公开(公告)号：CN119599106A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411647636.5

申请日：2024-11-18

Applicant: 复旦大学

Inventor： 朱鸿斌 ,  柴洪峰 ,  孙旭 ,  杨春 ,  况文川

IPC: G06N5/02 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供了一种基于预训练模型的图神经网络知识图谱补全方法，具有这样的特征，包括步骤S1，得到各个有描述实体和关系对应的自然语言表示；步骤S2，根据所有有描述实体对应的自然语言表示，得到各个无描述实体对应的自然语言表示；步骤S3，训练得到知识图谱补全模型，以及各个关系对应的表示和各个无描述实体对应的初始语义表示；步骤S4，将三元组、各个有描述实体对应的自然语言表示和三元组中关系对应的表示输入训练好的知识图谱补全模型，得到缺失实体。总之，本方法能够提高知识图谱的补全效果。

公开(公告)号：CN118314613A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410428557.9

申请日：2024-04-10

Applicant: 复旦大学 ,  中电金信数字科技集团股份有限公司

Inventor： 吕智慧 ,  王信宇 ,  郭恒其 ,  况文川 ,  单海军 ,  周浩然

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明提供了一种人脸识别白盒攻击测试系统及方法，具有这样的特征，包括：数据输入模块、数据处理模块、模型加载模块和攻击测试模块，其中，攻击测试模块包括：白盒攻击方法存储单元，用于存储多个白盒攻击方法；耦合策略生成单元，用于将多个白盒攻击方法进行结合得到组合攻击策略；对抗样本生成单元，用于通过组合攻击策略根据测试数据、视觉偏移量和待检测模型生成对应的对抗样本；测试单元，用于将对抗样本输入待检测模型得到白盒攻击测试结果。总之，本方法能够提高白盒攻击强度得到更为准确的白盒攻击测试结果。

公开(公告)号：CN118247603A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410425526.8

申请日：2024-04-10

Applicant: 复旦大学 ,  中电金信数字科技集团股份有限公司

Inventor： 吕智慧 ,  郭旭 ,  郭恒其 ,  况文川 ,  单海军

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种基于梯度修改的黑盒对抗样本生成方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1初始化参数；步骤S2根据干净样本和代理模型得到干净输出；步骤S3根据噪声和干净样本得到对抗样本；步骤S4根据对抗样本和代理模型得到对抗输出；步骤S5根据干净输出和对抗输出得到损失；步骤S6根据损失得到更新参数；步骤S7根据更新参数和梯度得到新梯度；步骤S8根据新梯度和噪声得到新噪声；步骤S9判断迭代次数是否已满，若是则进入步骤S10，若否则将新梯度作为梯度并将新噪声作为噪声进入步骤S3；步骤S10根据新噪声和干净样本得到最终对抗样本。总之，本方法能够快速生成高攻击成功率的对抗样本。