公开(公告)号：CN119622620A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411542392.4

申请日：2024-10-31

Applicant: 扬州大学

Inventor： 高锐 ,  从洋 ,  张雅洁 ,  赵心阳 ,  刘磊明 ,  张栩豪

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提出了一种基于多特征融合的黑盒攻击检测方法（MFBA）、装置及系统，本发明方法利用多模型融合策略提取不同特征，提高了对立样本的有效性和质量，MFBA包括三个关键步骤：首先，从目标模型中获取初始数据集，并使用多特征融合模型来逼近其决策边界；其次，通过多轮训练应用数据扩充和增量学习技术来增强模型的稳定性；最后，使用优化的融合模型生成对立的例子；通过构建这个全面的攻击框架，演示了如何结合各种模型特征来提高对抗性攻击的性能；与单个替代模型相比，MFBA生成的对抗性例子在不同扰动水平下具有更高的可迁移性，具有更好的攻击效果；本发明为黑盒对抗性攻击提供了有效的解决方案，验证了多特征融合的优势对立范例生成中的模型。

公开(公告)号：CN119095098A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411148908.7

申请日：2024-10-10

Applicant: 扬州大学

Inventor： 高锐 ,  闫雪纯 ,  张雅洁 ,  张栩豪 ,  赵心阳 ,  孙鑫

IPC: H04W24/08 ,  H04W72/0457 ,  H04W72/0453

Abstract: 本发明提供了一种多目标协作信号检测方法，包括：获得基于同一信号来源的#imgabs0#个接收信号，以相同的方式确定各接收信号中信号子带的数量及信号子带的带宽；使用FGoF算法对各接收信号的各信号子带之间的信息进行频谱感知，获得该接收信号上每个信号子带的检测概率；将各接收信号上相同序号的信号子带的检测概率进行协作融合，获得该序号的信号子带的融合概率；当信号子带的融合概率大于虚警概率，则判定该信号子带为有效信号；否则判定该信号子带为噪音信号。本发明利用FGoF对于噪声检测的普适性，实现在各种非高斯噪声情况下进行多目标信号检测，还能保证同一宽带条件下的多个信号不出现漏检的情况，大大提高信号的检测效率。

公开(公告)号：CN118075071A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410179731.0

申请日：2024-02-18

Applicant: 扬州大学

Inventor： 高锐 ,  张栩豪 ,  王囝 ,  从洋 ,  闫雪纯

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种信号调制识别方法、系统、存储介质及计算机设备，属于无线通信中调制信号识别技术领域。其识别方法包括获取待识别的调制信号，得到待识别的信号数据集；对所述待识别的信号数据集进行数据预处理，得到扩维信号；将所述扩维信号输入到预先获取的CCLD网络模型，并通过跳跃连接技术，得到目标信号调制识别结果。可增强无线通信中调制信号的数据特征维度，凝聚了更多的调制信号先验知识，减轻了网络中激活函数引起的梯度消失的负面影响，提高了信号识别准确率。