
申请日：2014-05-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , H04L29/06 , G06F21/32 , A61B5/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的心电图识别的方法，首先在客户端将ECG数据进行打乱，打乱的方法是将从用户测量得到的心电图信号中提取出来的含有n个元素的特征向量A乘上一个n×n的随机矩阵matrix；然后，将转换得到的向量B而不是原始的A作为用户的特征向量上传到服务器数据库中，用于身份识别阶段对该用户的识别。本发明的方法可以很好的在训练阶段和身份识别过程中保护用户的心电图隐私。
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公开(公告)号：CN118013587A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410330981.X
申请日：2024-03-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06F21/62 , G06F40/186 , G06F40/30 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开一种基于大语言模型的隐私保护用户画像分析方法，借助大模型能力，在保护用户隐私的基础上揭示可通过短信分析出的用户画像。在用户本地获取所有短信作为输入，使用针对短信数据集微调的私有化语言分类模型，对短信数据中涉及隐私的隐私词进行提取，替换成对应的替代词以保护用户隐私，得到隐私安全的短信数据；将短信数据交给编写的Langchain应用，涉及对长输入的处理，不同用户画像信息的提示词模板等输入输出流，结合开源的大语言模型接口，分析得到用户画像，包括用户年龄、住址、消费习惯、兴趣爱好、教育程度、收入水平等用户画像信息。本发明既可以保护用户的隐私，又可以保证大语言模型的有效性和实用性。
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公开(公告)号：CN113282909B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110510506.7
申请日：2021-05-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种设备指纹信息采集项识别方法，该方法包括两部分，第一是对保存用于生成设备指纹的设备信息数据对象的识别，根据应用内数据流的特征來实现；第二是对保存设备信息的数据对象的数据依赖进行分析，以追踪所有采集设备信息的API。本发明尝试从应用中代码的角度理解和发现用于设备指纹生成的设备信息采集项，基于已有的安卓平台分析工具FlowDroid和Amandroid提供的数据流，通过启发式的方法发现未被记录的设备信息采集方式，以弥补现有分析工具漏报的问题。
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公开(公告)号：CN114826732B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202210436724.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种安卓系统隐私窃取行为的动态检测与溯源方法，包括如下步骤：步骤S01、动态生成用例以覆盖应用主要行为；步骤S02、收集并提取应用产生的HTTP流量；步骤S03、根据HTTP流量分析应用的外部动态代码加载状况；步骤S04、根据HTTP流量检测与外部动态代码方相对应的隐私数据泄露情况，步骤S05、根据流量分析和检测的结果初步筛选出可疑应用，步骤S06、对可疑应用实施跨域动态分析进行系统取证和溯源。本发明提供了一套完整的检测方法，能够从设备外部根据流量进行初步判断，随后根据预判结果进行系统取证、溯源，提高了检测鲁棒性与效果。
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公开(公告)号：CN113364731A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110392292.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种针对移动应用地理位置访问行为的细粒度分析方法，可以自动从应用中hook位置请求并确定其细粒度的精度要求，无需应用开发者的支持，以便我们在进行个性化位置隐私保护时平衡用户可用性与安全性。其关键点是识别应用中调用了位置的下游功能(其被称为基于位置的功能，简写为LBF)。首先找到与位置请求相关联的L‑UI，然后抓取其呈现的LBF文本。接下来，定义了LBF的类型，并对样本进行了打标。最后改进现有的NLP技术，通过分析文本的语义对相应的服务类型进行分类。为了保证基于文本的LBF分类模型的精确度，构建了第一个专用的大型训练数据集，包含3000多个可手动标记的LBF样本，其平均细粒度分类准确率超过了90％。
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