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公开(公告)号：CN120071105A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510154585.0
申请日：2025-02-12
Applicant: 天津大学 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于掩码引导的查询式编码器框架的图像篡改定位方法和系统，使用真值掩码来指导可学习查询令牌(LQT)识别伪造区域，其中包括：提取真值掩码的特征嵌入作为引导查询令牌(GQT)操作；构建基于掩码引导的查询式编码器框架，然后将GQT和LQT分别输入到查询式编码器中来定位篡改区域操作；设计掩码引导损失算法，利用查询式编码器学习真值掩码标签中的位置和形状信息，从而减小GQT和LQT之间的特征距离操作；最后利用训练好的模型对篡改图像进行篡改定位，能够解决基于深度学习的模型在图像篡改定位方面忽略被操纵区域的空间位置和形状细节的问题，提升图像篡改定位的准确率。
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公开(公告)号：CN119276619A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411660402.4
申请日：2024-11-20
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种针对网络隐蔽攻击的检测方法和系统，通过使用过采样算法和欠采样算法，解决训练数据集的数据不平衡的问题，同时通过捕获特征的长距离依赖关系和计算各属性特征的重要程度，突出混淆的关键特征，优化深度异常检测模型，节点上传训练好的模型参数，由控制节点优化聚合，再下发给各个节点，使用深度异常检测模型快速识别出隐蔽攻击，克服现有技术无法有效对抗混淆代码，无法快速精确地识别出隐蔽的攻击手段的问题。
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公开(公告)号：CN118841032A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410752874.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种多模态音视频数据检测方法和系统，在不损失识别精度的条件下，通过构建一种弱监督的架构来进行音频‑视频多模态融合检测，以此实现面向深度虚假音视频的检测，克服现有检测方法多侧重于单一模态的数据，很难全面检测包含不同模态的数据，以及现有检测方法无法应对将少量虚假信息插入到真实数据中的情形的问题。
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公开(公告)号：CN118645096A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410752872.7
申请日：2024-06-12
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G10L15/22 , G10L15/02 , G10L15/20 , G10L21/0208
Abstract: 本发明提供一种基于多模态的音频检测纠错方法和系统，通过结合声学模型、语义模型以及视觉模型等多种模态信息，对语音识别结果进行自动检测和纠错，克服由于环境噪声、口音差异、语速等因素，现有语音识别结果往往存在误差，无法自动纠错的问题。
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公开(公告)号：CN119276618A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411660401.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , G06N3/045 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种数据共享场景下加密流量数据检测的方法和系统，通过使用过采样算法和欠采样算法，解决训练数据集的数据不平衡的问题，优化深度异常检测模型，参与共享的节点上传训练好的模型参数，由控制节点进行优化聚合，再把聚合后的参数下发给各个节点，使得节点们可以使用相同检测效果的模型，使用深度异常检测模型识别出伪造合成或篡改等攻击，从而保证数据通信安全和高效匹配，克服现有技术不能快速准确检测加密数据是否被篡改或伪造的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119992422A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510161275.1
申请日：2025-02-13
Applicant: 天津大学 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/098 , H04N21/234 , H04N21/233 , H04N21/439 , H04N21/44
Abstract: 本发明提供一种基于音视频时域融合的深度伪造检测方法和系统，利用一个自监督的特征提取器捕获音频和视频两个模态间的不连续性，首先使用残差网络提取视频特征，使用前馈网络提取音频特征，然后使用Transformer编码器对合并的视频特征和音频特征进行融合；同时，视频特征和音频特征也分别被输入到Transformer编码器进行高维特征提取；最终，由Transformer编码器得到的视频特征、音频特征、音视频融合特征被合并在一起，通过多尺度时域卷积网络进行深度特征融合，并通过时域池化层和线性层得到最终的检测结果。本发明能够充分的利用深度伪造视频的多模态信息，提升深度伪造视频检测的准确率。
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公开(公告)号：CN119991403A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510160717.0
申请日：2025-02-13
Applicant: 天津大学 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的自动化鲁棒图像水印生成方法和系统，通过卷积神经网络拟合的编码函数对水印信息进行编码，然后通过卷积神经网络拟合的嵌入器将编码信息嵌入到载体图像中；引入全连接神经网络构成的不变性层来处理通过通信信道传输标记图像过程中的失真；通过卷积神经网络拟合的提取器从标记图像中提取出水印信息；最后通过卷积神经网络拟合的解码函数对编码信息进行解码，重构水印信息，克服现有技术需要事先了解标记图像上可能出现的畸变的情况下才能实现鲁棒性的问题。
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公开(公告)号：CN118692662A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411170606.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06F18/25 , A61B5/11 , A61B5/00 , G10L25/66 , G10L25/03
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于多模态分析的音视频识别系统，该系统通过采集模块收集用户在音视频中的语音信号、面部表情、身体动作和生理信号；分析模块对这些信号进行特征提取，得到语音特征向量、面部特征向量、身体特征向量和生理状态向量；融合模块根据这些特征向量中的至少两项特征向量组成目标特征向量；评估模块根据目标特征向量和预设的模型框架构建诊断模型，预测用户的诊断病症概率，并评估用户患病的风险程度等级和置信度，得到风险置信度评分；调整模块根据风险置信度评分调整风险阈值。该系统能够全面监测用户的生理和心理状态，提供个性化的健康管理和预警服务，提高治疗效率，增强用户体验。
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公开(公告)号：CN118675548A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410752873.1
申请日：2024-06-12
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于强弱监督的多模态检测方法和系统，能够在不损失识别精度的条件下，通过构建一种强监督和弱监督的两种条件架构来进行音频‑视频多模态融合检测，以此实现面向深度虚假音视频的检测，克服现有检测方法多侧重于单一模态的数据，很难全面检测包含不同模态的数据，以及现有在弱监督条件下的检测方法检测性能表现不佳的问题。
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公开(公告)号：CN118573951A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410752871.2
申请日：2024-06-12
Applicant: 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种多模态音视频信息融合传输方法和系统，通过前端融合和后端融合相结合的方式，实现多模态音视频信息的有效融合和传输，使得体感设备可以精确地根据用户的表现调整参数，克服现有音视频信息传输方法只能处理单模态信息，无法充分利用多模态信息间的互补性的问题。
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