公开(公告)号：CN110135193A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910402391.2

申请日：2019-05-15

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 凌捷 ,  熊夙 ,  谢锐 ,  罗玉

IPC: G06F21/62 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请公开了一种数据脱敏方法，包括对采集的待训练数据集进行训练，获得样本生成器，样本判别器以及隐私评分器；当接收到待脱敏样本时，通过所述样本生成器生成合成样本；通过所述样本判别器判断所述合成样本相对于所述待脱敏样本的真实度是否满足第一预设标准；通过所述隐私评分器判断所述合成样本相对于所述待脱敏样本的脱敏度是否满足第二预设标准；若所述真实度满足所述第一预设标准，且所述脱敏度满足所述第二预设标准，则将所述合成样本作为脱敏样本输出；该方法可在最大化数据脱敏程度，保证隐私信息不被泄露的同时，有效提高脱敏后数据的实用性；本申请还公开了一种数据脱敏装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

公开(公告)号：CN110717412A

公开(公告)日：2020-01-21

申请号：CN201910901702.X

申请日：2019-09-23

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 凌捷 ,  熊夙 ,  陈家辉

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种检测恶意PDF文档的方法，所述方法包括：利用采集的恶意PDF文件样本数据集及正常PDF文件样本数据集,转换成第一灰度图像及第二灰度图像；利用第一卷积神经网络构建用于增加第一灰度图像数量的深度卷积生成对抗网络；将第二灰度图像及随机噪点输入生成对抗网络，生成恶意PDF文件灰度图；利用第二卷积神经网络构建恶意PDF文件的初始分类器模型；训练初始分类器模型，得到核心恶意PDF文件分类器；通过核心恶意PDF文件分类器对待检测的PDF文件进行检测。本发明还公开一种检测恶意PDF文档的系统，具有自动提取图像特征的优点，摆脱了现有技术过于依赖已有特征的缺陷，避免了在新型的恶意PDF样本数量较少时，较难训练出准确率高的检测模型的弊端。